Análisis de datos bancarios bajo el escáner

Las industrias del siglo XXI dependen en gran medida de los datos para desarrollar conocimientos y tomar decisiones basadas en datos. Por lo tanto, la ciencia de datos ya no se ha mantenido como una necesidad tangencial, sino que es un imperativo para las empresas. En este artículo, examinaremos el uso de la ciencia y el análisis de datos como un disruptor clave en el sector de los servicios financieros al profundizar en la recopilación, el análisis y la integración de datos a través de diversos puntos de contacto bancarios, como sucursales, aplicaciones móviles, plataformas en línea, centros de llamadas y cajeros automáticos. , y correlacionarlo con la estrategia de un banco.

No sorprende que los datos estén profundamente correlacionados con la eficiencia comercial de las instituciones financieras, especialmente los bancos. La banca es uno de los dominios comerciales clave, que realiza la mayor inversión en tecnologías de big data y BA (análisis de negocios). La aplicación de la ciencia de datos en la banca tiene mucha aceptación en medio planeta. El sector bancario se ha enfrentado a una intensa competencia de actores no tradicionales, como los bancos exclusivos para dispositivos móviles y las aplicaciones UPI (Interfaz de pagos unificados), y necesita buscar instrumentos efectivos para expandir los ingresos y contener los costos.

A nivel internacional, las empresas de investigación de mercado han pronosticado que las empresas de servicios financieros experimentarán un crecimiento de datos a una CAGR de más del 25 % en 2018-2025. Esto significa que la recopilación y el análisis de datos no solo son imprescindibles sino también parte integral del éxito de las estrategias bancarias en todo el mundo. Nos sumergimos en el flujo de trabajo de un científico de datos y el impacto del análisis de datos en las estrategias bancarias en el futuro.

Recopilación y gestión de datos

Durante la última década, la recopilación de datos en el sector bancario se ha vuelto extremadamente sofisticada y ha pasado de los libros de contabilidad bancarios al historial de transacciones en línea, incluida la recopilación de otros puntos de contacto, como aplicaciones, centros de llamadas y cajeros automáticos. De hecho, se cree que la mitad de la población adulta del mundo ahora usa la banca digital, y esta estadística está destinada a crecer rápidamente.

Esto significa que cada transacción de tarjeta de crédito, mensaje y página web abierta en un sitio web bancario se suma a los miles de millones de bytes de datos que recopila la población mundial. Junto con esto, la intensa digitalización económica ha brindado a los bancos un grupo nuevo para aprovechar en forma de fuentes externas como operadores móviles, datos geoespaciales, oficinas de crédito y redes sociales. Para un analista de datos, el primer paso es definir y obtener información de este grupo, para estructurarla y utilizarla de manera efectiva como inteligencia para tomar decisiones comerciales inteligentes y mantenerse competitivo.

La gestión de datos es el paso más importante para aprovechar de manera efectiva los datos que se recopilan minuciosamente de varios canales. Esto incluye vigilar la propiedad, el gobierno y el almacenamiento de los datos, y la estructuración, la revisión y la limpieza de los datos.

Todos estos procesos se pueden lograr con la ayuda de almacenamiento basado en la nube, servidores en el sitio, almacenes de datos y lagos de datos; integrando CBS, CRM, LOS y otros sistemas; con herramientas analíticas y de visualización de datos; ya través de la creación de una estructura organizacional para optimizar el uso de datos. Además, la propiedad centralizada de los datos garantiza que haya una responsabilidad total dentro de una organización.

Integración de análisis

Dado que los datos son el mayor activo de los bancos, solo pueden obtener beneficios integrando datos con análisis. Los datos sin procesar por sí solos no pueden ser de ninguna utilidad a menos que estén respaldados por un análisis sólido. El trabajo de un analista de datos incluye la creación de modelos para predecir el comportamiento del cliente, comprender sus preferencias y gestionar las expectativas de forma proactiva.

Los análisis prospectivos proporcionan desencadenantes proactivos, como incumplimiento, abandono, propensión a comprar un producto específico, para predecir eventos futuros en el viaje de un consumidor y, a su vez, ayudar al banco a tomar medidas efectivas. A lo largo de los años, las necesidades de procesamiento rápido, la tecnología móvil innovadora, la disponibilidad de datos y la proliferación de software de código abierto han producido varios casos de uso de la ciencia de datos en la banca.

Algunos de estos incluyen la focalización y segmentación de clientes, activación de clientes y prevención de abandono, modelos de venta cruzada y gestión de crédito y riesgo. La integración de análisis con datos es fundamental por las siguientes razones.

