¿Qué es el big data?
En la era de la digitalización, el big data se ha convertido en un elemento crucial para las entidades financieras. Este término describe la colección de grandes y complejos volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que evolucionan rápidamente y, a menudo, lo hacen a tiempo real.
Su complejidad supera las capacidades de los métodos tradicionales de almacenamiento y procesamiento, abriendo así las puertas a innovadoras aplicaciones en el mercado hipotecario para el banco. Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies, explica que “utilizar tecnologías de big data puede hacer que las entidades reduzcan sus costes en hasta un 5%”.
Además, la previsión es que esta tecnología detone todo su potencial en los próximos años.
Big data y machine learning: una alianza poderosa
El big data guarda una estrecha relación con el machine learning (si no sabes lo que es el machine learning, te lo explicamos en este artículo). Son complementarios: en concreto, el big data es la fuente de alimentación con la que podemos crear modelos predictivos mediante machine learning. No obstante, también juega un papel más amplio, en la obtención, gestión y procesamiento en información útil de multitud de datos de la entidad bancaria.
Esta información útil puede usarse para la optimización de los procesos internos y flujos de trabajo del banco, o para tomar decisiones estratégicas de negocio, por ejemplo.
Aplicaciones en el mercado hipotecario
Análisis del mercado en tiempo real
El big data permite al banco predecir tendencias y cambios en el mercado hipotecario en el proceso previo a la solicitud de una hipoteca por parte de un cliente. Esto incluye variaciones en el precio del dinero y el valor de las propiedades, elementos cruciales en la determinación de los tipos de interés y las condiciones de los préstamos.
Personalización y productos y servicios complementarios
Con el análisis de datos de sus clientes, el banco puede entender mejor sus necesidades y expectativas, ofreciéndoles servicios más personalizados. Esto puede incluir hipotecas bonificadas o productos vinculados, adaptados a cada cliente.
Caso práctico: big data en la gestión hipotecaria
Imaginemos el proceso de gestionar un préstamo hipotecario. Analizar toda la información necesaria es un proceso extenso para el trabajador y, muchas veces, no puede realizarse a tiempo real. Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies, explica que el big data puede solventar este problema “facilitando la recopilación de datos de múltiples fuentes en tiempo real, lo cual evita tomar decisiones basadas en datos desactualizados o incompletos”.
Esto no solo mejora la precisión y rapidez del análisis, sino que también impacta positivamente en la tasa de conversión y la retención de clientes. Además, el banco puede incluso reaccionar de manera inmediata, por ejemplo, a las ofertas y servicios de otras entidades.
Beneficios para el banco y para el cliente
Para la entidad financiera:
- Toma de decisiones más informada y en tiempo real, aumentando su rentabilidad y reduciendo riesgos para la entidad.
- Mejora en las ratios de conversión y retención de clientes, gracias a la hiperpersonalización de servicios.
Para el cliente:
- Ofertas más personalizadas, que coinciden con sus necesidades específicas, basadas en su historial financiero y preferencias personales.
El futuro del big data en la banca
Con la evolución del big data, las entidades bancarias están destinadas a experimentar una significativa transformación. La capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real no solo optimiza los procesos internos del banco, sino que también permite una mayor personalización en su oferta de servicios.
La integración del big data en los procesos de toma de decisiones y la personalización de servicios auguran un futuro hipotecario digital y más eficiente, tanto para las entidades financieras como para sus clientes.