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¿Puede perderse la Banca en un mar de datos?

Los bancos están utilizando Big Data y Analítica para comprender la relación que existe con sus clientes, desde los canales que prefieren para realizar transacciones, hasta el recorrido que realizan para adquirir productos financieros. Conocer a profundidad a cada usuario es uno de los principales retos que enfrenta la industria, ya que de esta manera podrá adelantarse a sus necesidades.
Accenture realizó una encuesta a más de 800 ejecutivos de instituciones bancarias, la cual concluyó que 84% de éstos utiliza cada vez más los datos para impulsar la toma de decisiones críticas y automatizadas.
Dentro de todo este mar de información, existen datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Los cuales tienen que ser analizados para evaluar todos los aspectos que tienen relevancia para el cliente, como la atención que recibe, la agilidad de respuesta en sus solicitudes, el grado de personalización entre otros factores de interés.
Además del objetivo de conocer a sus clientes, Big Data tiene aplicaciones en muchas más áreas, como el análisis de riesgo, detección del fraude, ciberseguridad, evaluación crediticia, entre otras.
Se espera que en 2022, los ingresos generados a través de Big Data sean de USD. 260 mil millones.
Pero aquí nace un posible problema, ya que entre todo este uso de datos, la información tiende a disiparse, ya que la complejidad aumenta y se pierde la visibilidad a nivel granular. Por otro lado las capacidades del procesamiento de datos pueden ser ilimitadas, sin embargo el problema llega en el análisis, ya que la información antigua no necesariamente tendrá un impacto relevante o generará insights de valor.
La industria financiera tendrá que superar los siguientes retos, para aprovechar convenientemente la masiva afluencia de datos:

Privacidad de los datos

Con el Reglamento General de Protección de Datos (GDRP) establecido en Europa, todos los bancos se vieron en la obligación de adaptar sus políticas de privacidad. Pero por encima de esto, dejó en evidencia que los clientes no saben cómo su banco está utilizando su información privada y no tienen control sobre la misma.
La banca utiliza la información privada de cada cliente bajo objetivos puntuales, como mejorar su experiencia u ofrecerle productos financieros que se ajustan a sus necesidades; pero mientras más datos abarque la misma, le resultará más difícil brindarle control a cada individuo sobre su información, ya que mucha se perderá entre la data semiestructurada y no estructurada.

Seguridad de la información

Mientras más datos almacenan los bancos, más interés existe por parte de los cibercriminales en apropiarse de los mismos, ya que la información privada y financiera tiene un alto valor en los mercados clandestinos.
Al tiempo que la industria financiera abarca más canales digitales de los cuales obtiene nueva Data, se generan más espacios donde pueden suscitarse brechas de información.
Esto no es muy lejano a la realidad de la región, en mayo de este año, el Banco de Chile fue víctima de un ciberataque en el que se sustrajeron alrededor de USD. 10 millones, los cuales se transfirieron a bancos en Hong Kong.

Analítica de datos

Más datos no equivalen a mejores resultados. Es un error pensar que mientras más terabytes se almacenen de información, más insights se van a generar. La pertinencia de los datos va ligada a su origen y el enfoque sobre el cual se quieran aplicar. Es indispensable tener claros los objetivos del negocio, para así alinear los datos que se tienen hacia un resultado concreto.
Ya en la práctica, tendremos claro que una gran parte de los datos que tenemos, no se pueden ajustar a identificar los patrones que queremos obtener, ya que no existe una clara interrelación. En ese caso es necesario revisar las fuentes desde donde se obtienen esos datos y verificar su pertinencia.
Los actuales

Sistemas de Core Bancario

(

Core Banking Systems

) no poseen una arquitectura compatible con las plataformas de

big data

, lo que implica una elevada fricción en los procesos de implementación, al tiempo que se elevan los costos y los tiempos del proyecto. En muchos casos se concreta en el fracaso del proyecto y la búsqueda de un nuevo Sistema de Core Bancario.
Fisa Group-Fisa-System, Core Bancario Modular flexible y adaptable para la banca y empresas diseñado con Arquitectura Orientada al Servicio en Latinoamérica; Especialistas en Software Financiero, Banca Multicanal, Digital Banking; Estamos en Mexico, Panama, Colombia, Peru, Ecuador, Chile, Bolivia, Argentina
Destinado a un alto volumen de servicio,

Fisa System

es un core bancario con una arquitectura flexible, robusta y segura, la cual habilita

big data

para la banca universal, minorista, tradicional y retail. Entre sus principales fortalezas se destaca el alto nivel de seguridad y la alineación con las mejores prácticas de la industria en

América Latina

, cumpliendo con los distintos marcos jurídicos y de regulación. Esto le ha permitido a Fisa System su exitosa implementación y funcionamiento en más de 12 instituciones bancarias en 10 países de la región.
Conozca más sobre Fisa System en www.fisagrp.com

FUENTES

AFCEA. Forbes. Global Banking Finance Review. NG DATA. Forbes. Allerin. Science Soft. Risk. Big Data Made Simple.

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