El imparable proceso de digitalización, que afecta a todos los ámbitos de nuestras vidas, se ha acelerado con la pandemia y el teletrabajo. Este crecimiento exponencial de la actividad digital, que va mucho más allá de las redes sociales, provoca que los usuarios generen cada vez más y más datos.

Pero, ¿de cuánta información estamos hablando? Según cálculos de IBM, desde el principio de la historia y hasta el año 2003 se han creado más de 5.000 millones de Gb de datos; esa misma cantidad se consiguió en 2011, en un solo año, y en 2020 se alcanzaron los 40 trillones de Gb. En 2025 se prevé que esta cifra supere los 150 trillones de Gb.

Este conjunto de datos masivos recibe el nombre de Big Data, y su volumen y complejidad es tan grande que se necesitan programas informáticos específicos para analizar y tratar adecuadamente toda esta información. Todo un reto para las empresas del futuro.

Sin embargo, la gestión e interpretación de los datos también genera muchas oportunidades en multitud de sectores. Es el caso del sector bancario y financiero, que por la naturaleza de su negocio, basado en cifras y datos objetivos y cuantificables, ha acumulado gran experiencia en el uso del Big Data.  

Por este motivo, conscientes que de su gestión y análisis pueden obtenerse grandes beneficios, las entidades financieras llevan años innovando en la búsqueda de soluciones basadas en los datos: mejoras en el almacenamiento, el etiquetado, el análisis y la interpretación, así como en la toma de decisiones.

A todo esto, hay que sumarle la aparición en escena de las fintech, startups con proyectos financieros innovadores de base tecnológica, que también han impulsado un gran número de iniciativas basadas en el Big Data. Aunque existen dudas sobre el uso que hacen de los datos, su aparición ha generado competencia, y por lo tanto han acelerado la innovación de la banca más tradicional.

¿Cómo puede ayudar el Big Data al sector financiero?

Del procesamiento a la hiperpersonalización

Primero: gracias al procesamiento masivo de datos y su posterior análisis, las entidades del sector financiero pueden tomar decisiones más eficientes y mejorar la optimización interna de los recursos.

Segundo: la gestión del Big Data permite simplificar los procedimientos y automatizar procesos, mejorando así la experiencia del cliente.

Tercero: este procesamiento permite conocer mejor a los clientes e identificar patrones de comportamiento financiero. Con esta información es posible mejorar los productos ya existentes, y a la vez detectar nuevas oportunidades de negocio. Se trata, en definitiva, de poder ofrecer una experiencia bancaria personalizada gracias a una comprensión profunda del cliente y sus necesidades.

Algunos ejemplos de productos financieros que han surgido ya gracias al procesamiento del Big Data son los robo-advisor (asesores financieros automáticos que pueden realizar recomendaciones de inversión) o las cuentas inteligentes (smart accounts), adaptadas a cada perfil.

De la segmentación a la retención

Más allá de la creación de productos personalizados, la obtención de perfiles de cliente cada vez más precisos y completos permite a las entidades financieras diseñar estrategias de marketing y fidelización mucho más efectivas.

La feroz competitividad del sector tiene como consecuencia que cada vez sea más difícil retener a los clientes. Los usuarios tienen acceso a grandes cantidades de información y reciben todo tipo de ofertas. Todo esto obliga a las entidades y empresas a desarrollar nuevas estrategias de fidelización basadas en la personalización. Para lograrlo, primero deben tener un conocimiento exhaustivo del perfil del cliente y de su comportamiento.

Mediante el análisis de la actividad digital de un cliente (por ejemplo, la visita o no de determinadas páginas web, el uso de una app, etc.), se puede anticipar una intención de abandono o de cambio de entidad. Para evitar que esto suceda, se diseñan estrategias personalizadas que permiten restablecer el interés y ayudan a que el cliente recupere la confianza perdida.

Este conocimiento profundo del Big Data también puede tener su aplicación en la captación de nuevos clientes. Por supuesto, en este caso la cantidad de información que tendremos a nuestro alcance será mucho menor (no son clientes aún), pero aun así su interpretación puede ser igualmente efectiva para el diseño de mejores campañas de marketing.

De la evaluación de riesgos al control del fraude

Otra ventaja del Big Data es que, mediante modelos de análisis predictivos, se pueden detectar comportamientos y movimientos sospechosos y prevenir el fraude.

Los datos de comportamientos fraudulentos pueden cruzarse a tiempo real con datos como la geolocalización, los datos transaccionales históricos o los patrones de compra. De esta manera las entidades bancarias pueden anticiparse a impagos y a posibles delitos financieros.

Ejemplos como estos ponen de manifiesto la importancia del almacenamiento, procesamiento y análisis del Big Data para las entidades financieras: de la interpretación precisa y correcta de esos datos dependen la personalización máxima de los productos, la fidelización y la gestión del fraude, entre muchos otros beneficios.

Y, por encima de estas aplicaciones prácticas, el Big Data es el pilar para nuevas innovaciones que permitirán al sector financiero lograr hitos que aún no somos ni capaces de imaginar.