La pandemia causada por la Covid-19 ha traído consigo la aceleración de la transformación digital dentro del sector financiero. La necesidad de mantener la distancia social ha hecho que las compras online aumenten, además de un mayor uso de la banca online a la hora de hacer todo tipo de operaciones.

En este sentido, la respuesta del sector financiero ha sido brillante durante la pandemia gracias al uso de tecnología como el Big Data o la Inteligencia Artificial. Gracias a estas tecnología en el análisis de gran cantidad de información, se ha podido detectar gran cantidad de fraudes o medir riesgos crediticios. Su uso contribuye al desarrollo confiable y seguro de la banca digital y móvil con transacciones online más seguras y numerosas.

La tecnología, afirma Antonio García Rouco, director general de GDS Modellica “no solo cambiará el comportamiento del cliente, sino que permitirá nuevas técnicas de gestión de riesgos con análisis avanzados. La proliferación de nuevas tecnologías proporciona un alto nivel de ejecución y almacenamiento de datos con costes inferiores y de forma más rápida. Esto permite un mejor soporte a las decisiones de riesgos e integración de procesos”. Según GDS Modellica, entre los beneficios que aporta el Big Data al sector financiero destacan: el procesamiento y optimización del análisis datos de manera automatizada; una más precisa evaluación y prevención de riesgos, identifica patrones y tendencias, análisis de la competencia, detecta oportunidades de negocio, simplifica procedimientos, mayor operatividad, mejora la experiencia del cliente, facilita la toma de decisiones, segmentación clientes por perfiles de terminados para ofrecer productos personalizados adaptados a sus necesidades.

Usos del Big Data dentro del sector financiero

1.- Prever fraudes y proteger de forma proactiva, el análisis de grandes cantidades de datos y transacciones en tiempo real detecta fraudes ya conocidos, identifica riesgos o anomalías en conductas de usuario para tomar medidas inminentes.

2.- Evaluar automáticamente la solvencia de los clientes, los algoritmos permiten realizar un análisis de la situación económica de solicitante para saber quienes son sus clientes, determinar el riesgo y determinar si pueden hacer frente al préstamo.

3.- Minimizar los riesgos de las decisiones financieras, poder analizar y procesar los datos, en tiempo real, permite conocer el contexto real de los mercados, la situación propia, cuáles son los riesgos y actuar en consecuencia.

4.- Mejorar de los mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones, combatir fraudes en tiempo real optimiza procesos y ayuda a prevenir posibles fraudes. Un análisis que activa ipso facto mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones.

5.- Adaptarse a la normativa financiera para prevenir fraudes, el hecho de cumplir la PSD2 refuerza la seguridad en los pagos electrónicos, y evita posibles de escenarios de fraude.

6.- Reducción costos, al aumentar las eficiencias operativas se reduce el fraude y, por tanto, se incrementa la eficiencia y satisfacción del cliente.

7.- Mejorar la relación y experiencia del cliente/usuario, la capacidad de aprendizaje automático favorece realizar predicciones más precisas de riesgos y fraudes, identificando y priorizando aquellas posibles transacciones fraudulentas. Se traduce en una mayor lealtad y aumenta la capacidad de retención de clientes.

8.- Personalizar las experiencias, el análisis de los datos de los clientes aporta una información que permite conocer mejor a los clientes, segmentarlos por perfiles y ofrecerles productos adaptados a sus necesidades.