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Transformación digital en el sector de la banca y la importancia del Big Data

6 Mins de lectura

La digitalización ha afectado a todos los sectores y el sector de la banca no se queda atrás. El desarrollo de la tecnología en los últimos años ha favorecido la aparición de nuevas capacidades para utilizar la información y los datos. Esto es especialmente interesante para los bancos, que han descubierto en los últimos años nuevas formas de relacionarse con sus clientes y de tratar la información de estos.

Sin embargo, a día de hoy, el sector de la banca presenta grandes carencias en materia de digitalización y aplicación de nuevas tecnologías en sus procesos. Una encuesta de IESE revela que la mayoría de entidades sigue sin estar preparadas para este cambio digital, que demandan tanto clientes como ejecutivos. Algunos de los principales problemas que han hecho que al sector de la banca le cueste dar un cambio digital son, por ejemplo, una dependencia muy fuerte de oficinas físicas, pese a que muchos jóvenes ya no acuden a estas o unos sistemas tecnológicos que no sirven para satisfacer nuevas necesidades y que carecen de la agilidad que se necesita en la era de la digitalización.

Veamos algunos puntos a tener en cuenta al hablar sobre transformación digital en el sector de la banca:

Digitalización bancaria y banca electrónica

Uno de los primeros pasos para digitalizar el sector de la banca comprende la transformación digital necesaria para que los clientes puedan realizar cualquier servicio relacionado con sus finanzas sin necesidad de pasar por una oficina. Es decir, ofrecer un servicio que este disponible 24/7 desde cualquier lugar, a través de un dispositivo con conexión a internet.

Digitalización bancaria

 

Este servicio es de los más demandados por los clientes de las entidades financieras, ya que nos encontramos en un momento en el que el comercio electrónico cobra cada vez más peso. Si bien muchos bancos ya ofrecen  servicios «online» a sus clientes, a día de hoy la banca electrónica no está exenta de problemas.

La preocupación por la seguridad informática y la ausencia de conexión a Internet en muchas zonas rurales del territorio español, producen que esta implantación de la banca electrónica no se haya realizado en las entidades financieras con el dinamismo que cabría esperar. En Hiberus Tecnología desarrollamos portales de banca electrónica para entidades financieras que ofrecen una visión multicanal, accesible desde cualquier dispositivo, así como el desarrollo de transacciones financieras.

Big Data en el sector bancario

Ya hemos visto como el avance digital ha creado nuevas formas de entender la información y el tratamiento de los datos. Esto es especialmente relevante si hablamos de transformación digital en el sector de la bancaa, debido a la gran cantidad de información que las entidades financieras obtienen de sus clientes. En el sector bancario, el Big Data está directamente relacionado con aspectos como la gestión de activos o del riesgo financiero, así como con estrategias de marketing.

Según un estudio realizado por KPMG y Funcas, un 73% de los bancos en España ya cuenta con iniciativas de Big Data y análisis de información.

Uso de Big Data para mejorar la experiencia del cliente

Las herramientas utilizadas para gestionar grandes cantidades de información de los clientes, permiten a las entidades financieras generar un servicio más individual y personalizado, que favorezca la fidelización. Este tipo de estrategias, les permite ser más eficientes respecto al usuario, y son clave para marcar una posición destacada frente a la competencia. Las entidades financieras deben conocer bien los datos que manejan de sus clientes (información sobre sus cuentas, productos o servicios que han contratado, operaciones en cajeros…) y combinarlos con la información que obtienen a través de medios externos como redes sociales, webs o información diversa procedente de plataformas open data.

Los bancos deben saber utilizar herramientas de Big Data para consolidar toda esta información interna y externa y así, gestionar todos estos datos de una forma integral para ser capaces de recomendar y personalizar  ofertas comerciales para cada cliente según sus necesidades y capacidades, y así favorecer la venta cruzada de productos financieros. Además de un aumento considerable de los ingresos, las entidades financieras podrán conocer las causas de abandono de clientes e identificar cuáles son aquellos más proclives a darse de baja y en qué momento se producirá la misma. De esta manera, los bancos podrán mejorar sus mecanismos de retención de clientes y dirigir todos recursos y esfuerzos en aquéllos que les generen más interés.

