Introducción
Tradicionalmente, la gestión del crédito y cobro ha consistido en el seguimiento manual de las transacciones. Sin embargo, en los últimos años las entidades financieras han decidido usar los datos ya almacenados para la optimización de sus procesos.
El uso de Big Data para evaluar los riesgos y posibilidades asociados a las nuevas tecnologías y sistemas de pago tiene un gran potencial en el sector de la tecnología financiera.
Permitiéndose acceder de forma eficiente a la información mediante una Data y el acceso de algunas herramientas para hacer un análisis exploratorio de los datos existentes, evaluando los puntos débiles que se deben mejorar al momento de hacer la gestión de los usuarios.
En el siguiente artículo conoceremos qué es Big Data y cómo se utiliza en las entidades financieras para mejorar sus procesos.
¿Qué es la Big Data?
Se refiere a cientos de miles de documentos conocidos como macrodatos, que se crean cada día como subproducto del progreso tecnológico y la digitalización de nuestra vida cotidiana. Es una realidad que involucra a todas las personas y beneficia al mundo empresarial, y del sector financiero es uno de sus principales protagonistas.
¿Cuáles son las ventajas del Big data en las entidades financieras
El Big Data ofrece una mayor capacidad de predicción, ya que las últimas fuentes de datos permiten predecir con mucha más precisión el comportamiento de los usuarios y los puntos conflictivos en el pago de los créditos, permitiendo a su vez comprender mejor el comportamiento y las tendencias de los consumidores.
Permite a las empresas centrarse en los elementos objetivos o en las áreas de ingresos potenciales, lo que se traduce en un aumento de los beneficios y los ingresos. Los bancos, las Fintech y las tiendas de cadena pueden utilizar esta información para desarrollar y comercializar sus productos y obtener los máximos ingresos y rentabilidad.
En los Bancos posee ventajas como el poder conceder un préstamo a un ritmo rápido, ya que permite a las empresas proceder a través de datos analizados algorítmicamente, recopilados de la presencia online del cliente, para evaluar la capacidad crediticia. Solicitar un préstamo solía ser un procedimiento ineficaz y lento, pero con el uso del Big Data ahora se puede completar en unos pocos minutos.
Las empresas minoristas, por ejemplo, pueden utilizarlo para mejorar su comprensión del comportamiento de los consumidores, lo que les permite orientar y personalizar sus esfuerzos de marketing con mayor eficacia.
¿Cuál es el aporte del Big Data en las diferentes gestiones financieras?
Gestión de Créditos
Los bancos y otras empresas financieras utilizan el Big Data para vincular sus créditos a diversos grupos de consumidores. Las empresas pueden utilizar las tecnologías de Big Data para crear segmentos y luego personalizar los créditos en función de las preferencias de los clientes y sus necesidades.
Existen soluciones de Big Data para determinar la solvencia de crédito, que incorporan nuevas fuentes de datos, por ejemplo, con quién hace negocios una compañía, cuáles son los últimos acuerdos cerrados, cuándo van a lanzar nuevos productos, etc.
Gestión de Riesgo
Las instituciones financieras están constantemente expuestas a mayores niveles de riesgo como consecuencia de los impagos de préstamos, los activos de riesgo o las inversiones improductivas. El uso eficaz de los datos puede ayudar a analizar los elementos de riesgo, el ciclo de los tipos de interés y las condiciones generales del mercado para tomar decisiones inteligentes y acciones estratégicas que reduzcan la exposición.
Según una encuesta realizada por The Economist Intelligence Unit, las organizaciones e instituciones que utilizan la tecnología de Big Data identificaron la prevención del fraude con tarjetas y la evaluación del riesgo de reembolso de créditos como la aplicación más exitosa de Big Data.
Gestión de cobro
Con el Big Data podemos tener un conocimiento exhaustivo y profundo del comportamiento de pago de nuestros clientes, lo que nos permite anticiparnos a futuros impagos y reducir al máximo el riesgo de futuras impagos utilizando correctamente estos datos.
El Big Data puede utilizarse para mejorar la eficiencia de los procesos de cobro de deudas mediante el análisis de los datos de los clientes, las empresas pueden orientar con mayor precisión los esfuerzos de cobro y asignar mejor los recursos. Esto puede ayudar a reducir la cantidad de tiempo y dinero que se gasta en los cobros, a la vez que se garantiza que las deudas se paguen a tiempo.
Por ejemplo en nuestro módulo de CreditCollections y CreditOrigination ofrecemos dashboards que resumen el comportamiento de las aprobaciones o rechazos de crédito, comportamiento de la mora, comportamiento de la recuperación, etc. que permite tomar decisiones en tiempo real.
En general, el Big Data tiene el potencial de revolucionar el sector del crédito al proporcionar información sobre el comportamiento y las tendencias de los consumidores, así como mejorar los procesos de cobro de deudas, el Big Data puede ayudar a las empresas a ser más eficientes y exitosas.
Las soluciones de Big Data tienen un futuro brillante a medida que avanza la tecnología. Desencadenando un gran cambio en el mundo de los negocios, es vital dejar atrás algunos viejos hábitos en los que los financieros sólo tenían conocimientos manuales, porque ahora deben ser integrales y saber qué es la transformación digital, y sobre todo cómo utilizarla para mantenerse al día con las nuevas tecnologías.
La cadena de bloques, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático son tendencias fintech, que junto al Big Data se encargarán de obtener y verificar las transacciones y los análisis de datos de una manera eficaz.
Si te interesa conocer un poco más acerca de estas tendencias fintech que revolucionarán las entidades financieras en el 2022 te invitamos a leer nuestro artículo de Tendencias Fintech .
