Por Eric Crabtree*<\/p>\n
Los datos est\u00e1n jugando un papel cada vez m\u00e1s importante en la industria bancaria. Es la clave para desarrollar interacciones inteligentes con los clientes sin importar el canal, adaptadas para satisfacer la demanda de individuos y familias. Los datos tambi\u00e9n est\u00e1n impulsando nuevas tecnolog\u00edas, como la inteligencia artificial y los bots, que est\u00e1n, a su vez, ayudando a aumentar la eficacia operativa y a reducir riesgos. Los datos est\u00e1n permitiendo incluso nuevos modelos de banca, como pr\u00e9stamos entre pares (peer-to-peer), financiaci\u00f3n colectiva (crowdfunding) y econom\u00eda compartida. <\/p>\n
El impacto generado por los datos se ilustra mejor al observar los avances en el sector de cr\u00e9dito al consumidor. Tradicionalmente, los bancos usan calificaci\u00f3n de cr\u00e9dito, que se basa en un estrecho rango de puntuaci\u00f3n que cambia con poca frecuencia. Este enfoque presenta dos restricciones principales. En primer lugar, la toma de decisiones es lenta pues los bancos tienen una visi\u00f3n incompleta de la salud financiera del consumidor. En segundo lugar, esto genera ‘archivos peque\u00f1os’, especialmente sobre consumidores de la generaci\u00f3n Millennial que no tienen una historia financiera y tienen aversi\u00f3n a deudas. En muchos pa\u00edses, el cr\u00e9dito al consumidor ha sido negativo y usado por los bancos esencialmente para colocar en la lista negra personas con pagos atrasados. <\/p>\n
Hoy en d\u00eda, los bancos est\u00e1n basando sus decisiones de pr\u00e9stamo y gesti\u00f3n de riesgos en datos integrados. Informaci\u00f3n sobre amortizaci\u00f3n de deuda est\u00e1n combin\u00e1ndose con datos de transacciones y cuentas corrientes casi en tiempo real para desarrollar modelos completos de evaluaci\u00f3n de riesgos. En lugar de depender de la puntualidad de los pagos o del porcentaje de cr\u00e9dito disponible utilizado, los bancos pueden evaluar patrones de riesgo a partir de comportamientos en el pasado o posibles cambios futuros.<\/p>\n
Con los consumidores de tipo ‘archivo peque\u00f1o’, bancos y agencias de cr\u00e9dito est\u00e1n explorando nuevas fuentes de datos, tales como el historial de pago de cuentas y uso de tel\u00e9fonos m\u00f3viles. En algunos casos, particularmente con prestamistas no bancarios, la naturaleza de las redes sociales del consumidor tambi\u00e9n puede contribuir a la evaluaci\u00f3n de la oferta de cr\u00e9dito. <\/p>\n
Los datos se pueden utilizar para personalizar las interacciones de ventas y marketing. En la misma forma que eso puede ayudar a los bancos a formar un perfil detallado para la oferta de cr\u00e9dito al consumo, puede tambi\u00e9n utilizarse para personalizar mensajes de ventas y productos en beneficio de los clientes, que cada vez exigen m\u00e1s en cuanto a servicios.<\/p>\n
Trabajando sobre datos
\nMuchas veces, el volumen, la velocidad y la variedad de tipos de datos pueden t\u00e9cnicamente superar la capacidad de las tecnolog\u00edas tradicionales (por ejemplo, bases de datos relacionales). Datos no estructurados, como video, voz y texto, son especialmente poco adecuados para enfoques antiguos de TI y la primera generaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de Big Data. <\/p>\n