Gestión del riesgo

Las aplicaciones del Big Data relacionadas con la gestión del riesgo son relevantes en el sector de la banca debido a los riesgos que las entidades financieras asumen en su gestión diaria. Debido a esto, el Big Data es un gran aliado de los bancos en la optimización y gestión de todos los riesgos implícitos en sus servicios. Algunos de los principales riesgos a los que se enfrentan las entidades financieras son:

  • Riesgo de crédito. Este es el riesgo que asume un banco cuando concede un préstamo o una tarjeta de crédito a sus clientes. Gracias al uso del Big Data, las entidades financieras obtendrán un conocimiento integral de sus clientes, lo que les permitirá mejorar sus modelos de rating y scoring. Esto, además de minimizar el riesgo de crédito, facilitará su seguimiento y la gestión de la morosidad, detectando esta de una forma muy temprana.
  • Riesgo operacional. El Big Data nos permite reunir toda la información relacionada con la actividad de la entidad financiera y todos sus procesos. Así, frente a la posibilidad de sufrir pérdidas a consecuencia de fallos en procesos, sistemas internos u otros o bien acontecimientos externos que no se hubieran podido prever, el Big Data será una herramienta esencia para poder predecir y analizar todas las pérdidas producidas en la ejecución de estos procesos, y así, ayudar a minimizarlas lo máximo posible.
  • Riesgo de mercado. Las soluciones propias de Big Data permite a los bancos conocer en tiempo real la situación de los mercados e incluso predecir lo que va a suceder en estos mercados en un corto y medio plazo. Así desaparece casi por completo el riesgo que surge ante la posibilidad de incurrir en pérdidas por variaciones adversas en los mercados, como aquellas relacionadas con las cotizaciones de valores y títulos o aquellos relacionados con los tipos de cambio de moneda.
  • Riesgo de liquidez: Gracias al Big Data, los bancos pueden optimizar la medición y supervisión del riesgo de liquidez, implementando mejoras a la hora de evaluar la entrada y salida de fondos y facilitar la predicción de situaciones futuras que supongan una necesidad inmediata de fondos.

Si utilizamos una solución que nos permita optimizar el riesgo en una o una entidad financiera, nos proporciona un grado mucho más elevado de confianza de los reguladores (como el Banco de España), así como un incremento inmediato de los beneficios en las cuentas de resultados.

Gestión de fraudes

El sector financiero es tradicionalmente propenso a sufrir un conjunto de fraudes e irregularidades, en relación a los riesgos que asume y que ya hemos comentado anteriormente. Estos fraudes, les provocan a las entidades financieras importantes pérdidas económicas tanto a entidades como a inversores, así como multitud de pérdidas de imagen y de clientes. Sin embargo, gracias al Big Data, las entidades financieras podrán adoptar medidas para la detección de actividades fraudulentas tanto internas como externas y en tiempo real, lo que les permitirá reducir las pérdidas asociadas a estos fraudes. Podemos distinguir entre dos grupos:

  • Detección de fraude en los medios de pago: Los estafadores utilizan cada vez técnicas más refinadas y es preciso que los bancos y cajas de ahorros no escatimen en recursos para poder mitigar convenientemente este tipo de fraudes. Mediante soluciones de Big Data , las entidades podrán detectar posibles patrones de comportamiento fraudulento a través del análisis histórico de datos en determinadas operaciones llevadas a cabo a través de cajeros, comercios, banca online…
  • Prevención de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo: Si estas redes criminales quieren usar los fondos generados por las actividades delictivas de una forma en la que no levanten ninguna sospecha, deberán distanciar el dinero de su origen a través de un proceso de blanqueo. De esta forma, las entidades financieras podrán monitorizar en tiempo real  todas las operaciones sospechosas  y además podrán recurrir a fuentes externas y obtener así una información integral del individuo que está llevando a cabo dichos movimientos.

Las entidades trabajan en la actualidad con el objetivo de automatizar sus procesos de Big Data y terminar por ofrecer un servicio personalizado, rápido, y de calidad a los clientes.

 

En Hiberus Tecnología, contamos con más de 10 años de experiencia desarrollando soluciones tecnológicas para el sector bancario y transformamos los sistemas, con la consiguiente reducción de los costes de operación y la mejora de información en la relación entre clientes y la entidad. Ya confían en nosotros entidades como el BBVA, Santander o La Caixa.

Además, contamos con Hiberus Data & Analytics, especializada en el desarrollo de soluciones analíticas, entre ellas el big data. Contacta con nosotros para más información.

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