HPE entre los líderes de almacenamiento de Gartner
Si hablamos de seguros, el valor del Big Data es claro. Pero reducir el riesgo en las transacciones financieras también requiere de esta tecnología.
Decir que el comercio electrónico creció con cifras exponenciales a raíz de la pandemia dejó de sorprender hace ya más de un año. Una de las consecuencias de ello es la disminución del uso de efectivo y un creciente flujo de transacciones financieras destinadas a pagos electrónicos.
En España, por ejemplo, la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia ha cifrado en más de €51.600 millones el dinero que movió el comercio electrónico durante 2020 de los cuales solo €14.600 millones corresponden al último trimestre.
Frente a estas cifras, los incidentes negativos lucen bastante menores. Y eso se debe a la utilización de tecnologías como el Big Data o la Inteligencia Artificial capaces de estandarizar, analizar y procesar inmensos volúmenes de datos para:
- Evaluar la situación real
- Detectar patrones de comportamiento
- Y elaborar estrategias futuras eficaces
Buen consejero y policía al acecho
De hecho, aunque muchas personas desconfían de los todopoderosos algoritmos, lo cierto es que su incorporación en el sector financiero permite:
- Detectar fraudes
- Medir riesgos crediticios
- Colaborar con las entidades en el entendimiento de sus clientes para resolver problemas
- Y mejorar la customer experience
Su uso contribuye al desarrollo confiable y seguro de la banca digital y móvil con transacciones online más seguras y numerosas.
Veamos los principales beneficios que el uso del Big Data aporta en el 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 del 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
La posibilidad de analizar y procesar los datos en tiempo real, permite inferir:
- El contexto real de los mercados
- La situación propia
- Cuáles son los riesgos
- Y actuar en consecuencia
4. Mejorar los mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones
Combatir fraudes en tiempo real optimiza procesos y ayuda a prevenirlos.
Estos análisis activan ipso facto mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones.
5. Adaptarse a la normativa financiera para prevenir fraudes
Cumplir con 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, identificando y priorizando aquellas posibles transacciones fraudulentas.
Esto genera mayor lealtad y aumenta la 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 ofrecer productos adaptados a sus necesidades
La gestión de los datos sensibles comporta dificultades, de ahí la necesidad de recurrir a empresas especializadas, tipo GDS Modellica cuyas soluciones y tecnologías están destinadas a gestionar el riesgo y combatir el fraude con el fin de satisfacer las necesidades de los clientes, optimizar sus recursos y trazar estrategias y nuevas oportunidades.
