Big Data en Finanzas: Tendencias de big data en el sector de los servicios financieros.
LOS SERES HUMANOS ESTÁN CREANDO DATOS A UN RITMO ASOMBROSO, Y LOS EJECUTIVOS DE LOS SERVICIOS FINANCIEROS DEBEN SER CAPACES DE ADAPTARSE A LA COMPLEJIDAD DE LOS MACRODATOS EN LAS FINANZAS.
Los datos crecen a un ritmo alarmante. Según el Foro Económico Mundial, en 2025 seremos capaces de producir 463 gigabytes al día. Big Data se refiere simplemente a la capacidad de interactuar con grandes cantidades de datos de muchas maneras diferentes. Big Data en finanzas es la última palabra de moda. ¿Qué significa esto realmente? Big Data es un conjunto de tecnologías y métodos utilizados para recopilar, clasificar, procesar y analizar grandes y complejos conjuntos de datos.
El Big Data en finanzas es una herramienta para los profesionales financieros que permite obtener información de los datos y ayudar a impulsar el negocio. Estos conjuntos de datos pueden analizarse utilizando análisis predictivos, análisis de clientes y análisis en tiempo real para encontrar patrones que puedan ayudarle a optimizar el crecimiento de su negocio. La analítica es sólo un aspecto del Big Data en las finanzas. Si quiere aprovechar todo el potencial de Big Data, su empresa tendrá que profundizar más.
En este artículo se analizarán tres claves de Big Data en finanzas que le ayudarán a mantener su empresa a la vanguardia de la era digital.
Big Data en Finanzas: ciberseguridad.
Equifax informó de que Equifax sufrió una violación de datos en septiembre de 2017. Equifax expuso la información personal de más de la mitad de los estadounidenses. Equifax informó en septiembre de 2017 que Equifax había sufrido la mayor brecha de Big Data del siglo XXI, exponiendo las identidades e información sensible de 147 millones de estadounidenses. Desde entonces, la ciberseguridad ha sido una prioridad para el sector financiero en todo el mundo.
Las empresas y el sector de servicios financieros afirman que los bancos e instituciones financieras pueden utilizar el software para analizar grandes cantidades de datos de transacciones y utilizar el aprendizaje automático para analizar la información sobre ciberseguridad.
Este software utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones y anomalías en las redes de datos que podrían indicar ciberamenazas.
Big Data en Finanzas: el asesoramiento robótico mejora el compromiso con el cliente.
Los roboasesores ya están disponibles para ofrecer asesoramiento personalizado y de bajo coste a los clientes sobre sus carteras financieras. El Big Data en el análisis financiero ya está disponible para gestionar pasivamente las carteras basándose exclusivamente en algoritmos.
LOS ROBOTS NO SÓLO SUSTITUYEN A LOS CAMIONEROS. LOS ROBOTS ESTÁN ENTRANDO EN LOS SERVICIOS FINANCIEROS Y PRONTO SERÁN LAS PRÓXIMAS VÍCTIMAS.
Los robots asesores son plataformas digitales que ofrecen servicios de asesoramiento financiero automatizados y basados en algoritmos. Los asesores robot habituales recopilan datos de los clientes a través de encuestas sobre su situación financiera y sus objetivos. Los datos se utilizan para invertir automáticamente los activos, proporcionar asesoramiento financiero y, a continuación, eliminarlos.
Los chatbots pueden describirse como una versión simplificada de los robots asesores. Los chatbots pueden responder a las consultas de los clientes, guiarlos en el proceso de venta y ofrecerles consejos y asesoramiento. También recopilan datos de los clientes que mejorarán su experiencia.
Big Data en Finanzas: puntuación del crédito al consumo.
Muchos amigos en Facebook pueden indicar popularidad dentro de ciertos círculos. Las empresas de crédito utilizan cada vez más datos de redes sociales como LinkedIn, Twitter y Facebook para evaluar el riesgo crediticio de los consumidores. A la hora de conceder créditos, estas empresas tienen en cuenta el historial digital de la persona, sus conexiones profesionales, su vida social y su historial digital.
LAS REDES SOCIALES PUEDEN INFLUIR EN SU PUNTUACIÓN CREDITICIA.
Estas empresas de nueva creación pretenden aprovechar la desventaja percibida de los criterios de préstamo tradicionales, que se basan estrictamente en la puntuación crediticia. Muchas personas con mal crédito o impagos anteriores no serían tenidas en cuenta por los criterios tradicionales. Sin embargo, estas nuevas empresas pretenden reconsiderar las prórrogas de los préstamos mediante una revisión de la situación social.
Big Data en Finanzas: préstamos hipotecarios.
En los últimos años, el uso de Big Data en las finanzas se está imponiendo en el sector de los servicios financieros. Esto provocará muchos cambios en el sector de los préstamos hipotecarios en un futuro próximo.
