Los datos y su impacto en el sector financiero

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Durante estos últimos años,

la capacidad de la ciencia de la información y el aprendizaje automático para hacer frente a una serie de tareas financieras principales, se ha convertido en un punto muy relevante. Todas las empresas desean saber más. Que mejoras aportan las tecnologías y cómo pueden reformular sus estrategias comerciales.

Vamos a ver una lista de casos de usos de ciencia de datos que tienen el mayor impacto en el sector financiero. Cubren aspectos comerciales muy diversos, desde la gestión de datos hasta las estrategias comerciales, pero lo más común para ellos son las enormes perspectivas de mejorar las soluciones financieras.

Automatización de la gestión de riesgos.

La gestión de riesgos es un área de gran importancia para las instituciones financieras responsables de la confiabilidad, la seguridad y las decisiones estratégicas de la empresa. Esto ha llevado a que los enfoques para manejar la gestión de riesgos hayan cambiado significativamente en estos últimos años, transformando así, la naturaleza del sector financiero.

Por tal razón, los modelos de aprendizaje automático definen hoy los vectores del desarrollo a nivel empresarial. Entre los orígenes de los que pueden surgir riesgos, encontramos los competidores, inversores, reguladores o clientes de la empresa. Los riesgos pueden diferir en importancia y posibles pérdidas. Así, los pasos principales serían identificar, priorizar y monitorear los riesgos, que son las tareas perfectas para el aprendizaje automático.

Con la capacitación sobre la enorme cantidad de datos de clientes, préstamos financieros y resultados de seguros, los algoritmos no solo pueden aumentar los modelos de calificación de riesgo, sino también mejorar la rentabilidad y la sostenibilidad. Entre las aplicaciones más importantes de la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) en la gestión de riesgos tenemos: La identificación de la solvencia crediticia de los clientes potenciales.

Para establecer el monto de crédito adecuado para un cliente en particular, las compañías usan algoritmos de aprendizaje automático que pueden analizar el comportamiento y los patrones de los gastos anteriores. Este enfoque es muy útil cuando se trabaja con clientes nuevos o con un historial de crédito breve.

La digitalización y la automatización de los procesos de gestión de riesgos en las finanzas se encuentran en las primeras etapas, y su potencial es extremadamente grande. Las entidades e instituciones financieras deben comenzar a dar pasos agigantados para este cambio por medio de la automatización de los procesos financieros centrales, mejoramiento de las habilidades analíticas del equipo de finanzas y la realización de inversiones estratégicas en IT. Pero tan pronto como las compañías comiencen a moverse en esta dirección, el beneficio no se hará esperar.

 

Analítica Predictiva.

Es importante resaltar que ahora la analítica predictiva está en la médula de los servicios financieros. Se debe prestar atención al análisis predictivo que revela patrones en los datos que prevén el evento futuro en el que se puede actuar. Mediante la comprensión de las redes sociales, las tendencias de noticias y otras fuentes de datos, estos análisis sofisticados conquistaron las principales aplicaciones, como la predicción de precios y el valor de la vida útil de los clientes, los eventos de la vida futura, la pérdida anticipada y los movimientos de la bolsa. Lo más importante, es que estas técnicas pueden ayudar a responder una pregunta bastante interesante: ¿cuál es la mejor manera de intervenir?

Puedes encontrar soluciones referentes a este tema, en esta dirección.

Analítica en tiempo real.

Vemos como los procedimientos financieros se trasforman significativamente con  la analítica en tiempo real, al analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes e identifican con celeridad cualquier cambio, encontrando así la mejor reacción y efecto hacia ellos.

Encontramos cuatro (4) direcciones principales para la aplicación de análisis en tiempo real en las finanzas:

  • Detección de fraude:

Es un compromiso para las empresas financieras asegurar el más alto nivel de seguridad para sus usuarios. El principal reto para las empresas, es encontrar un buen sistema de detección de fraudes contra criminales tecnológicos que siempre hackean de diferentes formas y establecen nuevas trampas.

Solo los científicos de datos calificados pueden crear algoritmos perfectos para la detección y prevención de cualquier anomalía en el comportamiento del usuario o los procesos de trabajo en curso en esta diversidad de fraudes.

