El análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental y estratégico para la banca. Especialmente, en referencia a la optimización y la digitalización de sus procesos y operaciones y de sus diferentes productos y servicios.
Según la Autoridad Bancaria Europea, en 2020, casi la mitad de las entidades financieras en Europa ya hacían uso del análisis de datos, al darse cuenta de que les permitía tomar mejores decisiones.
En nuestro país, el sector bancario se posiciona como líder en técnicas de análisis de datos, en comparación con otras industrias españolas. Pero ¿por qué es tan importante para la banca?
El análisis de datos permite al banco tomar mejores decisiones, ¿por qué?
Nos encontramos con varias razones fundamentales, que se resumen, principalmente, “en la capacidad de comprender grandes volúmenes de información compleja, con una precisión y velocidad sin precedentes, y de obtener insights derivados de dicha información”, explica Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies.
Cada vez, las entidades son más conscientes de la importancia de los datos en su toma de decisiones. Por un lado, les proporciona información valiosa de sus usuarios y clientes. Esto, a su vez, les ayuda a comprenderles mejor y a aumentar la calidad en su relación comercial con ellos.
Además, gracias a este análisis, los bancos pueden optimizar sus operaciones o gestionar los riesgos de los usuarios de una manera más efectiva. Incluso, son capaces de adelantarse al futuro y a su competencia, para ofrecer a sus clientes un mejor servicio o producto de lo que puedan encontrar fuera.
Por otro lado, además de la experiencia de cliente, los datos también permiten al banco mejorar sus procesos internos. Los insights basados en datos le ayudarán a ser más eficiente e innovador y a reducir sus costes, así como a cumplir con la regulación, entre otros.
A continuación, te desarrollamos algunos casos de uso del análisis de datos, que puede marcar la diferencia para las entidades bancarias que lo implementen.
Acceder a información a tiempo real
Para tomar decisiones informadas de manera rápida, es imprescindible tener la capacidad de acceder a información a tiempo real. La analítica más avanzada proporciona a los bancos esta posibilidad.
“De esta manera, las entidades pueden responder ágilmente a las condiciones cambiantes del mercado, a las acciones de los competidores y a las necesidades de sus clientes”, señala Beyer.
Comprender mejor a sus clientes
El análisis de datos puede ayudar a los bancos a entender mejor a sus usuarios. Es decir, favorece una mejor comprensión de su perfil y su comportamiento, de sus necesidades o de sus preferencias, entre otros. Todo ello actuará en favor de la retención de dichos clientes.
En el ámbito hipotecario, por ejemplo, una segmentación detallada puede identificar a aquellos usuarios con un mayor riesgo de abandono. “Conocer esta situación permite al banco anticiparse y ofrecer a estos clientes soluciones personalizadas para retenerlo en su hipoteca”, añade el CEO de iAhorro Technologies.
Detectar y prevenir los fraudes
Analizar datos permite desarrollar algoritmos personalizados de aprendizaje automático, lo que se conoce como machine learning (si no sabes qué es el machine learning, puedes leer más en este artículo).
Con estos algoritmos, el banco puede analizar patrones de transacciones y detectar actividades sospechosas o anómalas, que podrían indicar posibilidad de fraude por parte del cliente. Esta anticipación le permite protegerse de futuras pérdidas financieras significativas.
Optimizar sus operaciones
Todo negocio siempre cuenta con margen de mejora, y el bancario no es una excepción. El análisis de datos contribuye a que las entidades identifiquen ineficiencias y áreas a mejorar en sus departamentos y en sus operaciones.
De esta manera, pueden descubrir formas nuevas de reducir costes, de mejorar su eficiencia operativa o de automatizar procesos, lo que resulta en una mayor productividad y rentabilidad para el negocio. “En iAhorro Technologies, por ejemplo, ayudamos al banco en la optimización de su proceso hipotecario, gracias a la digitalización. Hemos analizado que una hipoteca 100% digital le permitiría reducir sus costes en hasta un 20%”, añade Marcel Beyer, CEO de la compañía.
Favorecer la innovación y competitividad
Los bancos necesitan estar atentos a las nuevas necesidades de los consumidores para no quedarse atrás. Los insights obtenidos a través del análisis de datos les permite detectar qué demanda el mercado, así como las nuevas generaciones, y desarrollar productos y servicios acordes a estas peticiones. Esto facilita que puedan mantenerse competitivos y atraer a posibles nuevos clientes.
Cumplir con la regulación y la legislación
El análisis de datos también juega un papel crucial para ayudar a los bancos a cumplir con las regulaciones financieras, que cada vez son más estrictas. Al analizar de manera recurrente los datos de sus transacciones y operaciones, las entidades pueden asegurarse de que cumplen con las leyes y normativas aplicables. Esta acción minimiza el riesgo de futuras sanciones o acciones legales.
No obstante, el análisis de datos también cuenta con sus propios desafíos regulatorios en materia de protección de datos. Unas barreras que los bancos pueden superar eficazmente con la contratación de personal cualificado en las normativas aplicables en gestión de datos, como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) en nuestro país.
Si perteneces a una entidad bancaria que busca digitalizar su proceso hipotecario, estás en el lugar correcto. No dudes en ponerte en contacto con nosotros.