La incorporación de big data en el ámbito financiero ha revolucionado la forma en que se toman decisiones empresariales. La capacidad de recopilar y analizar un enorme volumen de datos ha permitido a las empresas del sector financiero obtener información valiosa y tomar decisiones más informadas y acertadas. En este artículo, exploraremos cómo el big data ha transformado el mundo de las finanzas y qué beneficios ofrece esta revolucionaria tecnología.
Las grandes, diversas y complejas cantidades de datos que se pueden utilizar para brindar soluciones a los desafíos comerciales de larga data para los servicios financieros.
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¿Qué es el Big Data en Finanzas?
Big data en finanzas se refiere a conjuntos de datos grandes, diversos (estructurados y no estructurados) y complejos que pueden usarse para brindar soluciones a desafíos comerciales de larga data para los servicios financieros y las organizaciones bancarias de todo el mundo. El término ya no se limita al ámbito de la tecnología, sino que ahora se considera una necesidad empresarial. Las empresas de servicios financieros lo utilizan cada vez más para transformar sus procesos, sus organizaciones y toda la industria.
Resumen
- Big data en finanzas se refiere a conjuntos de datos grandes, diversos (estructurados y no estructurados) y complejos que pueden usarse para resolver desafíos comerciales de larga data.
- Big Data está revolucionando por completo la forma en que funcionan los mercados bursátiles de todo el mundo y la forma en que los inversores toman sus decisiones de inversión.
- Sin embargo, la incapacidad de conectar datos entre silos organizacionales y departamentales se convierte en un desafío importante para la inteligencia empresarial, particularmente en los bancos, donde las fusiones y adquisiciones crean innumerables y costosos silos de datos.
Cómo los big data están revolucionando las finanzas
El crecimiento exponencial de la tecnología y la creciente generación de datos están cambiando fundamentalmente la forma en que operan las industrias y las empresas individuales. El sector de servicios financieros se considera por naturaleza uno de los sectores con mayor uso intensivo de datos y ofrece una oportunidad única para procesar, analizar y utilizar los datos de manera útil.
Tradicionalmente, los cálculos numéricos los hacían personas y las decisiones se tomaban basándose en conclusiones extraídas de riesgos y tendencias calculados. Sin embargo, recientemente esta funcionalidad ha sido usurpada por las computadoras. Por tanto, el mercado de la tecnología big data en finanzas tiene un enorme potencial y es uno de los más prometedores.
1. Información sobre el mercado de valores en tiempo real
Big Data está revolucionando por completo la forma en que funcionan los mercados bursátiles en todo el mundo y la forma en que los inversores toman sus decisiones de inversión. El aprendizaje automático (la práctica de utilizar algoritmos informáticos para encontrar patrones en cantidades masivas de datos) permite a las computadoras hacer predicciones precisas y decisiones similares a las humanas cuando se les suministran datos, y ejecutar operaciones a alta velocidad y frecuencia.
El arquetipo de empresa sigue la evolución de las acciones en tiempo real. Incluye los mejores precios posibles y permite a los analistas tomar decisiones inteligentes y reducir los errores manuales debido a influencias y sesgos de comportamiento. Combinado con big data, el comercio algorítmico da como resultado conocimientos altamente optimizados para que los operadores maximicen los rendimientos de su cartera.
2. Análisis de big data en modelos financieros
El análisis de big data ofrece una oportunidad apasionante para mejorar los modelos predictivos y estimar mejor los rendimientos y resultados de las inversiones. El acceso a grandes cantidades de datos y una mejor comprensión algorítmica conducen a predicciones más precisas y a la capacidad de mitigar eficazmente los riesgos inherentes al comercio financiero.
3. Análisis del cliente
Hoy en día, los clientes están en el corazón del negocio, en torno al cual giran los conocimientos de datos, las operaciones, la tecnología y los sistemas. Por lo tanto, las iniciativas de big data de las empresas bancarias y del mercado financiero se centran en el análisis de clientes para brindar un mejor servicio a los clientes.
Las empresas buscan comprender las necesidades y preferencias de los clientes para predecir el comportamiento futuro, generar oportunidades de ventas, aprovechar nuevos canales y tecnologías, mejorar sus productos y mejorar la satisfacción del cliente.
Al cultivar eficazmente relaciones significativas con sus clientes y mejorar su capacidad para anticipar sus preferencias, las organizaciones de los mercados financieros pueden ofrecer nuevos productos y servicios centrados en el cliente para capitalizar rápidamente las oportunidades del mercado.
Por ejemplo, Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) analizó grandes cantidades de datos históricos de clientes para determinar las preferencias individuales de los clientes y diseñar una estrategia de marketing basada en eventos. La estrategia se centró en una gran cantidad de comunicaciones de marketing personalizadas y coordinadas a través de múltiples canales, incluidos correo electrónico, mensajes de texto, cajeros automáticos, centros de llamadas, etc.
4. Gestión de riesgos y detección de fraude
Las organizaciones financieras están utilizando big data para mitigar los riesgos operativos y combatir el fraude, al tiempo que alivian significativamente los problemas de asimetría de la información y logran objetivos regulatorios y de cumplimiento.
Los bancos pueden acceder a datos en tiempo real que potencialmente pueden ayudar a identificar actividades fraudulentas. Por ejemplo, si se realizan dos transacciones con la misma tarjeta de crédito en diferentes ciudades en un corto período de tiempo, el banco puede informar inmediatamente al titular de la tarjeta sobre los riesgos de seguridad e incluso bloquear dichas transacciones.
Además, a la hora de tramitar un siniestro, la compañía aseguradora puede acceder a datos de redes sociales, siniestros anteriores, antecedentes penales, conversaciones telefónicas, etc., además del detalle del siniestro. Si se detecta algo sospechoso, puede marcar el reclamo para una mayor investigación.
Para luchar eficazmente contra el fraude, Alibaba creó un sistema de gestión y seguimiento del riesgo de fraude basado en el procesamiento de big data en tiempo real. Identifica transacciones erróneas y captura señales de fraude mediante el uso de aprendizaje automático para analizar cantidades masivas de datos de comportamiento del usuario en tiempo real.
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Grandes desafíos de datos para la industria bancaria y financiera
1. Cumplimiento normativo
Las organizaciones financieras deben cumplir con los estrictos requisitos regulatorios de la Revisión Fundamental de la Cartera de Negociación (FRTB), desarrollada por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (BCBS), que rige el acceso a datos críticos y requiere informes acelerados.
2. Protección de datos
La protección de datos es otra preocupación importante relacionada con la implementación de tecnologías de computación en la nube. A las empresas les preocupa trasladar información patentada a la nube y, aunque algunas han establecido redes privadas en la nube, estos proyectos pueden resultar costosos.
3. Silos de datos
La incapacidad de conectar datos entre silos departamentales y organizacionales se considera ahora un desafío importante para la inteligencia empresarial, lo que lleva a análisis complicados y obstaculiza las iniciativas de big data.
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