Big Data y finanzas

big data y finanzas

El mundo financiero está en un momento de cambio. La información disponible en estos mercados (solo en Wall Street se recopilan hasta 1 terabytes cada día) crece exponencialmente. Todo esto da lugar a muchas oportunidades para simplificar procesos, reducir costes y aumentar ingresos. Debido a esto, la carrera para procesar de forma óptima la información disponible será clave para que las entidades financieras puedan competir entre sí y con los nuevos entrantes en el negocio.

Cómo puede ayudar el Big Data al mercado financiero

Procesamiento rápido de datos

Gracias a herramientas de Big Data y Machine Learning, los datos que antes tardaban meses en procesarse y clasificarse pueden estar listos en cuestión de horas.

Segmentación avanzada de clientes.

La integración de datos externos, internos, estructurados y desectructurados permite generar propuestas de valor adaptadas a cada perfil. Gracias a ello, nuestra comunicación tendrá mayor eficiencia y rendimiento.

Esta segmentación tiene grandes ventajas. No solo permite fidelizarlos mejor y mejorar su experiencia de clientes. También detectar el abandono con antelación, definir si el valor del cliente compensa el coste de retenerle y definir las acciones a tomar de forma eficiente.

Gestión de la “omnicanalidad”

Los clientes cada vez usan un mayor número de canales de comunicación, y debemos integrarlos y mejorarlos para evitar duplicados, pérdida de información… Unificando todas las fuentes en un único repositorio, es posible explotar la información de forma más eficiente con datos en tiempo real de las personas, los mercados y las variables exógenas.

Definición de estrategias de pricing dinámico

Gracias al Big Data podemos definir un precio distinto por cada segmento de cliente, en un contexto que se acerca al tiempo real, lo que nos permitirá maximizar el beneficio.

Gestión de riesgos

Con la información generada gracias a las herramientas de Big Data, podemos mejorar el proceso de evaluación de riesgos en las inversiones que realizamos, las solicitudes de crédito de clientes…

Podemos también definir el perfil de cada inversionista, determinar su aversión al riesgo y sugerir formas de gestionar los portafolios en función del resultado.

Prevención de fraudes

Estudiando los patrones de comportamiento de los clientes, detectaremos cualquier situación que se distancie del patrón generado y se clasificará como potencialmente fraudulenta incluso antes de que ocurra.

Apoyar la toma de decisiones

Un buen análisis de los datos generará información útil en tiempo más real, lo que incrementa la eficiencia en la toma de decisiones.

Gracias al Big Data también podremos:

  • detectar tendencias de consumo
  • definir nuevas formas de hacer mejor las cosas
  • detectar alertas y otro tipo de eventos complejos
  • hacer un seguimiento avanzado de la competencia

Los retos en la aplicación del Big Data a mercados financieros

Las principales barreras de entrada en la aplicación del Big Data son el alto coste percibido (que no obstante se amortiza rápido) y la falta de capacidades, conocimiento y talento. Por ello, la demanda de profesionales como Científicos de Datos o Analistas de Datos es cada vez mayor. Con nuestro máster de Big Data & Analytics, adquirirás los conocimientos necesarios para convertirte en uno de esos profesionales en este mercado con tanto futuro.

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 Déborah Fernández, responsable de marketing y comunicación de datahack

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