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Fronteras del big data para el análisis económico y financiero en banca

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La irrupción digital y el avance tecnológico han supuesto una revolución en la sociedad y en la organización empresarial a la que el sector financiero no es ajeno. Lo que sigue es el análisis del impacto que el uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial han tenido en su transformación, en los procesos internos de las entidad Fronteras del big data para el análisis económico y financiero en banca

es y en el servicio al cliente, analizando el marco técnico, competitivo y regulatorio que delimita la frontera del big data y que será clave en el impacto sobre la industria de servicios financieros.

El sistema financiero requiere un extenso y dinámico uso de datos, la principal materia prima del cambio tecnológico actual. A través de ellos el sector está cambiando como consecuencia de las nuevas opciones de personalización masiva y la posibilidad de crear mercados individuales para cada usuario por parte de múltiples proveedores. La experiencia de otras industrias más avanzadas en el uso del dato muestra que esta tecnología se ha dirigido menos a diferenciar precios –aunque sí a reducirlos– y más a proporcionar a los usuarios información más apropiada, y relevante para sus intereses, concentrándose en ser más preciso en los objetivos y las recomendaciones al cliente. También permite una mejor verificación de la información y crear una reputación digital, clave en el negocio financiero.

«En el sector financiero, la generación de masa crítica alrededor de la información va a ser un elemento de competencia crucial, en el campo de juego que fije la regulación».

Tres son los pilares para la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos en el sector financiero: la ética, la regulación y la gobernanza. Solo la combinación de estos tres elementos permite generar soluciones de valor añadido, satisfacer al cliente y merecer su confianza, el pilar imprescindible sobre el que se seguirá desempeñando la provisión de servicios financieros. A pesar de las grandes oportunidades que ofrece este nuevo entorno de abundancia de datos, el uso del big data por las entidades financieras presenta grandes retos, ya que el dominio de estas técnicas requiere contar con datos masivos y de calidad, pero también talento humano y tecnología adecuada, además de disponer de un marco organizativo y tecnológico que garantice la seguridad y disponibilidad de la información y recursos necesarios para generar valor añadido sin crear nuevos riesgos. Adicionalmente, existen muchos otros aspectos técnicos, competitivos y regulatorios que afectan a la capacidad de las entidades financieras de extraer valor con estas técnicas. Son todos estos cambios los que deberían permitir que esta tecnología termine generando un aumento de productividad en el sector cuando se produzcan todas las innovaciones que se necesitan.

La gestión del dato está alterando los procesos de creación de valor en el sistema financiero generando la aparición de nuevos servicios y nuevos actores; y tiene el potencial de cambiar la estructura de la industria. En otros sectores se ve una tendencia hacia plataformas, donde el efecto de red es vital. En el sector financiero, la generación de masa crítica alrededor de la información va a ser un elemento de competencia crucial, en el campo de juego que fije la regulación.

Las grandes masas de datos disponibles hoy día han supuesto un incremento cuantitativo y cualitativo de la información para el análisis social, económico o financiero, así como para el desarrollo de servicios financieros más personalizados e innovadores o la mejora de los procesos que los soportan. Es por ello que las aplicaciones generadas a partir del uso de la ciencia de datos han aumentado exponencialmente en los últimos años, así como el valor añadido que generan, permitiendo (i) entender mejor el entorno en el que se desarrolla el negocio mediante el análisis de dinámicas sociales o tendencias geopolíticas y sus interconexiones con la economía; (ii) generar nuevos indicadores en alta frecuencia que complementan las cifras publicadas por los institutos oficiales de estadística para predecir el ciclo económico; (iii) ajustar nuestra estrategia y oferta comercial a las condiciones económicas; (iv) ajustar nuestra oferta de servicio a clientes en base al análisis de datos, ofreciéndoles información para tomar mejores decisiones, y (v) mejorar la eficiencia y el control de nuestros procesos.

Es imprescindible, además, una coordinación entre el sector público y privado para aprovechar el potencial del big data dado que la información de instituciones privadas puede ayudar a instituciones públicas a mejorar la toma de decisiones, la formulación de políticas, los servicios públicos o la eficiencia de los procesos administrativos, como por ejemplo para analizar el impacto de desastres naturales (terremotos o inundaciones), estudiar la evolución de enfermedades o epidemias para conocer mejor su diagnóstico y tratamientos médicos, entender los patrones de desplazamiento para apoyar la planificación urbana, la seguridad vial y la gestión del tráfico, así como la protección del medio ambiente.

El futuro del sector financiero hay que enfrentarlo con decisiones que delimiten el marco de acción, las reglas de competencia entre todos los jugadores posibles, y que garanticen la protección del consumidor y la estabilidad financiera, pero que permitan cubrir las necesidades de los usuarios, respetar las expectativas éticas de las sociedades y conseguir un crecimiento sostenible e inclusivo. Como siempre, pero también como nunca, dado el nuevo papel del uso de los datos masivos.


Esta entrada es un resumen del artículo ‘Fronteras del big data para el análisis económico y financiero en banca’, disponible en el número 162 de Papeles de Economía Española: La gestión de la información en banca: de las finanzas del comportamiento a la inteligencia artificial

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