Para superar esas barreras, los bancos est\u00e1n adoptando recursos de aprendizaje autom\u00e1tico que entrenan a los modelos predictivos continuamente basados en flujos de datos. El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a identificar detalles sutiles y as\u00ed obtener mejores resultados. Por ejemplo, los enfoques tradicionales de regresi\u00f3n o \u00e1rbol de decisi\u00f3n pueden predecir las mayores probabilidades de p\u00e9rdida de clientes basados en variables relevantes. El aprendizaje autom\u00e1tico va m\u00e1s all\u00e1 de las relaciones lineales para reconocer interacciones entre conjuntos de datos mucho m\u00e1s amplios.<\/p>\n
El \u00e9xito depender\u00e1 del cambio cultural. Debido a la circulaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida de los datos y de la rapidez del cambio de las expectativas, es necesario tener un enfoque mucho m\u00e1s iterativo de planificaci\u00f3n. En particular, la migraci\u00f3n al desarrollo \u00e1gil requiere un cambio significativo en el estilo de gesti\u00f3n de productos.<\/p>\n
El desaf\u00edo para los bancos
\nInevitablemente, el papel central de los datos trae nuevos riesgos. Las personas necesitan entender c\u00f3mo gobernar y organizar un negocio orientado del punto de vista anal\u00edtico. Por ejemplo, muchos bancos actualmente mantienen s\u00f3lo los datos de las personas cuyas solicitudes de cr\u00e9dito se aceptan. Por definici\u00f3n, mantener solamente este subconjunto de datos, y no de todos los que han solicitado cr\u00e9dito, significa que los bancos est\u00e1n en riesgo de tener reducidas sus oportunidades de marketing. <\/p>\n
Sin embargo, los riesgos m\u00e1s graves pueden ser externos. Actualmente, las amenazas cibern\u00e9ticas est\u00e1n perjudicando m\u00e1s que la reputaci\u00f3n y est\u00e1n provocando la dimisi\u00f3n de directores generales, como en los casos de Target y de Sony. Del mismo modo, altos funcionarios del gobierno y del sector acad\u00e9mico tambi\u00e9n est\u00e1n perdiendo sus empleos debido a la violaci\u00f3n de datos. Tambi\u00e9n ha cambiado la naturaleza de las amenazas, ahora con hackers buscando defectos f\u00edsicos o tratando de minar la credibilidad de una organizaci\u00f3n al corromper sutilmente en lugar de robar.<\/p>\n
Soluci\u00f3n para el futuro
\nPara seguir siendo competitivos, los bancos necesitan la garant\u00eda de que tienen la mejor tecnolog\u00eda de seguridad a su disposici\u00f3n. <\/p>\n
Esto incluye autenticaci\u00f3n, por ejemplo, con el uso de tecnolog\u00eda biom\u00e9trica que puede confirmar la identidad del consumidor. Eso se basa en la comprensi\u00f3n de los h\u00e1bitos de uso, como la forma t\u00edpica que una persona agarra un tel\u00e9fono, la velocidad de digitar y los \u00e1ngulos de deslizamiento de los dedos. <\/p>\n
Por separado, el aprendizaje autom\u00e1tico se puede aplicar para detectar amenazas. Por ejemplo, un modelo de an\u00e1lisis cibern\u00e9tico puede continuamente consumir grandes flujos de datos provenientes de la actividad de red para definir l\u00edneas b\u00e1sicas y detectar anomal\u00edas. Esos modelos pueden ser aplicados dentro del software de seguridad cibern\u00e9tica de una organizaci\u00f3n e integrados con inteligencia de amenazas.<\/p>\n
Esta capacidad de proteger a los clientes se basa en la innovaci\u00f3n permanente. Y la capacidad de comprender y anticiparse al car\u00e1cter evolutivo de las amenazas cibern\u00e9ticas en el mundo es fundamental para que los bancos puedan asegurar el \u00e9xito en el futuro. Con la tecnolog\u00eda adecuada, los bancos pueden asegurar que sus negocios estar\u00e1n seguros ma\u00f1ana.
\n###<\/p>\n
*Eric Crabtree es Vicepresidente y Jefe del \u00e1rea de Servicios Financieros de Unisys, con sede en Blue Bell.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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