Analítica de datos e innovación bancaria

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En el contexto de la incesante digitalización de la economía, el valor comercial de la información aumenta en paralelo al uso innovador de los datos de los consumidores. Las personas vamos dejando constantemente por el mundo digital (a veces sin ser totalmente conscientes de ello) ingentes cantidades de información digital sobre quiénes somos; con quien nos relacionamos; dónde hemos estado, estamos o donde estaremos en el futuro; dónde compramos o cuáles son nuestras preferencias de todo tipo.

El análisis de este vasto universo de datos personales mediante técnicas avanzadas de minería de datos y apoyado por nuevas tecnologías como el Big Data, puede permitir a las empresas y los gobiernos comprender y predecir el comportamiento de los ciudadanos y los consumidores. Este conocimiento tiene un enorme valor económico y estratégico. No en vano, algunos lo equiparan al “petróleo” de la nueva economía.

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La información que define a las personas en el mundo digital

El Foro Económico Mundial, en su documento “Personal Data: The Emergence of a new Asset Class”, define los datos personales como el registro digital de “todo lo que la persona hace online y en el mundo”. A continuación define una lista inicial de esta categoría de datos:

  • Identidad Digital: Por ejemplo, nombres, direcciones de correo electrónico, números de teléfono, domicilio, información demográfica, perfiles en redes sociales y relaciones con otras personas / organizaciones.
  • Información de contexto (en los mundos físico y online): cubre información sobre actividad, comportamiento e intereses (ubicación, clics realizados, búsquedas, historial de navegación y entradas del calendario).
  • Comunicaciones: Por ejemplo, correos electrónicos, SMS, llamadas telefónicas y posts en redes sociales y medios online.
  • Contenidos multimedia creados, consumidos y compartidos: Tanto en texto, audio, fotografía o vídeo.
  • Datos financieros: Transacciones efectuadas, cuentas y saldos, scoring de crédito…
  • Datos de salud: Historial médico, diagnósticos, recetas, registros de dispositivos médicos, coberturas de seguro médico.
  • Datos institucionales: gubernamentales, académicos y datos del empleo.

Las organizaciones pueden capturar estos datos personales de distintas formas:

  • Datos compartidos voluntariamente y explícitamente por la persona; por ejemplo, cuando introduce el número de su tarjeta de crédito en una compra online o proporciona sus datos personales de contacto al solicitar información sobre un préstamo.
  • Datos observados: En este caso los datos son grabados a medida que el usuario hace algo sin que los proporcione conscientemente; por ejemplo, las preferencias de navegación de Internet del usuario o los datos de geo-localización cuando hace uso del teléfono móvil.
  • Datos Inferidos: En estos casos las organizaciones extraen conclusiones a partir del análisis de otros datos personales. Por ejemplo, cuando una entidad financiera calcula un scoring de crédito en base al análisis del historial financiero de un cliente.

La transformación del sector financiero

El sector financiero se encuentra inmerso en un profundo proceso de transformación, impulsado entre otras cosas por la crisis económica global, la digitalización de la sociedad, los nuevos usos disruptivos de la tecnología y la aparición de nuevos competidores procedentes de otros sectores, como por ejemplo las fintechs o grandes compañías digitales.

En este contexto, las entidades financieras están empezando a explorar nuevas formas de explotar el enorme conocimiento que pueden extraer de los datos sobre sus clientes; por ejemplo, conocimiento sobre las preferencias y hábitos de consumo a partir de los datos de pagos. No es de extrañar que, según datos citados por la Autoridad Bancaria Europea (EBA), el sector bancario está por encima de otros como el de las telecomunicaciones en cuanto a crear una estructura organizativa para el gobierno de los datos y nombrar un “Chief Data Officer”. Según la misma fuente, un 79% de los altos ejecutivos del sector financiero encuestados considera la capacidad de extraer valor de sus datos como uno de los pilares básicos del éxito futuro de sus entidades.

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Lo que nos define digitalmente para una entidad financiera

Las entidades financieras atesoran enormes cantidades de información estructurada, semi-estructurada o des-estructurada sobre sus clientes, entre los que la EBA menciona:

  • Datos identificativos: Nombre y apellidos, nacionalidad, lugares de nacimiento y residencia, fecha de nacimiento, edad, género, estado civil, número de hijos…
  • Datos de contacto: Dirección, número de teléfono, dirección de correo electrónico, geo-localización.
  • Historial de contactos: Dirección IP, datos de log, historial de navegación, contactos por teléfono, postales, presenciales y por medio de correo electrónico, mensajería, muros de redes sociales…
  • Detalles de propiedad inmobiliaria: Tipo de inmueble, titularidad…
  • Detalles de educación y profesionales: Nivel educativo, situación laboral, sector de empleo, empresa para la que trabaja, puesto, antigüedad laboral, importe mensual de la nómina, etc…
  • Hobbies: deportes, otros…
  • Información multimedia como vídeo, audio, imágenes
  • Información de redes sociales: información de estado y otros datos.

