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Analítica Real-Time para la banca

La transformación digital de la banca ha sido posible gracias a los avances tecnológicos de los últimos años y a la capacidad de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos con mayor eficacia y rapidez. Esta evolución digital se ha basado en el desarrollo del Big Data, la Inteligencia Artificial y la analítica a gran escala, como, por ejemplo, el análisis de datos en real-time, muy presente en la propuesta de valor de Latinia, clave para impulsar la personalización de los servicios financieros y mejorar la experiencia de los clientes bancarios.

¿Por qué los bancos deben apostar por la analítica real-time?

Actualmente, todas las industrias reconocen el valor y poder de los datos como fuentes de conocimiento de los clientes, especialmente, la financiera. La analítica de datos ya sea en cualquiera de sus vertientes, descriptiva, predictiva o prescriptiva, permite detectar patrones y comportamientos de los clientes para predecir situaciones; de ese modo, las empresas pueden anticiparse a la toma de decisiones, recomendar productos y servicios personalizados, y, en definitiva, mejorar la relación de los bancos con sus clientes desde la conveniencia y la proactividad.

Según afirma, David Andrzejek, head of financial services de DataStax para Global Finance & Banking Review,  “los servicios bancarios actuales dependen de que los datos se utilicen de forma contextualizada y en tiempo real. Los consumidores de hoy en día esperan que su banco les ayude a gestionar su dinero de manera más eficiente y teniendo en cuenta sus intereses.”

La analítica en real-time ofrece la oportunidad a los bancos de integrarse en la vida cotidiana de los clientes de forma consistente, identificando el momento adecuado para ofrecer la información que el cliente necesita e incluso anticipándose a los problemas que pueden aparecer en relación con sus finanzas. Por ejemplo, avisar a los consumidores antes de realizar una compra en el caso que ésta supere su saldo disponible, apoyar las decisiones inmediatas de crédito o permitir al cliente utilizar un servicio de compra ahora y pago posterior. “Las posibilidades que abre el filtrado y análisis de los eventos transaccionales y datos de inteligencia de los clientes en tiempo real son extraordinarias. En Latinia somos expertos en el desarrollo de este tipo de productos y nuestras soluciones tienen como objetivo que los bancos conecten con sus clientes de manera consistente y personalizada, tanto dentro como fuera de los canales digitales de la entidad, anticipándose a los posibles problemas que puedan surgirles y aportándoles soluciones en tiempo real”, tal y como afirma Francesc Pérez, Chief Revenue Officer de Latinia.

Ventajas de la analítica en real-time

 Para John Mitchell, CEO y Co-fundador de Episode Six, “al aprovechar la analítica en tiempo real, los bancos están más preparados para crear una experiencia de cliente más personalizada, superar las limitaciones de la tecnología heredada, obtener mayor valor de los clientes y combatir la ciberdelicuencia”, tal como explica en su artículo publicado en International Finance. Veamos con más detalle cada una de estas ventajas:

  • Máxima personalización de la experiencia. En la actualidad, los bancos tradicionales deben afianzar su posición de liderazgo en el mercado financiero frente a nuevos competidores, el análisis en tiempo real proporciona una visión precisa del comportamiento de los clientes, sus preferencias y su historial financiero. La tecnología y los datos aportan conocimiento de valor sobre los clientes y potencian la construcción de relaciones más fuertes, duraderas y, sobre todo, adaptadas a sus necesidades.
  • Lucha contra el fraude cibernético. La analítica de datos en tiempo real ayuda a la detección y control de las operaciones fraudulentas, mitigando así el impacto que la ciberdelincuencia provoca en el sector financiero. La banca debe avanzar hacia la aplicación generalizada de este tipo de analítica para hacer frente a los desafíos actuales y, al mismo tiempo, aprender a prevenir nuevas técnicas de fraude.
  • Oportunidad de crecimiento. El impacto de la analítica en real-time sobre el modelo de negocio de las entidades financieras es notable, y se amplificará con un despliegue cada vez mayor de la inteligencia artificial que permitirá un análisis más intuitivo y avanzado del conocimiento del cliente.
  •  Acelerar la transformación tecnológica. Querer aprovechar todas las opciones que la analítica en tiempo real ofrece a los bancos está impulsando una renovación tecnológica en el sector. No importa que las infraestructuras tecnológicas de la banca hayan sido desarrolladas hace décadas, ya que existen muchas alternativas.

Para implementar los nuevos sistemas de real time marketing, la banca puede optar por la asociación con empresas especializadas que proporcionan la tecnología necesaria adaptándose a las infraestructuras de cada entidad. Los productos de Latinia están diseñados específicamente para el sector financiero y cuentan con múltiples opciones de despliegue: “Tradicional o sobre orquestador, mediante la distribución de módulos On-premises/Cloud-PaaS sobre orquestador (Kubernetes, OpenShift), o seleccionando cómo los distribuye para un óptimo rendimiento de subida de datos a la nube: tantas opciones como el banco tenga, tantas etapas como el banco necesite”, concluye Francesc Pérez.