Nos encontramos en «la era del dato». La digitalización global y la interacción (redes sociales) están produciendo un incremento exponencial de los datos. El Big Data ha llegado para quedarse, sus posibilidades son infinitas en la mayoría de sectores.
Las finanzas y las telecomunicaciones son los sectores punteros en la aplicación del Big Data. Además, son líderes en otros desarrollos tecnológicos relacionados con la toma de decisiones, como la inteligencia artificial o el sistema cognitivo.
Datos para el Big Data
Estos son algunos «datos» que dejan de manifiesto el exponencial crecimiento de la información a día de hoy:
- Diariamente se generan 2,5 quintillones de bytes de datos en el mundo.
- Cada 18 meses se duplica la información digital en el mundo (textos, correos, imágenes, vídeos,…), aproximadamente la mitad de esos datos son accesibles en la red.
- Cada minuto se crean 1,7 megabytes de información para cada uno de los más de 7.000 millones de habitantes en el mundo.
- En el 2015 se hicieron diariamente más de 3 billones de búsquedas en Google.
Big Data, información no estructurada y las decisiones en tiempo real
Podemos definir al Big Data como a los procesos y herramientas que permiten almacenar datos a gran escala, procesarlos y analizarlos, para posteriormente tomar decisiones.
El Big Data junto con otros desarrollos tecnológicos, como el sistema cognitivo, permiten la obtención y análisis de información no estructurada (información de redes sociales, geolocalización, vídeos,…). Esta información, que no tiene definida una estructura interna y es invisible para el resto de sistemas informáticos, representa el 85% de los datos generados en la red.
Además, el Big Data posibilita el Real Time Decision (RTD) o decisiones en tiempo real a partir del análisis de datos. Por tanto, es un modelo predictivo adaptativo, a través de los datos hace predicciones en tiempo real adaptándose a los cambios de las necesidades del cliente.
Las decisiones a tiempo real se basan en el continuo análisis de datos (estructurados y no estructurados) que buscan patrones repetitivos en cada momento. Registrando oportunidades o amenazas, para la posterior toma de decisiones.
Big Data en las finanzas
La banca es un negocio históricamente muy tecnológico y no se ha quedado atrás en la implantación del Big Data. Estas son algunas de las ventajas que genera su aplicación en las finanzas:
Segmentación del cliente
El Big data hace que conozcamos mejor a nuestros clientes, analiza toda la información que tenemos de ellos. Este mejor conocimiento, ayuda a conseguir una oferta personalizada para cada cliente. Permite encontrar relaciones entre variables que antes no teníamos en cuenta.
Las RTD o decisiones en tiempo real generan propuestas más acertadas para el cliente, dirigidas a lo que realmente necesita. Ayuda a realizar, por tanto, una gestión comercial más eficaz.
En un futuro, esta capacidad de captar mayor información de los clientes posibilitará a las entidades financieras a localizar estados de receptividad, ofreciendo el producto más adecuado en el mejor momento.
Análisis y Gestión del Riesgo
El Big Data genera una mejor capacidad predictiva a la hora de analizar y gestionar el riesgo. La posibilidad de disponer y analizar una gran cantidad de datos de los clientes, contribuye a una mejor selección del riesgo.
El Big Data aporta, por tanto, la capacidad de anticiparse a problemas de impago de financiaciones y detectar futuros impagos con precocidad. Conseguimos reducir la morosidad en las concesiones y anticiparnos a futuros impagos en las financiaciones vigentes.
Detección del fraude y blanqueo de capitales
Los actos ilícitos que buscan engañar a la banca y a los seguros suponen más de 10.000 millones de euros anuales. Los estafadores utilizan tecnologías cada vez más diversas y avanzadas.
El Big Data ayuda a extraer los datos de cualquier fuente posible, lo que permite detectar el fraude de forma temprana, evitando actividades ilícitas como la suplantación de identidad o el lavado de dinero.
Si podemos gestionar millones de datos por segundo, ante la existencia de patrones sospechoso saltarán las alarmas. Siendo más efectivos, por tanto, en la detección del fraude y blanqueo de capitales.
Reducción de riesgos operacionales
Para implementar la tecnología Big Data es necesario una instalación basada en clusters, un conjunto de máquinas individuales que se agrupan para procesar los datos.
Si una de estas máquinas que almacena datos (sistemas informáticos o cajeros) cae, el resto de máquinas sigue funcionado reemplazando a la que ha dejado de operar. Se evitan riesgos operacionales como la caída de línea.
El Big Data solo ha dado sus primeros pasos
El Big Data, hasta ahora, se ha desarrollado sobre todo en las grandes firmas, ya que para implementar esta tecnología es necesario grandes inversiones económicas. Se espera que en un futuro no muy lejano, empresas más pequeñas, como las Fintech, puedan desarrollar este tipo de tecnología.
El cliente digital tiene cada vez más peso dentro de los planes estratégicos de todos los actores del ecosistema financiero (entidades financieras, Fintech, BigTech y NeoBanks).
El conocimiento en tiempo real del cliente digital aprovechando las fuentes de información no estructuradas (redes sociales, fotos, geolocalización…), harán al Big Data una herramienta imprescindible en las finanzas.
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