En cuanto a datos puramente financieros:

  • Número de cuentas que la persona tiene en la entidad, saldo en cuentas, límites establecidos, otros productos contratados.
  • Datos del perfil de crédito de la persona: solvencia y credibilidad, préstamos contratados, interesas pagados, impagos, etc..
  • Hábitos de consumo de servicios bancarios: patrones de pago, historia de pagos y tipo de pagos, transferencias efectuadas y recibidas, domiciliaciones.
  • Datos relacionados con la atención como cliente: detalles de reclamaciones interpuestas, consultas efectuadas, respuestas dadas en encuestas de satisfacción.
  • Datos de las comunicaciones entre el cliente y la entidad financiera, como correos electrónicos, llamadas telefónicas navegación por la web, chat, posts en las redes sociales de la entidad financiera

Usos innovadores de los datos por parte de las entidades financieras

Las tecnologías como el Big Data están posibilitando el desarrollo de algoritmos capaces de hacer inferencias a partir de la combinación de conjuntos de datos aparente no relacionados. Estas tecnologías están siendo exploradas ya para revolucionar algunos de los procesos típicos del sector financiero; por ejemplo, desarrollando algoritmos que elaboren un scoring de fiabilidad crediticia de una persona usando información como el historial de búsquedas de Internet, la participación en redes sociales y uso de aplicaciones móviles.

También en el área de la concesión de préstamos, ya existen compañías que utilizan las técnicas de web scrapping para acceder de manera automatizada y en tiempo real a la información bancaria en otros bancos de los solicitantes de crédito, tomando decisiones de concesión en cuestión de minutos y eliminando el laborioso y lento proceso de recopilación y evaluación de documentación en papel.

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Para este tipo de servicios financieros innovadores, las entidades pueden recurrir, además de a los datos que recaban directamente de sus clientes, a información comprada a terceras partes, como empresas dedicadas a recopilar bases de datos, combinarlas y prepararlas para usarlas en combinación con los propios datos.

La EBA, en un reciente documento, enumera algunos ejemplos de usos innovadores de los datos de los consumidores por parte de las entidades financieras, entre ellos:

  • El uso ya mencionado de información de la actividad en redes sociales del consumidor para elaborar una estimación de fiabilidad crediticia, evaluar el riesgo de una póliza de seguro y predecir la probabilidad de impago.
  • Consumidores que se suscriben a programas de incentivos en el sitio web de la entidad financiera, de modo que el banco es capaz de hacer ofertas personalizadas a los clientes de acuerdo a las preferencias previamente seleccionadas de los consumidores.
  • Oferta de descuentos y bonificaciones a los clientes de la entidad en proporción al gasto efectuado en determinados comercios asociados.
  • Instituciones financieras que muestran a sus propios clientes anuncios y hacen ofertas personalizadas de servicios o productos de otras empresas a partir del conocimiento que tienen sobre sus hábitos de consumo.
  • Uso proactivo de los patrones de pago de los clientes para hacerles ofertas personalizadas de productos y servicios o para ofrecerles asesoría / consejo.
  • Desarrollo y oferta de servicios automatizados de asesoría o gestión financiera personalizada, haciendo uso del análisis proactivo de los datos de los clientes.
  • Bajo determinadas circunstancias, las entidades financieras también pueden valorar el obtener fuentes adicionales de ingresos con la comercialización de los datos a otras terceras partes.

Beneficios y riesgos

Los beneficios de la innovación de cara al consumidor son que se beneficia de servicios y productos convenientes a un mejor precio. Las entidades financieras, por su parte, ven reducidos sus costes, reducen sus pérdidas por fraude y encuentran nuevas fuentes de ingresos.

En el apartado de riesgos, se encuentran los relativos a la privacidad y seguridad de los datos, a los posibles perjuicios que los consumidores puedan sufrir como consecuencia de errores en los modelos predictivos o en la limitación de acceso a servicios financieros si no acceden al procesamiento de sus datos y la posible pérdida de credibilidad y confianza en el sector financiero si se hace un uso indebido o abusivo de estas prácticas.

Sin más, reciban un cordial saludo y hasta pronto.

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