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Análisis predictivo y Big Data, herramientas del sector bancario y crediticio para fortalecer sus operaciones

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Análisis predictivo y Big Data, herramientas del sector bancario  y crediticio para fortalecer sus operaciones

Con las soluciones de analítica predictiva de B12 Admark (resultado de unir Big Data y Business Intelligence) es posible aprovechar toda la información generada para obtener nuevos conocimientos tangibles y mantenerse por delante de la competencia con decisiones de negocio estratégicas inspiradas en esa data.

Ciudad de México a 9 de mayo de 2022.- B12 Admark, líder tecnológico especializado en campañas digitales para lograr ventas incrementales, ofrece soluciones de Big Data y análisis predictivo para fortalecer al sector bancario y crediticio.

La banca comercial tuvo un resultado neto positivo de $182 mil millones de pesos en el 2021, lo que implicó el mayor monto histórico. De acuerdo con datos de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) el año pasado se registró un aumento de 65.7% anual en términos reales en las ganancias del sector, siendo esta la mayor alza por lo menos desde 2007, desde que hay datos disponibles. Y si bien los ingresos por intereses de la banca bajaron 14.1% en el año, la utilidad se vio favorecida por una menor creación de reservas contra riesgos crediticios, que se elevaron considerablemente en 2020 para hacer frente a la crisis generada por la pandemia.

Sobre este sector tan importante y en constante evolución, Rodrigo Garza, Chief Commercial Officer (CCO), de B12 Admark, comenta: “Las empresas bancarias y de servicios crediticios reciben flujos constantes de información en forma de datos: nuevos clientes, rendimiento de productos, solicitudes de tarjetas o créditos, etc. Con nuestras soluciones de analítica predictiva (resultado de unir el Big Data y Business Intelligence) es posible aprovechar toda esa información a fin de obtener nuevos conocimientos tangibles y mantenerse por delante de la competencia con decisiones de negocio estratégicas inspiradas en esa data.

Por ejemplo –explica Garza–, es posible desarrollar una segmentación automatizada de clientes en función de su perfil sociodemográfico y de su historial de pagos para anticipar aprobaciones de cuentas o tarjetas, prevenir fraudes o impagos, etc. Asimismo, sus estrategias comerciales se pueden basar en Big Data y Marketing Performance para proporcionar una ventaja significativa en el mercado. El modelo de B12 Admark puede ser esa solución complementaria para lograr ventas digitales incrementales en esta vertical en constante crecimiento”.

Los bancos se apoyan en Big Data y Machine Learning para evitar fraudes y falta de pago

Gracias a los modelos predictivos basados en Big Data, el sector de la banca consigue reducir considerablemente las posibilidades de que se produzcan impagos.

Garza explica: “Los impagos y retrasos en el cobro son uno de los mayores problemas a los que se enfrentan mes sí y otro mes también. En este contexto, la transformación digital ha sido y es especialmente importante en el ámbito financiero. Y por supuesto, el sector bancario está a la cabeza de la transformación. Desde hace ya un tiempo, los bancos persiguen una segmentación automatizada de clientes en función de su perfil sociodemográfico y de su historial de pagos”.

Según un reciente informe de Experian, el Big Data y el Machine Learning mejoran en 30% la capacidad de predecir el riesgo de impago en la admisión de nuevos clientes. El estudio apunta a que más del 80% de los directivos son conscientes de la importancia que tienen los datos y la analítica avanzada para los negocios, y que aumentar sus inversiones de cara a poder generar modelos les ayuda a mejorar sistemáticamente los resultados.

El uso de la tecnología Machine Learning aumenta la diferenciación entre el perfil de pagadores, por lo que reduce las opciones de fraude y permite personalizar mucho mejor los productos que el banco puede ofrecer a sus clientes. Evidentemente, ser capaz de evaluar con precisión la capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo.

Estos sistemas son, en definitiva, modelos predictivos, que permiten clasificar a los clientes en función de su perfil, que estará basado en características sociodemográficas, su edad y su comportamiento de pago, aseguró el directivo.

¿En qué ayuda el análisis predictivo?

Como el análisis predictivo es parte fundamental del Big Data, los datos de un negocio no se reducen al balance al final del año fiscal, entran en juego las quejas de los clientes, las opiniones positivas, la estacionalidad, la logística, el éxito o fracaso de las promociones, etc. Por eso, cada vez son más las empresas financieras utilizan los datos para fundamentar sus decisiones.

El análisis predictivo puede ayudar a mejorar la forma en la que funciona el sector y hacer partícipes a los clientes de sus ventajas. Por ejemplo, se puede usar para mejorar la vida útil de un producto, o para minimizar los riesgos.

Para extraer valor del Big Data, los bancos aplican algoritmos a grandes conjuntos de datos. Todos estos datos tienen un origen diferente, su propia historia, algunos vienen de bases de datos transaccionales, otros son archivos de registro, imágenes, vídeo, audio, etc. Ante esta especie de datos, se necesitan herramientas a la altura para extraer información útil. Las técnicas de Machine Learning se utilizan para encontrar patrones en los datos y construir modelos que predicen resultados futuros.

La importancia de una estrategia comercial para bancos con Big Data

Una estrategia comercial basada en Big Data puede proporcionar a las instituciones bancarias una ventaja significativa en el mercado. La clave es que las decisiones comerciales estén basadas en la información generada, afirmó Garza.

La estrategia ayuda a definir y a establecer una visión integral en toda la compañía y permite tomar decisiones comerciales fundadas, gracias a la observación de datos masivos. Este tipo de estrategias debe incorporar algunos principios rectores para lograr una visión correcta de la información que se extrae de los datos masivos. Puedes recabar, procesar y analizar la data, pero después debes emplear las conclusiones para mejorar tu gestión empresarial, desde los objetivos comerciales hasta los niveles de productividad, y, así, alcanzar la anhelada ventaja competitiva.

La clave es que todas las decisiones, incluidas las comerciales, estén basadas en el análisis de los datos. Es así como se construyen las compañías data driven, donde el rumbo de la empresa deja de ser una cuestión de azar u opinión y pasa a ser marcado por predicciones certeras basadas en números.

Gracias al Big Data, se plantea un nuevo nivel de Business Intelligence en el que la tecnología (el propio Big Data y las tecnologías en las que se apoya, como la Inteligencia Artificial o el Machine Learning) está al servicio de los expertos y les da una visión completa y realista sobre todos los factores que intervienen en la estrategia comercial. Estas estrategias es lo que precisamente hace B12 Admark para todas las instituciones financieras pequeñas o grandes en México.

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