Un ejemplo que cabe mencionar es el siguiente:

Alertas de compras financieras inusuales para un usuario en particular, o grandes retiros de efectivo llevarán a bloquear esas acciones, hasta que sean confirmadas por el cliente. En el mercado de valores, las herramientas de aprendizaje automático pueden identificar patrones en los datos comerciales que podrían indicar manipulaciones y alertar al personal para que investigue.

Sin embargo, lo mejor de estos algoritmos es la capacidad de auto aprendizaje. Cada vez se vuelve más eficaz e inteligente con el  paso del tiempo.

  • Analítica del consumidor:

El análisis en tiempo real ayuda a comprender mejor a los clientes y a una personalización efectiva. Los sofisticados algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas de análisis de sentimientos de los clientes pueden generar información sobre su comportamiento, la interacción de las redes sociales, sus comentarios, opiniones, y optimizar la personalización, aumentando así, las ganancias. Dado que la cantidad de datos es enorme, solo los científicos de datos experimentados podrán hacer un desglose preciso.

  • Trading algorítmico:

Esta área probablemente tenga el mayor impacto de los análisis en tiempo real, ya que cada segundo está en juego aquí. Sobre la base de la información más reciente del análisis de datos tradicionales y no tradicionales, las instituciones financieras pueden tomar decisiones beneficiosas en tiempo real. Debido a que estos datos a menudo solo son valiosos por poco tiempo, ser competitivo en este sector significa tener los métodos más rápidos para analizarlos.

Se abre otra perspectiva cuando se combinan análisis en tiempo real y predictivos en esta área. Solía ​​ser una práctica popular, ya que las compañías financieras tienen que contratar a matemáticos que pueden desarrollar modelos estadísticos y utilizar datos históricos para crear algoritmos comerciales que pronostican oportunidades de mercado. Sin embargo, hoy en día, la inteligencia artificial ofrece técnicas para acelerar este proceso y lo que es especialmente importante: mejorar constantemente.

Por lo tanto, la ciencia de los datos y la inteligencia artificial, han creado una revolución en el sector comercial, iniciando así, las estrategias comerciales algorítmicas. La mayoría de los intercambios mundiales utilizan computadoras que toman decisiones basadas en algoritmos y estrategias correctas teniendo en cuenta los nuevos datos. La inteligencia artificial (IA), procesa infinitamente toneladas de información, incluidos tweets, indicadores financieros, datos de noticias y libros, e incluso programas de televisión. En consecuencia, entiende las tendencias mundiales de hoy y mejora continuamente las predicciones sobre los mercados financieros.

Con todo, los análisis en tiempo real y predictivos cambian significativamente la situación en diferentes áreas financieras. Con tecnologías como Hadoop, NoSQL, Storm, Gecko Banking y Gecko Platfom, conjuntos de datos tradicionales y no tradicionales, y los algoritmos más precisos, los ingenieros de datos están cambiando la forma en que funcionaban las finanzas.

  • Personalización profunda y personalización.

Las empresas se están dando cuenta de que uno de los pasos clave para ser competitivo en el mercado actual es aumentar el compromiso a través de relaciones personalizadas de alta calidad con sus clientes. La idea es analizar la experiencia del cliente digital y modificarla teniendo en cuenta los intereses y preferencias del cliente.

Los ingenieros de datos también pueden construir modelos que estudien el comportamiento de los consumidores y descubran situaciones en las que los clientes necesitan asesoramiento financiero. El uso de analíticas predictivas y las opciones avanzadas de entrega digital, son de gran ayuda para la guía y / u orientación para encontrar la mejor solución financiera en el momento adecuado, sugiriéndole ofertas más personalizadas basadas en sus hábitos de gasto, las tendencias sociodemográficas, ubicación y otras preferencias.

Las empresas con más éxito con Big Data, consiguen valor reduciendo sus costos. Permiten tomar decisiones mucho más rápido y la capacidad de ofrecer nuevos servicios y productos.

Conoce y entiende cómo hacerlo eficientemente en esta dirección.

Conclusión

Para las instituciones financieras, y en general para todas las grandes industrias, el uso de técnicas de ciencia de datos brinda una gran oportunidad para diferenciarse de la competencia y reinventar sus negocios. Hay enormes cantidades de datos financieros, sociodemográficos, tendencias, entre otros, que están en constante cambio, que crean una necesidad para involucrar el aprendizaje automático, Big Data y las herramientas de inteligencia artificial en diferentes aspectos del negocio.

https://www.pandaid.com/los-datos-y-su-impacto-en-el-sector-financiero/

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