Las 5 principales aplicaciones de Big Data en banca y seguros
Publicado: 2019-09-11Por naturaleza, el sector bancario, de servicios financieros y de seguros (BFSI) siempre se ha basado en datos. Sin embargo, hoy en día, las instituciones del sector BFSI se esfuerzan cada vez más por adoptar un enfoque completo basado en datos que solo puede ser posible con las tecnologías Big Data. Con Big Data Analytics, las empresas del sector BFSI no solo pueden hacer crecer su negocio, sino también trabajar para aumentar la satisfacción del cliente.
Aunque el análisis de datos ha sido una parte integral del sector BFSI, hoy en día, las empresas de este sector se están orientando hacia el análisis de Big Data. La pregunta fundamental que se hacen las partes interesadas antes de adoptar Big Data es:
¿Cómo puede Big Data mejorar nuestro negocio y resolver nuestros problemas?
Con Big Data, las empresas pueden acceder a información valiosa y precisa de grandes conjuntos de datos, lo que les brinda una ventaja competitiva sobre sus rivales. Big Data tiene el potencial de traer muchos beneficios a la mesa, incluidos mayores niveles de conocimiento y compromiso del cliente, análisis de comercio de mercado mejorado y detección y prevención de fraude mejoradas, entre otras cosas. La contribución más notable de Big Data al sector BFSI es la 'evaluación en tiempo real' que permite a los bancos e instituciones financieras rastrear y monitorear el comportamiento del cliente en tiempo real y ofrecer soluciones rápidas en consecuencia. A medida que mejore la calidad de los servicios y se reduzca el tiempo de entrega, aumentará significativamente la satisfacción del cliente y, al mismo tiempo, mejorará la rentabilidad general de la organización.
Big Data permite a las instituciones de BFSI obtener una comprensión integral de los clientes, productos/servicios, mercados, regulaciones de la industria, competidores y canales de publicidad. Las áreas de aplicación más significativas de Big Data en la industria BFSI son:
- Niveles mejorados de conocimiento y compromiso del cliente
Gracias a la digitalización de los productos y servicios financieros, los clientes ahora interactúan cada vez más con las instituciones/marcas de BFSI en las plataformas digitales. Al aprovechar las tecnologías de Big Data para diseccionar los datos derivados de los canales digitales (como las redes sociales), las instituciones de BFSI mejoran la calidad de sus productos/servicios, ya que pueden obtener una comprensión más profunda de los puntos débiles, las preferencias y las necesidades de los clientes. Obtener información del cliente es crucial no solo para mejorar la experiencia del cliente, sino también para mantenerse a la vanguardia en el mercado competitivo.
- Detección y prevención de fraude mejoradas
No es un hecho desconocido que el sector BFSI ha sido durante mucho tiempo víctima de fraude. Con el tiempo, las técnicas y los métodos de hackeo e infracciones han evolucionado y mejorado para volverse más complejos y sofisticados. Aquí es donde entra Big Data. Big Data Analytics y las herramientas pueden procesar y analizar conjuntos de datos masivos para identificar patrones y predecir actividades fraudulentas. Esto ayuda a minimizar las pérdidas financieras en gran medida.
- Análisis de comercio de mercado mejorado
El rápido aumento de la demanda de ejecución rápida de operaciones de mercado en el sector financiero ha impulsado la adopción de Big Data para el mismo. El principal benefactor de Big Data son las estrategias comerciales que aprovechan algoritmos sofisticados para operar rápidamente en los mercados financieros. Los datos de mercado de BFSI son un vasto océano de Big Data en sí. Herramientas y análisis de Big Data, los datos recopilados de diferentes mercados (según la ubicación geográfica, las clases de activos, el tipo de mercado, etc.) se pueden compilar con otros datos estructurados y no estructurados para producir conjuntos de datos ricos e híbridos. Estos conjuntos de datos híbridos ofrecen una vista de 360 grados en tiempo real del escenario del mercado que cubre aspectos como informes de pérdidas y ganancias (P&L), últimas tendencias, ejecución comercial, medición de riesgos, por nombrar algunos.
- Gestión de riesgos mejorada
Cuando se trata de gestión de riesgos, Big Data encuentra aplicación en áreas como riesgos operativos, gestión integrada de riesgos, gestión de fraude, gestión de crédito y préstamos comerciales y de mercado. Las herramientas de Big Data pueden:
- Impulsar exponencialmente el poder predictivo de los modelos de riesgo,
- Mejorar el tiempo de respuesta y la eficacia del sistema,
- Ofrecer una cobertura de riesgos más amplia y,
- Crear oportunidades para ahorros de costos óptimos.
Los equipos de gestión de riesgos pueden obtener inteligencia de riesgos de alta precisión mediante la recopilación de datos de fuentes dispares en tiempo real.
- Mayor compromiso de los empleados
Además de todos los beneficios 'técnicos', Big Data tiene otro beneficio fundamental: mejorar la experiencia de los empleados. Al aprovechar correctamente las herramientas y técnicas de Big Data, las empresas pueden rastrear, monitorear y analizar las métricas de desempeño de sus empleados. Esto ayudará a identificar a los mejores empleados de la empresa, así como a los débiles o descontentos. En consecuencia, las empresas pueden recompensar a los mejores empleados y tomar iniciativas para mejorar la condición de los empleados débiles/descontentos también. A la larga, esto no solo ayudará a construir una base de empleados productivos y felices, sino también una buena cultura laboral.
Terminando
Gracias a Big Data Analytics y herramientas, las empresas del sector BFSI ahora pueden brindar servicios mejorados a costos marginales. A medida que las organizaciones en esta industria son testigos de la experiencia de primera mano de cosechar los beneficios de Big Data, más empresas se unen, impulsando así el crecimiento del mercado global de Big Data en el sector BFSI.
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