Ciencia de datos

La inteligencia de datos permite impulsar la industria financiera



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La industria financiera es una de las más sensibles a las constantes innovaciones tecnológicas impulsadas por la digitalización acelerada que experimentan compañías y sectores productivos en todo el planeta.

Actualizado el 21 abr 2022



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La industria financiera es una de las más sensibles a las constantes innovaciones tecnológicas impulsadas por la digitalización acelerada que experimentan compañías y sectores productivos en todo el planeta.

De hecho, según el informe de Mastercard y America Market Intelligence de octubre de 2020, que abarca 13 países de América latina y el Caribe, sólo el 45% de los latinoamericanos había realizado una transacción en línea antes de la pandemia, una cifra que ha crecido desde entonces a un 83%.

Esta creciente tendencia reafirma la necesidad de contar con plataformas unificadas de datos, capaces de operar con cada vez mayores cantidades de información, y transformarla en activos monetizables en forma segura, robusta y escalable.

Ahora bien, para realizar un proceso eficaz de inteligencia de datos, la industria financiera ha adoptado soluciones y aplicaciones de Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) a un ritmo cada vez mayor, especialmente en los últimos años.

En este escenario, los esfuerzos de las empresas financieras debiesen enfocarse en responder principalmente a dos planteamientos: poner a disposición de los consumidores canales digitales que les permitan realizar cualquier tipo de transacción financiera de manera online, y prestar el soporte necesario para que puedan operar sin ningún tipo de riesgo desde cualquier dispositivo conectado a la red.

Con todos estos elementos, las soluciones que permiten alcanzar la fidelización de los clientes son:

– Análisis Predictivo: Aplicar soluciones de IA y Big Data para encontrar patrones que permitan predecir el comportamiento de los usuarios financieros, facilitará la elaboración de nuevos productos y servicios capaces de anticiparse y satisfacer las nuevas tendencias de consumo.

– Autenticación y autorización biométrica: Utilizando datos biométricos, cruzados con información referente a los hábitos de consumo de los usuarios, será posible diseñar soluciones capaces de validar la interacción de los individuos con las aplicaciones, ya sea para el acceso, la confirmación de operaciones, o simplemente la solicitud de información.

– Seguridad y detección de fraudes: La aplicación de ML para detectar en forma automática comportamientos inconsistentes con los perfiles de los usuarios, permitirá denegar operaciones fraudulentas, entregando mayores niveles de confianza, fidelización, y beneficios para las empresas.

Para Daniel Scarafia, Director Regional para América Latina de Hitachi Vantara, “la industria financiera está experimentando acelerados cambios, y cada vez más los servicios de atención e interacción remotos, por medio de tecnologías virtuales y soluciones disruptivas, continuarán llevando al sector hacia modelos de gestión y analítica de datos más eficientes, avanzados y rentables”.

La gestión que las compañías financieras realicen de la experiencia de los consumidores, a través del uso de la inteligencia de datos, significará para el ecosistema en su conjunto una rápida innovación de los procesos comerciales.

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