Finanzas, banca y seguros: ¿cómo el Big data está cambiando estos sectores?

Finanzas, banca y seguros: ¿como el big data está cambiando estos sectores? Por si alguien no se ha enterado.La llegada de Big Data a las finanzas ha sido más discreta en los medios que en otros sectores. Las instituciones bancarias y financieras han confiado en su cultura estadística y de cálculo de riesgos para comprender la contribución de los algoritmos al conocimiento del mercado. Una estrategia que evidentemente se quedó corta, anquilosada en el tiempo y sin mayor practicidad para el siglo XXI.

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Entrando en materia

En términos de procesamiento de big data, se ha alcanzado un hito en todo el mundo con la adopción de inteligencia artificial aplicada a la experiencia digital del cliente, así como a los procesos internos básicos.

El conocimiento de los mercados y el dominio del factor tiempo son las claves para una gestión eficaz de los activos. El más mínimo evento geopolítico o comercial puede tener impactos inmediatos en los mercados y el precio de las acciones.

Se debe hacer una distinción entre los casos de uso “BI” (inteligencia de negocios), que permiten rastrear o presentar indicadores tales como categorías de gastos para mejorar la gestión del presupuesto del cliente, de los casos de uso de ciencia de datos que abordan los problemas de segmentación y ultra personalización de clientes, detección instantánea de lavado de dinero o fraude, identificación de clientes que probablemente reembolsen su préstamo por adelantado, etc.

Con la banca abierta, los bancos han abierto sus sistemas de información a diferentes fuentes de datos (móviles, sensores, redes sociales, etc.) y deben utilizar Big Data para la gobernanza y la seguridad, a fin de saber con precisión de dónde proviene. Los datos y para qué caso de uso deben usarse.

E inclusive Cloud

Otra tendencia más reciente es el uso de la nube (TI alojada). Con tantas tecnologías requeridas, una plataforma no puede satisfacer todas las necesidades; Se deben agregar nuevas herramientas constantemente que requieren infraestructuras dedicadas, como servidores que se deben comprar, configurar, instalar y proteger. Es muy costoso y complicado de instalar. La nube ofrece esta flexibilidad. Para sus datos confidenciales, los bancos prefieren usar una nube privada o su propio centro de datos (en las instalaciones).

La mayoría de los bancos han establecido almacenes de datos (lagos de datos, data lakes) históricamente alojados en Hadoop. Este marco de software no permite el procesamiento en tiempo real y, por lo tanto, debe ampliarse con bases de datos reactivas. Este conjunto de plataformas de datos heterogéneas presentes en diferentes lugares (en la nube o en las instalaciones de un centro de datos) puede contener hasta un centenar de herramientas diferentes, por lo que es muy difícil encontrar personas capaces dominarlos a todos, desde un punto de vista técnico, organizativo y estratégico.
El desafío es encontrar un modo de operación adecuado. Algunos bancos han creado entidades en las que los expertos técnicos trabajan en proyectos, como lo haría una empresa consultora, pero, el atractivo para los proveedores externos sigue siendo esencial debido al dinamismo del ecosistema.

Banca minorista y big data: mejores relaciones con los clientes y ofertas

Según la Asociación Americana de Banqueros, se realizan 10,000 transacciones con tarjeta de crédito cada segundo en todo el mundo. El tema de los grandes datos es crucial para la industria de la banca minorista, principalmente en términos de relaciones con los clientes, optimización y lucha contra el fraude.

Los bancos en línea están ganando cuota de mercado de año en año. Está comenzando una nueva relación, más centrada en los intercambios digitales y directos, entre bancos e individuos.
Para las agencias, la banca en línea es una bendición: todas las acciones de los clientes se registran en tiempo real, se pueden buscar y analizar.

Por lo tanto, el sector bancario se enfrenta a un período crucial: puede perder el norte y no repensar sus ofertas o aprovechar las oportunidades disponibles para obtener la satisfacción del cliente y volumen de negocios.
En términos de optimización, Big Data proporciona soluciones concretas para los bancos y sus clientes. Por lo tanto, las políticas de concesión de préstamos pueden ser unificadas y más objetivas gracias a la provisión de datos ambientales y predictivos.

Seguros

De la misma manera que los clientes en el sector bancario exigen más personalización en los servicios ofrecidos, aquellos en seguros se vuelven más exigentes. Por otro lado, el terreno se facilita para las aseguradoras. Un estudio citado por Les Echos indica que el 70% de ellos estaría listo para compartir información personal a cambio de servicios personalizados y una factura reducida.

Este es el concepto de “paga como tú”, ya desarrollado en los países del otro lado del Atlántico. Los consumidores ya no quieren pagar por servicios unificados, parte de los cuales es innecesario. Para cumplir con esta expectativa, las ofertas de prueba están en progreso.
La noción de “paga como tú” sacude el principio del seguro mutuo: al personalizar completamente la oferta, ya no se trata de responder a las necesidades de seguridad de las personas sino de recompensar el comportamiento responsable. Por lo tanto, es muy probable que se produzca un cambio de paradigma en los próximos años … ¡algo a seguir!

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