1. Modelado de riesgos

El modelado de riesgos se refiere al uso de técnicas econométricas formales para determinar el riesgo agregado en una cartera financiera. El modelado de riesgo financiero es el modelo más importante para un banco al analizar empresas y personas. Las técnicas utilizadas para el modelado de riesgos implican la evaluación del riesgo de mercado, el valor en riesgo (VaR), la simulación histórica y el uso de la teoría del valor extremo para pronosticar pérdidas probables para una variedad de riesgos.

Los diferentes riesgos también se agrupan en las categorías de riesgo de crédito, riesgo de mercado, riesgo de modelo, riesgo de liquidez y riesgo operacional para las empresas. El modelado de riesgos debe hacerse teniendo en cuenta los estándares bancarios regionales e internacionales. Con grandes cantidades de datos recopilados, se puede utilizar un potente software informático para realizar un análisis de riesgo cuantitativo.

2. Detección de fraude

El análisis de datos permite a los auditores y examinadores de fraude analizar los datos comerciales de una organización para determinar qué tan bien ha implementado los controles internos para identificar transacciones o actividades fraudulentas. Algunas de las técnicas empleadas para este propósito incluyen el cálculo de parámetros estadísticos (promedios, desviaciones estándar, valores altos o bajos no naturales), clasificación de datos, arreglo de datos para señalar anomalías, análisis digital para eventos inesperados, valores coincidentes, pruebas duplicadas, brecha probar, sumar y validar entradas.

3. Análisis predictivo en tiempo real

A medida que la industria bancaria se vuelve más dinámica, los bancos se encuentran bajo una presión constante para seguir siendo rentables y, al mismo tiempo, comprender las necesidades, los deseos y las preferencias de sus clientes. Hay una contracción de tiempo rápida entre la comprensión de los datos y la evolución de una estrategia. Para hacer frente a esta escasez de tiempo, es necesario que los bancos adopten análisis predictivos en tiempo real para responder de la manera más rápida posible.

El beneficio del análisis predictivo es que admite el aprendizaje continuo a partir de datos actuales en lugar de depender de datos históricos. Puede detectar tendencias desconocidas, en lugar de operar en una estructura definida, y requiere construir modelos en lugar de utilizar los tradicionales.

Adapta herramientas de descubrimiento visual que son más fáciles de usar y también considera datos externos. En efecto, el análisis predictivo es más dinámico y personalizado. Algunas áreas en las que el análisis predictivo es útil incluyen la mejora de la relación con el cliente, la gestión de garantías y liquidez, la gestión del flujo de efectivo, la ayuda al comercio y la financiación de la cadena de suministro, la gestión de riesgos y las operaciones de soporte.

4. Comprender el sentimiento del consumidor

En un sector bancario ferozmente competitivo, la comprensión y gestión del sentimiento y análisis del consumidor son parte integral de la operación de cualquier banco. Los bancos están buscando rápidamente soluciones de IA (inteligencia artificial) en forma de análisis de sentimientos. Esto es necesario para capturar la reacción de un cliente ante un producto, situación o evento, y responder a través de mensajes de texto, publicaciones, reseñas y otro contenido digital.

Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) se implementan para el análisis matizado de datos. Los datos generalmente se recopilan de chatbots, asistentes virtuales, servicios de traducción en línea y más canales de este tipo. Los bancos pueden usar esto como información subjetiva para personalizar la comunicación, priorizar los problemas de los clientes, mejorar los productos y servicios y mejorar la satisfacción general del cliente.

5. Segmentación de Clientes, Perfilado y Segmentación de Marketing

A medida que avanzamos hacia el mundo digital, existe la necesidad de que los bancos adopten un enfoque basado en datos para la segmentación del consumidor, la elaboración de perfiles y la segmentación del mercado a fin de personalizar sus estrategias para diferentes audiencias.

Los bancos necesitan actualizar sus estrategias de clientes con frecuencia para cumplir con las demandas de las bases nuevas y existentes, y la segmentación es fundamental para lograrlo. Los bancos deben observar el ciclo completo de creación de segmentos de valor para el cliente y comprender el ciclo de vida de la relación con el cliente para crear o actualizar sus productos en consecuencia.

6. Valor de por vida del cliente

El valor de por vida del cliente, o CLTV, se refiere al valor financiero completo que un cliente aporta al banco durante toda su relación con el banco. El CLTV se calcula considerando la lealtad al banco, la rentabilidad del cliente, los saldos promedio de préstamos y ahorros por cliente, el margen de tasa de interés promedio, el ingreso o ingreso promedio por cliente generado por fuentes de ingresos distintos de intereses y el costo de proporcionar servicios y acceso al cliente. La automatización en el cálculo del CLTV basado en estos factores produce resultados más rápidos y permite a los bancos cambiar o actualizar sus estrategias más rápido.

