En un contexto en el que la cantidad de datos aumenta rápidamente, las organizaciones se encuentran ante un reto importante: convertir esa cantidad inmensa de información en decisiones rápidas, exactas y efectivas. De acuerdo con el informe de Experian “From Data to Decisions”, el 55% de las empresas ha determinado que invertir en diferentes fuentes para nutrir sus modelos analíticos es una prioridad clave. No obstante, muchas de ellas se dan cuenta de que el proceso de integrar esta información puede ser complicado y requiere mucho tiempo y recursos valiosos.
Esta complicación se vuelve más pronunciada al crear modelos analíticos para la administración de riesgos o la identificación de fraudes. Históricamente, estos procedimientos podían requerir más de un año debido a la fragmentación entre sistemas, grupos y enfoques. De hecho, los expertos en datos empleaban entre el 40% y el 60% de su tiempo únicamente en la preparación y depuración de la información, lo que demoraba de manera considerable la provisión de valor al negocio.
Hoy en día, gracias a plataformas integradas que combinan información, análisis y software en un único espacio colaborativo, este proceso se ha reducido a semanas. Esta evolución no solo mejora las funciones operativas, sino que también redefine la habilidad de respuesta frente a amenazas nuevas, fraudes que son cada vez más complejos y cambios rápidos en el mercado.
Damián Ramos, vicepresidente de Software Solutions & Analytics – Spanish Latam en Experian, señala que “en un entorno donde los datos crecen más rápido que la capacidad para procesarlos, el verdadero desafío no es tener más información, sino saber cómo integrarla de forma eficiente para tomar decisiones oportunas. En Experian, hemos identificado que acortar el ciclo entre el dato y la acción es fundamental para responder con agilidad a los desafíos del mercado. Por eso, desarrollamos un ecosistema de plataformas que simplifican procesos complejos y permiten a las organizaciones reaccionar con mayor velocidad y precisión ante casos de exposición o fraude”.
De acuerdo a la experiencia de Experian en diferentes sectores, las compañías que consiguen combinar sus fuentes de datos en modelos analíticos de forma eficaz tienden a:
- Desarrollar modelos predictivos de riesgo y fraude en menos tiempo.
- Incorporar datos alternativos para mejorar la precisión del scoring crediticio.
- Acelerar la aprobación de créditos sin comprometer la seguridad.
- Reducir pérdidas por fraude a través de alertas tempranas y analítica en tiempo real.
Más que un tema tecnológico, esto representa un cambio en la manera de manejar el riesgo y tomar decisiones. El reto no se trata únicamente de obtener más información, sino de transformarla de manera rápida en datos valiosos que faciliten una acción precisa y rápida en un entorno que es cada vez más variable.
La habilidad de combinar datos de forma efectiva se ha vuelto un factor decisivo para las entidades que desean adelantarse a los riesgos y tomar decisiones con mayor exactitud. Para Experian, este cambio redefine la manera en que se perciben y aplican los datos en la rutina diaria.
“Lo que hemos visto en nuestra experiencia es que la velocidad para convertir datos en decisiones marca una diferencia real. No se trata solo de tener más información, sino de saber cómo conectarla, interpretarla y actuar sobre ella en el momento adecuado. En ese proceso, cuidar la calidad de los datos y fortalecer los mecanismos de prevención del fraude es esencial para proteger tanto a las organizaciones como a sus clientes”, finaliza Damián Ramos.
