Qué es el Big Data en las finanzas?
Big data en finanzas se refiere a conjuntos de datos grandes, diversos (estructurados y no estructurados) y complejos que pueden utilizarse para proporcionar soluciones a los retos empresariales de larga duración para las empresas de servicios financieros y bancarios de todo el mundo. El término ya no se limita al ámbito de la tecnología, sino que ahora se considera un imperativo empresarial. Las empresas de servicios financieros la aprovechan cada vez más para transformar sus procesos, sus organizaciones y todo el sector.
Resumen
Cómo el Big Data está revolucionando las finanzas
El crecimiento exponencial de la tecnología y la creciente generación de datos están transformando fundamentalmente la forma de operar de las industrias y de las empresas individuales. El sector de los servicios financieros, por naturaleza, se considera uno de los que más datos maneja, lo que representa una oportunidad única para procesar, analizar y aprovechar los datos de forma útil.
Tradicionalmente, el cálculo de los números lo hacían los humanos, y las decisiones se tomaban basándose en inferencias extraídas de los riesgos y las tendencias calculadas. Sin embargo, en los últimos tiempos, esa funcionalidad es usurpada por los ordenadores. En consecuencia, el mercado de la tecnología de big data en las finanzas ofrece un potencial desmesurado y es uno de los más prometedores.
1. Información bursátil en tiempo real
El big data está revolucionando por completo el funcionamiento de los mercados de valores de todo el mundo y la forma en que los inversores toman sus decisiones de inversión. Aprendizaje automático – la práctica de utilizar algoritmos informáticos para encontrar patrones en cantidades masivas de datos – está permitiendo a los ordenadores hacer predicciones precisas y tomar decisiones similares a las humanas cuando se les suministran datos, ejecutando operaciones a velocidades y frecuencias rápidas.
El arquetipo de empresa supervisa las tendencias bursátiles en tiempo real. Incorpora los mejores precios posibles, lo que permite a los analistas tomar decisiones inteligentes y reducir los errores manuales debidos a influencias y sesgos de comportamiento. Junto con el big data, el trading algorítmicoLas estrategias de trading algorítmico implican la toma de decisiones de trading basadas en reglas preestablecidas que se programan en un ordenador. es, por lo tanto, el resultado de una visión altamente optimizada para que los operadores maximicen el rendimiento de sus carteras.
2. Análisis de big data en modelos financieros
La analítica de big data presenta una interesante oportunidad para mejorar el modelado predictivo para estimar mejor las tasas de rendimientoTasa de rendimientoLa tasa de rendimiento (ROR) es la ganancia o pérdida de una inversión durante un periodo de tiempo coparado con el coste inicial de la inversión expresado en porcentaje. Esta guía enseña las fórmulas y los resultados más comunes en las inversiones. El acceso a los big data y la mejora de la comprensión algorítmica dan lugar a predicciones más precisas y a la capacidad de mitigar eficazmente los riesgos inherentes a las operaciones financieras.
3. Análisis de clientes
Hoy en día, los clientes son el centro del negocio en torno al cual giran los conocimientos de los datos, las operaciones, la tecnología y los sistemas. Así, las iniciativas de big data que están llevando a cabo las empresas de banca y mercados financieros se centran en el análisis de los clientes para ofrecerles un mejor servicio.
Las empresas intentan comprender las necesidades y preferencias de los clientes para anticiparse a los comportamientos futuros, generar oportunidades de venta, aprovechar los nuevos canales y tecnologías, mejorar sus productos y la satisfacción de los clientes.
Por lo tanto, al cultivar eficazmente relaciones significativas con sus clientes y mejorar su capacidad para anticipar las preferencias de los clientes, las organizaciones de los mercados financieros pueden ofrecer nuevos productos y servicios centrados en el cliente para aprovechar rápidamente las oportunidades del mercado.
Por ejemplo, la Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) analizó enormes cantidades de datos históricos de los clientes para determinar sus preferencias individuales y diseñar una estrategia de marketing basada en eventos. La estrategia se centraba en un gran volumen de comunicaciones de marketing coordinadas y personalizadas a través de múltiples canales, como el correo electrónico, los mensajes de texto, los cajeros automáticos, los centros de llamadas, etc.
4. Gestión de riesgos y detección de fraudes
Las organizaciones financieras utilizan el big data para mitigar el riesgo operativo y luchar contra el fraudeFraudeEl fraude se refiere a cualquier actividad engañosa realizada por un individuo con el objetivo de obtener algo a través de medios que violan la ley. Una palabra clave al tiempo que alivia significativamente los problemas de asimetría de la información y logra los objetivos de regulación y cumplimiento.
Los bancos pueden acceder a datos en tiempo real, que pueden ser potencialmente útiles para identificar actividades fraudulentas. Por ejemplo, si se realizan dos transacciones a través de la misma tarjeta de crédito en un breve espacio de tiempo en diferentes ciudades, el banco puede notificar inmediatamente al titular de la tarjeta las amenazas a la seguridad e incluso bloquear dichas transacciones.
Además, en el caso de los seguros, la compañía de seguros puede acceder a datos de las redes sociales, siniestros anteriores, antecedentes penales, conversaciones telefónicas, etc., más allá de los detalles de la reclamación mientras se procesa una reclamación. Si encuentra algo sospechoso, puede marcar la reclamación para que se investigue más a fondo.
Para hacer frente al fraude con eficacia, Alibaba ha creado un sistema de supervisión y gestión del riesgo de fraude basado en el procesamiento de big data en tiempo real. Identifica las transacciones erróneas y capta las señales de fraude mediante el análisis de enormes cantidades de datos de los comportamientos de los usuarios en tiempo real utilizando el aprendizaje automático.
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Desafíos del Big Data para el sector bancario y financiero
1. Cumplir con la normativa
Las organizaciones financieras deben cumplir los estrictos requisitos normativos de la Revisión Fundamental de la Cartera de Negociación (FRTB) – desarrollados por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (BCBS) – que rigen el acceso a los datos críticos y exigen la aceleración de los informes.
2. Privacidad de los datos
La privacidad de los datos es otra de las principales preocupaciones ligadas a la implantación de las tecnologías de computación en la nube. Las empresas están preocupadas por poner en la nube información de su propiedad, y aunque algunas han creado redes privadas en la nube, estos proyectos pueden ser costosos.
3. Silos de datos
La incapacidad de conectar los datos a través de los silos de los departamentos y de la organización se considera ahora un reto importante para la inteligencia empresarial, lo que lleva a un análisis complicado y se interpone en el camino de las iniciativas de big data.
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