Financiero

Mejor clasificación de crédito y prevención de fraudes

Big Data en el sector financiero

La velocidad, la variedad y el volumen de datos relacionados con el mercado financiero han crecido de manera impresionante. Actividades de redes sociales, transacciones de aplicaciones móviles, registros de servidores, datos de mercado en tiempo real, detalles de transacciones, inversiones, etc. Con la tendencia de digitalización de los servicios, esta variedad está apenas comenzando.

Para beneficiarse de esta inmensa cantidad de información, grandes empresas están invirtiendo en Big Data y recurriendo a los profesionales llamados Científicos de Datos, que son capaces de:

  • Captar y analizar diversas fuentes de datos, crear modelos predictivos y simular eventos de mercado;
  • Utilizando tecnologías tales como Hadoop, NoSql y Spark, identificar e integrar datos no estructurados
    (por ejemplo, redes sociales y análisis de sentimiento) con datos estructurados;
  • Encontrar y almacenar cada vez más diversos datos en su forma bruta para análisis futuro.

Ejemplos prácticos


Análisis de Sentimientos

El análisis de sentimientos utiliza técnicas de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), análisis de texto
y lingüística computacional para evaluar lo que los clientes piensan de su empresa.

  • Desarrollo de algoritmos que pueden monitorear redes sociales y medios especializados, además de identificar eventos que podrían indicar la necesidad de deshacerse de ciertas inversiones.
  • Seguir las tendencias, monitorear el lanzamiento de nuevos productos, responder a cuestiones y mejorar la percepción global de la marca.
  • Analizar datos no estructurados desde centrales de atención, recomendar maneras de disminuir la rotación de clientes, up-sell y cross-sell de productos y detectar fraudes.

Automatizar la Gestión de Riesgos de Crédito

Gracias a la disponibilidad de una gran variedad de información por Internet, una nueva generación de
empresas financieras (conocidas como FinTechs) están encontrando maneras diferentes de aprobar
préstamos y gestionar riesgos.

  • Para evaluar si una determinada empresa es una buena pagadora, es posible recopilar datos de sus plataformas de e-commerce, evaluaciones de clientes, registros de envío y una serie de otras
    informaciones.

Análisis en real-time

Hasta hace poco, las instituciones financieras se veían perjudicadas por el tiempo de retraso entre la
recolección y el análisis de los datos. Los análisis en tiempo real resuelven este problema, además,
proporcionan nuevas formas de trabajo.

  • Combate al fraude financiero: Los bancos y las empresas de tarjetas de crédito pueden analizar
    rutinariamente los saldos de las cuentas, los patrones de gastos, el historial de crédito para determinar si las transacciones están fuera de los estándares. Si se detecta alguna actividad sospechosa, la cuenta puede suspenderse inmediatamente y alertar al propietario.
  • Mejorar las clasificaciones de crédito: La alimentación continua de datos en línea significa que las notas de crédito pueden actualizarse en tiempo real. Eso permite que los acreedores dispongan de una imagen más precisa de sus activos y operaciones de negocios.

Segmentación de Clientes

Como cualquier otra industria en el planeta, los bancos y las instituciones financieras necesitan saber más sobre las personas que utilizan sus productos y servicios. Con Big Data, es posible utilizar varias
herramientas para crear una visión en 360 grados de sus clientes.

Este tipo de segmentación de clientes permite:

  • Hacer ofertas personalizadas de productos y servicios
  • Mejorar las relaciones rentables existentes y evitar la rotación de clientes
  • Crear mejores campañas de marketing y ofertas de productos más atractivos
  • Desarrollar productos a la medida para segmentos específicos de clientes
  • Y mucho más.

Para ayudar a su empresa a impulsar sus negocios, el equipo de Semantix cuenta con varios expertos
capacitados para implementar una solución completa en Big Data, desde la Infraestructura y la Ingestión
de Datos, hasta Analytics en tiempo real aplicando algoritmos complejos de Machine Learning.


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