Las instituciones financieras están reestructurando su enfoque de atención gracias a datos masivos que les permiten optimizar sus estrategias.

El big data es una colección de datos enorme en volumen y variedad que crece exponencialmente con el tiempo. Un ejemplo de similitud con el mercado financiero son los cientos de miles de millones de transacciones bancarias que se realizan cada día, como el uso de cajeros automáticos, la apertura de cuentas, el otorgamiento de créditos hipotecarios, los pagos móviles, etc.

Inicialmente, el big data era empleado como una herramienta para analizar las correlaciones de datos. Cuando se producían estas correlaciones, los macrodatos hacían posible la identificación de esta relación, incluso en medio del caos. Un paso siguiente permitió integrar estas correlacionespara identificar problemas con la ayuda de la minería de datos, que es el brazo de aprendizaje automatizado que facilita identificar patrones en universos de información. Finalmente, la aplicación de todas estas variables de datos se focalizó en la comprensión de los usuarios y el desarrollo de productos que permitan satisfacer sus necesidades.

Con la puesta en escena de las plataformas digitales, la cantidad de datos que se producen y consumen ha crecido aún más, pero su administración también plantea retos comerciales y tecnológicos.

En el caso puntual de la industria financiera, El uso del big data también se perfila como una oportunidad para que el sector construya un nuevo enfoque de atención personalizada y mejore su eficiencia operativa. Recordemos que no se trata solo de datos “estáticos”, sino de todo tipo de registros que van desde comportamientos, preferencias y tendencias, que hacen aún más rica la información. 

Con estos datos masivos se abre una puerta muy prometedora y eficaz para iniciar nuevos modelos de negocio en las finanzas, concentrados en nichos específicos de personas con necesidades en común.

No sorprende que el90% de los líderes de empresas citen la recopilación y el análisis de datos como uno de los recursos clave para los negocios, de acuerdo con un estudio de BSA | The Software Alliance.

Considerando esto, aquí presentamos las tendencias de big data en la industria financiera para este 2021.

Datos como servicio (DaaS)

Una tendencia que se está observando en 2021 en el mundo del big data aplicado al esquema financiero es el de Datos como servicio (DaaS), que permite a la industria ser mucho más competitiva y comprender mejor la experiencia del cliente.

El DaaS permite a los actores profundizar en los datos más relevantes para cada área, gracias a la simplificación en la accesibilidad de éstos. De esta forma, se vuelve mucho más fácil identificar tendencias o patrones de consumo.

En suma, el acceso a una vasta cantidad y variedad de datos agrupados en formatos coherentes resulta útil para los procesos y entregas de nuevas aplicaciones o informes, incluso aquellos de índole reglamentaria.

La ventaja principal del big data aunado a un enfoque de servicio es que proporciona agilidad, sobre todo en los procesos de implementación de cambios (como la transformación digital), además de transparencia, orden y simplicidad.

Open Finance

La democratización de datos también está tomando protagonismo este año. Tener acceso a una gran cantidad de información para todos es parte fundamental del open finance.

Las finanzas abiertas han desatado objetivos ambiciosos y trabajos conjuntos con empresas de tecnología financiera para hacer un mejor uso de toda la data almacenada que el sector tradicional posee.

Este nuevo enfoque de la democratización de los datos invita a los actores del ecosistema financiero a ser mucho más agiles y creativos para crear y brindar productos y servicios personalizados, incluso en tiempo real.

El servicio bancario per sé se quedará corto, pues con el uso de datos las posibilidades de ampliar hacia otros servicios financieros o no, será la clave para triunfar en el mercado. Será necesaria una estrategia de análisis y uso de la información para lograrlo, así como proveedores tecnológicos para hacer la experiencia lo más enriquecedora y personalizada posible.

Personalización de la banca

La más reciente tendencia que la banca está experimentando de la mano del big data es la personalización de la experiencia. En conjunto con una gestión y análisis de datos, tecnología y automatización de procesos, la industria está ofreciendo productos y servicios personalizados de acuerdo con las necesidades y objetivos de cada consumidor.

Tengamos en cuenta que, de acuerdo a un estudio de la compañía de marketing Epsilon, un 80% de los encuestados indicó que es más probable que compren un producto o adquieran un servicio de una marca que brinda experiencias personalizadas.

La comodidad de las experiencias personalizadas también está incentivando a los usuarios a ser más flexibles con sus propios datos, proporcionándolos siempre y cuando sepan que influirá positivamente en su interacción con el producto o servicio.

Un ejemplo que hemos visto en la industria es que algunas entidades promueven registros en línea con el beneficio de obtener incentivos financieros como descuentos u ofertas que se adapten a sus necesidades. Esta práctica es un gran motivador para que los usuarios proporcionen sus datos.

La personalización de la experiencia ha tomado relevancia con los nuevos actores que han irrumpido en diversas industrias, como Netflix o Spotify, por nombrar algunas. Las entidades financieras no se han quedado atrás y también están ofreciendo productos más atractivos, por lo que sus clientes están más dispuestos a probarlos y utilizarlos.

De esta forma, los actores estarán aprovechando el historial y los datos de sus clientes a fin de ofrecer productos y servicios en tiempo real, cuando y donde la necesitan, considerando no solo su situación actual, sino también sus necesidades futuras.

Andy Tran