10 formas en las que su empresa financiera puede usar el análisis de datos para crecer

Una estrategia integral de análisis de datos proporciona a las empresas financieras una ventaja competitiva, ayudándolas a prise de décision informadas, impulsar el rendimiento financiero general y mejorar los resultados empresariales. El hecho es que todo tipo de empresas financieras, desde los bancos hasta las sociedades de inversión, están encontrando nuevos usos para la analítica al tiempo que optimizan los casos de uso probados. Es probable que esté aprovechando la analítica para algunos casos de uso, pero aún puede hacer más. Integrar los procesos analíticos en toda la organización puede aportar más valor, y más rápido. He aquí 10 formas de avantage la analítica de datos en su organización financiera:

1. Prestar servicios financieros personalizados

Las ofertas personalizadas son obligatorias para tener éxito en los servicios financieros. La conexión de los datos financieros y de los clientes para el análisis permite comprender mejor los objetivos financieros, el perfil de riesgo y la situación financiera de cada cliente. A continuación, puede ofrecer ofertas personalizadas para satisfacer las necesidades únicas de los clientes. Las ofertas pueden incluir devoluciones en efectivo en tarjetas de crédito o préstamos personales o empresariales a un tipo de interés favorable. Satisfacer las necesidades financieras de cada persona mejora la experiencia del cliente y permite oportunidades de venta cruzada que mejoran los ingresos.

2. Obtenga información en tiempo real

La información en tiempo real permite a su empresa aprovechar oportunidades o tomar medidas si detecta un posible problema. Por ejemplo, puede ofrecer condiciones especiales en un préstamo o hacer una oferta de tarjeta de débito por tiempo limitado mientras alguien navega por su sitio web, o tomar medidas inmediatas si sospecha que se ha producido un fraude en una cuenta. Por ejemplo, las empresas de tarjetas de crédito utilizan análisis en tiempo real para aprobar transacciones con una rapidez excepcional y también analizan las compras en busca de fraudes. Del mismo modo, en el comercio de acciones, cada milisegundo puede marcar la diferencia a la hora de comprar o vender a precios de mercado, por lo que la información en tiempo real tiene un valor incalculable.

3. Mejorar la eficiencia operativa

La analítica permite automatizar procesos para mejorar las operaciones. Las tareas manuales y repetitivas pueden automatizarse para minimizar la intervención humana y los errores, al tiempo que se agilizan los procesos. Por ejemplo, la incorporación de clientes, la aprobación de préstamos y el procesamiento de transacciones son tareas comunes que se prestan a la automatización. El análisis de datos también puede desempeñar un papel clave en las transformaciones digitales, permitiendo procesos y flujos de trabajo digitales que hagan más eficientes las operaciones. Por ejemplo, Academy Bank transformó las operaciones en un entorno híbrido, ahorrando más de cuatro horas diarias de introducción manual de datos y desarrollando nuevos servicios en línea para mejorar la expérience client.

4. Gestionar el riesgo en toda la empresa

El sector financiero está constantemente expuesto al riesgo: riesgo de mercado, riesgo crediticio, riesgo operativo, etc. El análisis de datos ofrece una visión temprana del riesgo, dándole tiempo para mitigar los problemas de forma proactiva antes de que se conviertan en problemas en toda regla. La aplicación de la analítica le permite comprender y gestionar mejor el riesgo para proteger a su organización frente a posibles pérdidas, al tiempo que favorece la estabilidad financiera. Por ejemplo, el análisis de datos de clientes, datos históricos, puntuaciones de crédito y otra información predice la probabilidad de que una persona incumpla un préstamo.

5. Informar las decisiones de inversión financiera

En un sector tan complejo como el de los servicios financieros, se necesita la capacidad de analizar grandes cantidades de datos con rapidez para comprender las tendencias, los cambios del mercado y los objetivos de rendimiento para orientar las estrategias de inversión. Los sofisticados modelos de datos y las técnicas analíticas ofrecen información detallada y respuestas a escenarios hipotéticos para orientar las inversiones. Además, el análisis financiero puede ayudarle a construir estratégicamente una cartera de inversión diversificada basada en su tolerancia al riesgo y sus objetivos.