Los datos de las redes sociales se utilizarán para ayudar en las solicitudes de hipotecas, de forma similar a las puntuaciones de crédito de los consumidores. Big Data se utilizará para extraer toda la información posible de bases de datos públicas, registros bancarios y otros sitios web durante el proceso de solicitud de una hipoteca.
Otro enfoque para las solicitudes de hipotecas consiste en permitir a los propietarios que presenten sus solicitudes como de costumbre y, a continuación, utilizar los datos rellenados previamente por la compañía hipotecaria para encontrar discrepancias en las solicitudes. Esto permitirá a los solicitantes ser más precisos y acortar el tiempo de tramitación de sus solicitudes. Esto le permitirá ver si es posible que se haya producido un robo de identidad. Si no hay suficientes discrepancias, los solicitantes pueden ser marcados y enviados a revisión manual.
TAMBIÉN EMPEZARÁN A PUNTUAR TODAS LAS APLICACIONES QUE UTILICEN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO.
Es posible determinar los algoritmos que se utilizan para decidir si los solicitantes han sido aprobados o denegados. Las solicitudes aprobadas pueden tramitarse inmediatamente. No obstante, las solicitudes rechazadas pueden descartarse o someterse a una revisión manual. Los prestamistas hipotecarios podrán ahorrar tiempo y dinero al no tener que revisar las solicitudes hasta que se hayan tramitado. Esto permitirá a los prestamistas hipotecarios crecer más rápido y llegar a más clientes, al tiempo que se reducen los retrasos.
Podemos utilizar algoritmos y datos de los mercados inmobiliarios locales para determinar precios de venta razonables antes de que se produzca el impago de cualquier préstamo hipotecario. Unos precios más precisos ayudarán a reducir las turbulencias del mercado inmobiliario que pueden causar los embargos o los impagos. También merece la pena considerar la posibilidad de reducir el tiempo que un banco debe conservar una propiedad antes de venderla.
Big Data en Finanzas: optimizar la protección y la detección de riesgos.
A medida que avanza la tecnología Big Data, la inteligencia artificial, que puede maximizar la protección al tiempo que minimiza el riesgo, se vuelve más sofisticada.
Los riesgos potenciales pueden identificarse antes realizando un análisis de responsabilidad. Las instituciones financieras pueden trabajar con los clientes para minimizar las exposiciones y reducir las responsabilidades para proporcionar una mayor protección. Los datos avanzados sobre clientes, transacciones y geoespaciales facilitarán la detección de riesgos. Además, se pueden utilizar análisis avanzados de datos para examinar anomalías en las transacciones.
Los bancos e instituciones financieras pueden integrar el software en redes de datos empresariales. El algoritmo del programa escanea los datos de los clientes y las operaciones de venta para determinar los modelos de riesgo y compararlos. Esto incluye la pérdida en caso de impago, así como la probabilidad de impago. El cuadro de mandos permite ver los datos y evaluar rápidamente los riesgos actuales y prever los futuros.
Big Data en Finanzas: plataforma unificada de análisis de datos.
En el pasado, las grandes instituciones financieras podían llegar a todos los departamentos. banca minorista, banca comercial, gestión de activos, etc. Todas las plataformas deben estar configuradas para el análisis de Big Data. La extracción y transferencia de datos entre sectores empresariales se hizo muy difícil y llevó mucho tiempo.
Sin embargo, las plataformas unificadas de análisis de datos están ganando popularidad rápidamente. Estas plataformas permitirán a las grandes instituciones financieras crear fácilmente un sistema unificado.
ESTAS PLATAFORMAS PERMITIRÁN MEJORAR LA CALIDAD Y LA EFICACIA DE LA GESTIÓN DE LOS DATOS.
Dado que los distintos departamentos de las empresas financieras utilizan diferentes plataformas de análisis, resulta difícil compartir datos entre ellos. Se pueden utilizar muchas fuentes de datos para extraer enormes cantidades de datos en la banca de inversión, la banca minorista y la banca directa.
La plataforma unificada de análisis permite crear entornos de ciencia de datos personalizados previa solicitud. Los científicos de datos pueden crear sus propios entornos de trabajo y desplegar fácilmente el aprendizaje automático en toda una organización utilizando la plataforma de análisis unificada.
Big Data en Finanzas: big data en servicios financieros.
Los macrodatos se están abriendo paso rápidamente en los servicios financieros como una de las funciones más importantes en la optimización empresarial. Los servicios financieros siguen rezagados.
Los macrodatos son una fuerza disruptiva en el sector financiero. Los macrodatos están cambiando los servicios financieros. Estos cambios incluyen experiencias personalizadas de los clientes a través de robots asesores, ciberseguridad mejorada para evitar filtraciones de datos y un cambio de las puntuaciones de crédito a las puntuaciones sociales.
ES ESENCIAL LIDERAR SU EMPRESA DESDE LA VANGUARDIA SI QUIERE TRIUNFAR EN LA NUEVA ERA DEL BIG DATA.
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