10 formas en que tu empresa financiera puede utilizar el análisis de datos para dar un paso adelante
Una estrategia integral de análisis de datos proporciona a las entidades financieras una ventaja competitiva, ya que les ayuda a tomar decisiones fundamentadas, impulsar el rendimiento financiero general y mejorar los resultados empresariales. Lo cierto es que todo tipo de entidades financieras, desde bancos hasta sociedades de inversión, están descubriendo nuevos usos para el análisis de datos al tiempo que optimizan los casos de uso ya contrastados. Probablemente ya estés aprovechando el análisis de datos para algunos casos de uso, pero puedes hacer mucho más. La integración de los procesos de análisis en toda tu organización puede aportar más valor y hacerlo más rápidamente. A continuación te presentamos 10 formas de sacar partido al análisis de datos en tu entidad financiera:
1. Ofrecer servicios financieros personalizados
Las ofertas a medida son imprescindibles para alcanzar el éxito en el sector de los servicios financieros. La integración de los datos de los clientes con los datos financieros con fines analíticos te permite comprender mejor los objetivos financieros, el perfil de riesgo y la situación financiera de cada cliente. De este modo, puedes ofrecer soluciones personalizadas que se adapten a las necesidades específicas de los clientes. Estas ofertas pueden incluir reembolsos 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, al mismo tiempo, genera oportunidades de venta cruzada que aumentan los ingresos.
2. Obtener información en tiempo real
La información en tiempo real permite a tu empresa aprovechar las oportunidades o tomar medidas si detectas un posible problema. Por ejemplo, puede ofrecer condiciones especiales en un préstamo o lanzar una oferta de tarjeta de débito por tiempo limitado mientras alguien navega por su sitio web, o bien tomar medidas inmediatas si sospecha que se está produciendo un fraude en una cuenta. Por ejemplo, las entidades emisoras de tarjetas de crédito utilizan análisis en tiempo real para aprobar transacciones con una rapidez excepcional y también para analizar las compras en busca de fraudes. Del mismo modo, en la negociación bursátil, cada milisegundo puede marcar la diferencia a la hora de comprar o vender a precios de mercado, lo que hace que la información en tiempo real sea de 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 la tramitación de transacciones son tareas habituales que se prestan perfectamente a la automatización. El análisis de datos también puede desempeñar un papel clave en las transformaciones digitales, al permitir la implementación de procesos y flujos de trabajo digitales que hacen que las operaciones sean más eficientes. Por ejemplo, Academy Bank transformó sus operaciones en un entorno híbrido, ahorrando más de cuatro horas de introducción manual de datos al día y desarrollando nuevos servicios en línea para mejorar la experiencia del cliente.
4. Gestionar el riesgo en toda la empresa
El sector financiero está constantemente expuesto a riesgos: riesgo de mercado, riesgo de crédito, riesgo operativo y otros. El análisis de datos ofrece información temprana sobre los riesgos, lo que te da tiempo para mitigar de forma proactiva los problemas antes de que se conviertan en crisis graves. La aplicación del análisis te permite comprender y gestionar mejor los riesgos para proteger a tu organización frente a posibles pérdidas, al tiempo que se fomenta la estabilidad financiera. Por ejemplo, el análisis de los datos de los clientes, los datos históricos, las puntuaciones crediticias y otra información permite predecir la probabilidad de que una persona incumpla el pago de un préstamo.
5. Orientar las decisiones de inversión financiera
En un sector tan complejo como el de los servicios financieros, es necesario poder analizar rápidamente grandes cantidades de datos para comprender las tendencias, los cambios del mercado y los objetivos de rendimiento, con el fin de orientar las estrategias de inversión. Los modelos de datos y las técnicas analíticas sofisticadas ofrecen información detallada y respuestas a escenarios hipotéticos que sirven de base para las inversiones. Además, el análisis financiero puede ayudarte a construir estratégicamente una cartera de inversión diversificada en función de tu tolerancia al riesgo y tus objetivos.