6. Garantizar la exactitud de los informes reglamentarios

En un sector tan regulado como el suyo, es fundamental disponer de informes fiables y puntuales. El cumplimiento de una miríada de normas que cambian constantemente requiere análisis para tener visibilidad del cumplimiento y crear informes normativos y de conformidad precisos. El análisis de datos también ayuda a supervisar el cumplimiento para identificar posibles problemas, ayudándole a evitar sanciones al garantizar que las operaciones siguen los protocolos legales. Además, los procesos analíticos ofrecen una pista de auditoría en los informes, lo que proporciona a las partes interesadas y a los auditores visibilidad sobre cómo se crearon los informes.

7. Mejorar détection des fraudes y las capacidades de prevención

El fraude está siempre presente en el sector financiero, y las tácticas fraudulentas son cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar. Su empresa debe ser capaz de identificar el fraude antes de que se produzcan pérdidas financieras. Los análisis, incluidos los modelos avanzados de détection des fraudes que utilizan capacidades de aprendizaje automático, ayudan a identificar patrones y anomalías que podrían indicar fraude. La analítica también debe evitar los falsos positivos. Por ejemplo, el análisis debe ser capaz de distinguir entre las compras legítimas de un cliente y el fraude para evitar suspender la cuenta de un cliente válido.

8. Crear previsiones financieras precisas

Las previsiones afectan directamente a la rentabilidad, por lo que deben ser fiables. El análisis de datos puede ofrecer previsiones precisas que ayuden a presupuestar e invertir. Las previsiones predicen los ingresos, los gastos y el rendimiento financiero de toda la organización. Tener un conocimiento detallado de las finanzas permite tomar décisions éclairées que aumentan la rentabilidad. Las predicciones basadas en datos también sirven de base para el análisis de escenarios, que permite evaluar los posibles resultados y riesgos empresariales en función de las hipótesis que se hagan sobre el futuro.

9. Determinar la puntuación crediticia de los clientes

La calificación crediticia es esencial en las finanzas, ya que permite a los bancos y otros prestamistas evaluar la solvencia de un cliente en función de su historial crediticio, sus ingresos y otros factores. La analítica puede determinar si la persona es un buen riesgo crediticio, lo que significa que el cliente devolverá el préstamo a tiempo y gestionará su crédito de forma responsable. La analítica puede utilizarse para cualquier tipo de financiación, desde ofrecer un préstamo hasta aumentar los límites de las tarjetas de crédito.

10. Comprender el sentimiento del cliente

Al igual que otros sectores, las empresas de servicios financieros quieren conocer la percepción que los clientes y el público tienen de su negocio. Ahí es donde ayuda el análisis de sentimientos. Interpreta las emociones, actitudes y opiniones que subyacen a las publicaciones en redes sociales, reseñas, respuestas a encuestas y otros comentarios de los clientes. Esto le permite comprender mejor los sentimientos de los clientes sobre su marca y sus servicios. Puede determinar si sus estrategias comerciales y de atención al cliente están funcionando, y hacer mejoras en consecuencia. El sentimiento de los clientes también sirve como indicador económico, ya que permite conocer el optimismo de los clientes sobre sus finanzas personales y la economía en general.

Casos prácticos de unificación de datos para servicios financieros

El análisis de datos se ha convertido en una parte esencial de la toma de decisiones, los procesos automatizados y las previsiones para los servicios financieros. Esta información ayuda a empresas como la suya a seguir siendo competitivas y a adaptarse de forma proactiva a las cambiantes condiciones del mercado y a las necesidades de los clientes. Constantemente surgen nuevos cas d'usages analytiques . Una forma de capitalizar estos casos de uso es tener todos los datos unificados en una única plataforma de datos en la nube fácil de usar que ponga los datos a disposición de los analistas y de cualquier otra persona que los necesite. Actian Data Platform hace esto y mucho más. Conecta todos sus datos para que pueda impulsar casos de uso de servicios financieros con confianza y permitir la gestion des données empresarial gestion des données para servicios financieros.

Recursos adicionales:

• Academy Bank transforma las operaciones en un entorno híbrido
• Análisis empresarial frente a análisis financiero: ¿Cuál es la diferencia?
• Experiencias impactantes en todos los servicios financieros

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala. Las soluciones de inteligencia de datos de Actian ayudan a agilizar los entornos de datos complejos y a acelerar la entrega de datos listos para la IA. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Más información sobre Actian, la división de datos de HCLSoftware, en actian.com.