7. Asistentes digitales y chatbots

Los asistentes digitales y los chatbots han revolucionado la comunicación comercial y de servicios para los bancos. Los chatbots están causando revuelo en las redes sociales. Desde ayudar a las personas a realizar tareas simples hasta brindarles una experiencia personalizada, los asistentes virtuales y los chatbots han facilitado las operaciones bancarias.

8. Reconocimiento de voz y análisis predictivo

Los bancos han podido probar las funciones de seguridad mediante el reconocimiento de voz basado en IA, que puede confirmar automáticamente la identidad de un cliente cuando llama al servicio de atención al cliente. Dado el éxito de esta tecnología, los clientes pueden hablar y realizar tareas sencillas, como transferir dinero, denunciar el robo o la pérdida de cajeros automáticos y tarjetas de crédito, y recibir una respuesta precisa con un asistente virtual.

La mayoría de los usuarios de bancos urbanos dependen en gran medida de la banca móvil, que ha dado paso a las aplicaciones móviles de banca impulsadas por IA. La mayoría de estas aplicaciones ofrecen servicios personales, contextuales y predictivos. Estas son aplicaciones inteligentes que pueden rastrear el comportamiento del usuario y brindarles consejos e información personalizados sobre ahorros y gastos.

Alinearse con las estrategias bancarias

El tercer paso después de la recopilación y el modelado de datos es utilizar dicha inteligencia para optimizar las campañas de marketing, crear anuncios relevantes, automatizar el alcance y optimizar la incorporación de clientes. La analítica es un pilar estratégico clave, además de las operaciones, que puede mejorar en gran medida áreas funcionales como el control de riesgo, cumplimiento, fraude y activos improductivos (NPA), y el cálculo del VaR. Los bancos pueden reducir los costos de servicio excesivos y aumentar la rentabilidad si estas acciones se realizan con la menor cantidad de obstáculos.

Futuro de la ciencia de datos en la banca

Para ampliar los límites de la utilización de datos, el futuro de la banca depende en gran medida del cifrado de datos, la IA y la computación en la nube. Dado que los datos confidenciales son clave para el negocio, los datos totalmente encriptados pueden garantizar la seguridad de los libros de contabilidad que son imposibles de manipular y también garantizar la seguridad financiera. También puede ayudar a eliminar las verificaciones de terceros, acelerando así los procesos y ahorrando en tarifas de transacción.

Otros ajustes revolucionarios para el futuro de la ciencia de datos en la banca se ven en las funciones de IA , como la respuesta automatizada del servicio al cliente, el monitoreo en tiempo real de los requisitos regulatorios y el microtrading o algorítmico. El futuro de la banca también incluye la computación en la nube, que ofrece a los bancos recursos ilimitados de hardware y software que pueden ayudarlos a escalar hacia arriba o hacia abajo según sus requisitos.

La tecnología en la nube también puede ayudar a los bancos a reducir sus costos de infraestructura, mejorar la flexibilidad, aumentar la eficiencia y atender a los clientes más rápido; todo ello contribuirá a una infraestructura más eficiente y garantizará una mejor relación con los consumidores. Sin embargo, la computación en la nube significa importantes implicaciones regulatorias para los bancos. Algunos de los problemas clave que los bancos están tratando de abordar actualmente incluyen garantizar la continuidad del servicio para los clientes frente a cualquier percance potencial en la nube y la necesidad de volver a las bases de datos propias en tales escenarios.

Otros temas importantes que se están evaluando incluyen la forma en que se almacena y utiliza la información personal, la protección de los datos del cliente, la dependencia de proveedores externos y la seguridad de la infraestructura de la nube, y la posible combinación de datos financieros con otros datos en servidores compartidos.

Pensamientos finales

El futuro de los datos en la banca también promete que los equipos se desharán de un enfoque 'aislado' y utilizarán conocimientos para toda la organización. Con la ciencia de datos, es probable que las empresas estén más conectadas, en lugar de utilizar prácticas de análisis separadas.

Por ejemplo, el análisis de marketing y digital (web, social y móvil), el análisis de riesgo crediticio, el análisis de operaciones, el análisis de fraude y el análisis de cumplimiento podrán aprovechar las mismas estructuras de datos. Por ejemplo, un equipo que busque aumentar la activación y la penetración de productos mediante la venta cruzada entre canales podría descubrir conductas fraudulentas y anomalías.

El futuro de la banca implicará aprovechar los datos recopilados de varias fuentes para obtener información precisa sobre los clientes y utilizar análisis avanzados con la ayuda de tecnologías digitales para aumentar las ganancias y la eficiencia.

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