Big data Sector Bancario
¿Por qué la big data es el futuro del sector bancario? El caso de Wells Fargo
Conforme más transacciones económicas se digitalizan, los bancos y proveedores de servicios financieros no pueden quedarse atrás. Pero con una mayor tecnología y optimización de procesos también viene una mayor responsabilidad en términos de seguridad. Sin embargo, el análisis de datos puede ayudar al sector bancario a ofrecer mejores resultados en inversiones y otras áreas. Acá te diremos por qué muchos bancos están usando big data, partiendo de un caso exitoso en particular: Wells Fargo.
Primero lo primero
La big data y el análisis de datos son los canales de innovación más vitales en la industria bancaria. ¿Por qué? Porque traen consigo posibilidades infinitas: puede mejorar la experiencia del cliente personalizándola; mejora la eficiencia del servicio y colabora en la toma de decisiones fundamentales para la empresa. En un mercado como el actual, ante el riesgo de la volatilidad y aumento de costos, las empresas pueden usar el análisis de datos para adquirir un mejor conocimiento del mercado y para sus necesidades particulares.
Pero, en general, necesitan de terceros. Compañías del sector financiero suelen tener dificultades sobre cómo analizar la data que manejan y su desempeño. Por esto, la big data responde a tres asuntos fundamentales a los que se enfrentan dichas compañías: las ayuda a optimizar procesos internos; mejora su ciberseguridad y, por lo tanto, reduce riesgos; y provee una mejor visibilidad de las operaciones diarias. Esto significa que usar big data les ayuda a tomar nota del comportamiento de sus clientes y predecir las mejores opciones para ellos para proveerles de soluciones personalizadas.
¿Cómo ha usado Wells Fargo la big data?
Wells Fargo es el cuarto banco más grande del mundo y pasó por un proceso de cambio masivo el año pasado. Se transformó la manera en la que el banco hacía uso de su data, centralizándola. El banco hizo esto para mejorar su eficiencia procedimental, mejorar las experiencias de los consumidores y cumplir con los complejos requisitos regulatorios que suelen enfrentar las compañías financieras.
El plan era inicialmente para tres años, pero apenas después de un año de implementarlo, el banco está viendo resultados. Están usando la data para predecir futuras amenazas, mitigar los riesgos y personalizar la experiencia del consumidor. Usan inteligencia artificial para personalizar la experiencia de los consumidores y usan algoritmos de machine learning para obtener una mejor compresión de las interacciones de los clientes con la plataforma del banco. Además, tanto la inteligencia artificial como el machine learning están siendo usados para mejorar la detección de riesgos y fraude y para el cumplimiento de regulaciones.
Regularmente la data se encuentra regada por distintas plataformas y ambientes en una organización. Lo que pretende Wells Fargo es organizarla y ponerla en un mismo lugar (centralizarla) para controlarla de forma estandarizada, eficiente y segura.
¿Cuáles son los planes de Wells Fargo para los próximos dos años en lo referente a inteligencia artificial y machine learning? Estandarizar y automatizar la mayoría de sus procesos de modelación para seguir aprovechando la big data en la compañía.
En conclusión, Wells Fargo es el mejor caso de cómo una estrategia concertada de análisis de big data puede ayudar a una compañía a mejorar sus procesos y optimizar la experiencia de sus clientes con inteligencia artificial y machine learning.