Los bancos utilizan la big data para mejorar sus estrategias de negocios y optimizar su rendimiento. Aquí te contamos 7 maneras en que lo hacen.

Bancos

El sistema bancario es uno de los más poderosos del mundo. Los bancos determinan y manejan el flujo de dinero a nivel global. No obstante, el déficit histórico que han experimentado estas empresas comerciales es la distancia en el trato con el cliente. Un punto débil que el uso de la big data en las estrategias de negocios pretende eliminar.

El uso de los datos ha dejado de ser una novedad para muchos sectores e industrias. Sin embargo, su correcta implementación no es un asunto sencillo de entender. Disponer de grandes flujos de información no es sinónimo de éxito; ser capaz de interpretar esos datos para darle valor a una estrategia sí.

Tener información sobre los usuarios, sus transacciones, gustos, preferencias, etc., es necesario para una personalización óptima del servicio. Con el ingreso al siglo XXI, los bancos comenzaron a entender esto y hoy centran sus esfuerzos en concretarlo. ¿Para qué utilizan esa big data recabada? Lo vemos a continuación.           

1. Mejora del servicio

La big data parece compleja, pero su principal objetivo es simplificar procesos. Su correcta implementación permite a los bancos comprender y monitorear los comportamientos transaccionales de sus clientes en tiempo real.

Dicho seguimiento facilita que los clientes reciban opciones personalizadas según sus necesidades específicas; incluso ayuda a proyectar qué necesitarán esos mismos clientes en un futuro cercano o anticiparse a los problemas que puedan tener. En este último caso, el correcto uso de inteligencia artificial y machine learning resulta esencial para llevarlo a cabo.

2. Detección y prevención de fraude   

Si los datos son analizados como es debido, el conocimiento que se tenga en torno a los clientes será mucho más profundo. Una ventaja fundamental para poder detectar y evitar diferentes tipos de fraudes.  

Para ello entran en juego herramientas de análisis predictivo, que analizan datos relacionados con comportamientos de carácter fraudulento. A partir de eso, crean una correlación entre diversas fuentes para determinar actividades y patrones sospechosos. Una premisa que a la vez elevará el nivel de seguridad bancaria de modo sustancial.

3. Gestión de riesgos

El riesgo, sobre todo de mercados, suele ser uno de los factores que más se tienen en cuenta a la hora de invertir. En muchos casos, los bancos monitorean mercados con el fin de determinar el grado de riesgo que estos pueden tener. Sobre todo a la hora de brindar un préstamo considerable.

Con la big data y las herramientas de análisis predictivo, los bancos pueden determinar el riesgo de modo más eficiente. Con esos insumos de por medio no solo obtienen información más detallada y en tiempo real; también pueden proyectar cómo se comportará ese mercado a futuro para estimar el riesgo que conlleva invertir en él. 

4. Análisis de solvencia

Saber si las condiciones están dadas para brindar un préstamo es uno de los factores más importantes de los bancos. Para ello se analiza el historial financiero de la persona o empresa. Tal proceso se conoce popularmente como “solvencia”.

La solvencia de un cliente es mucho más fácil de determinar si se cuenta con grandes flujos de datos. Es ahí donde la big data gana en preponderancia para determinar la situación financiera del implicado. Algunos de los datos manejados son con quienes hacen negocios las compañías, los acuerdos cerrados, historial de pago y más.   

5. Asesoramiento para invertir

Si en el pasado los clientes eran guiados por asesores para saber cómo invertir, hoy la big data es el asesor universal. Mediante la inteligencia artificial y el análisis predictivo, los bancos pueden asesorar a sus clientes con mucha más propiedad.  

El valor agregado de estas herramientas radica en su capacidad de automatizar procesos y obtener insights mucho más valiosos. Mismos insights que hasta hace un tiempo no eran posibles de obtener por la propia limitación humana; la misma que la tecnología no tiene a la hora de analizar y proyectar posibles escenarios.  

6. Fidelización de clientes

El sistema bancario y financiero es uno de los mercados más competitivos que existen. Continuamente se compite por la fidelidad del cliente reduciendo costos, brindando nuevos beneficios, entre otros.

La big data ayuda a tener un conocimiento más cercano con el cliente al punto que se puede monitorear su accionar; por ejemplo si no visita hace tiempo la web o no realiza actividad alguna con el banco. Una ventaja que permite prestar mayor atención a sus necesidades antes que la competencia lo seduzca.

7. Segmentación del público

Los hábitos y patrones de conducta del consumidor son claves a la hora de poder entender qué quiere o necesita. A partir del estudio de estos, los bancos obtiene valiosos insights sobre ellos y pueden segmentarlos según ciertos parámetros.

Algunos de ellos van desde servicios específicos que ofrecen los bancos, hasta cuán seguido usan su tarjeta de crédito. Un conocimiento que permite a los bancos targetizar mejor a sus públicos para enviarles campañas de marketing que se ajusten a sus intereses.   


El proceso de digitalización de los bancos se está dando paulatinamente. El uso de big data, inteligencia artificial, análisis predictivo, entre otras herramientas marcan que la modernización ya es palpable.

Incluso la aparición de bancos digitales como Wilobank en Argentina es clara muestra de la apuesta innovadora del sector. Una novedad que apunta a romper barreras y demostrar que la banca está lista para el siglo XXI; donde la clave del éxito pasa por estar a la vanguardia y demostrar preocupación real por el cliente.

Acerca del Autor

Bunker DB

Bunker DB es una empresa de tecnología especializada en ayudar a los departamentos de marketing a ser más eficientes y productivos mediante el procesamiento y análisis de datos con inteligencia artificial.

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