6. Garantizar la exactitud de la información presentada a las autoridades reguladoras
En un sector tan regulado como el suyo, es fundamental contar con informes puntuales y fiables. El cumplimiento de una miríada de normas en constante evolución requiere el uso de análisis que permitan conocer el grado de cumplimiento y elaborar informes precisos sobre el cumplimiento normativo y regulatorio. El análisis de datos también ayuda a supervisar el cumplimiento para identificar posibles problemas, lo que le permite evitar sanciones al garantizar que las operaciones sigan los protocolos legales. Además, los procesos de análisis ofrecen un registro de auditoría en la elaboración de informes, lo que proporciona a sus partes interesadas y a los auditores visibilidad sobre cómo se han elaborado dichos informes.
7. Mejorar las capacidades de detección y prevención del fraude
El fraude está siempre presente en el sector financiero, y las tácticas fraudulentas son cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar. Tu empresa debe ser capaz de identificar el fraude antes de que se produzcan pérdidas económicas. Los análisis, incluidos los modelos avanzados de detección de fraude que utilizan capacidades de aprendizaje automático, ayudan a identificar patrones y anomalías que podrían indicar la existencia de fraude. Los análisis también deben 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. Elaborar previsiones financieras precisas
Las previsiones influyen directamente en la rentabilidad, por lo que deben ser fiables. El análisis de datos puede proporcionar previsiones precisas que faciliten la elaboración de presupuestos y la toma de decisiones de inversión. Las previsiones estiman los ingresos, los gastos y los resultados financieros de toda la organización. Contar con un conocimiento detallado de las finanzas te permite tomar decisiones fundamentadas que aumentan la rentabilidad. Las predicciones basadas en datos también sirven de base para el análisis de escenarios, lo que te permite evaluar los posibles resultados y riesgos del negocio a partir de las hipótesis que establezcas sobre el futuro.
9. Determinar las puntuaciones crediticias de los clientes
La puntuación crediticia es fundamental en el ámbito financiero, ya que permite a los bancos y otras entidades crediticias evaluar la solvencia de un cliente basándose en su historial crediticio, sus ingresos y otros factores. Los análisis permiten determinar si la persona representa un buen riesgo crediticio, lo que significa que el cliente devolverá el préstamo a tiempo y gestionará su crédito de forma responsable. Los análisis pueden utilizarse para cualquier tipo de financiación, desde la concesión de un préstamo hasta el aumento de los límites de las tarjetas de crédito.
10. Comprender la opinión de los clientes
Al igual que en otros sectores, las empresas de servicios financieros quieren conocer la percepción que tienen los clientes y el público en general sobre su negocio. Ahí es donde resulta útil el análisis de sentimiento. Este analiza las emociones, actitudes y opiniones que se esconden tras las publicaciones en redes sociales, las reseñas, las respuestas a encuestas y otros comentarios de los clientes. Esto te permite comprender mejor lo que piensan los clientes sobre tu marca y tus servicios. Podrás determinar si tus estrategias de atención al cliente y de negocio están funcionando, y realizar las mejoras oportunas. La opinión de los clientes también sirve como indicador económico, ya que te ofrece información sobre el grado de optimismo de los clientes respecto a sus finanzas personales y a la economía en general.
Unificar datos para casos de uso en el sector de los servicios financieros
El análisis de datos se ha convertido en una parte esencial de la toma de decisiones, los procesos automatizados y la elaboración de previsiones en el sector de los servicios financieros. La información obtenida ayuda a empresas como la tuya a mantener su competitividad y a adaptarse de forma proactiva a las condiciones cambiantes del mercado y a las necesidades de los clientes. Constantemente surgen nuevos casos de uso del análisis de datos. Una forma de sacar partido a estos casos de uso es disponer de todos los datos unificados en una única plataforma de datos en la nube, fácil de usar, que permita a los analistas y a cualquier otra persona que los necesite acceder a ellos de forma inmediata. La plataforma Actian Analytics AI hace esto y mucho más. Conecta todos sus datos para que pueda impulsar casos de uso en el sector de los servicios financieros con confianza y facilitar la gestión de datos empresariales para este sector.
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