Cuatro problemas que el sector financiero puede resolver con analítica de datos

El sector financiero es uno de los sectores que mayor cantidad de datos produce en tiempo real y la gestión adecuada de estos datos, mejor conocidos como big data o macrodatos, permite a las entidades operar su negocio de una manera segura y con una buena parte de automatización. De acuerdo con la firma International Data Corporation (IDC), se espera que big data analytics en el mercado bancario registre una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 22.97% durante el período 2021-2026 a nivel mundial.

Es por esto que Julián Delgadillo, director de Desarrollo de Negocio de Bluetab en Colombia nos habla de cuatro problemas de alto impacto que el sector bancario puede solucionar con analítica de datos.

1. Prevención y detección de fraude.

“La analítica juega un papel fundamental a la hora de establecer comportamientos sospechosos de los usuarios que previenen y detectan intentos de fraude mediante el uso de técnicas de machine learning” afirma Julián Delgadillo.

2. Analítica de Churn: fidelizar a los clientes.

Permite fidelizar clientes mediante la anticipación de sus intenciones de cambiar su entidad bancaria, cancelar un producto o pagar un producto por adelantado.

3. Riesgo al momento de otorgar créditos.

Permite optimizar la velocidad de aprobación de productos financieros, ya que la analítica de datos hace posible establecer el riesgo que se corre de no recuperar el capital entregado a un cliente.

4. Aprovisionamiento eficiente de efectivo en los cajeros automáticos.

El big data permite establecer la cantidad adecuada de efectivo que debe tener cierto cajero automático para brindar una experiencia de usuario adecuada, mantener una cantidad almacenada reducida, reducir los costos de adquisición del efectivo y reducir los costos de transporte del efectivo.