Si hay un sector que se apoya en la gestión datos y el análisis de cifras e información cuantitativa, ese es el financiero. La importancia del Big Data en las finanzas ha ido creciendo con el paso del tiempo, hasta convertirse en una tecnología fundamental. En este artículo vemos sus principales usos, los beneficios que aportar y algunas recomendaciones para implantarlo de forma efectiva.
¿Qué es el Big Data en las finanzas?
El término Big Data se refiere a la tecnología capaz de almacenar y analizar grandes volúmenes de datos que serían imposibles de procesar con herramientas y programas tradicionales. En plena era digital, donde la información es poder, el uso del Big Data es imprescindible. Puedes ver ejemplos de cómo se emplea en diferentes sectores en nuestros artículos sobre Big Data en educación o Big Data en turismo.
Uno de los sectores en los que el uso del Big Data cobra mayor relevancia es en el de las finanzas. Las empresas han de analizar gran cantidad de información relativa a cuentas de pérdidas y ganancias, ingresos y gastos, amortizaciones, inversiones, liquidez, apalancamiento financiero, rentabilidad y muchas otras cuestiones. Procesar estos datos de la forma adecuada es básico a la hora de saber la situaciones real de la empresa y detectar patrones para elaborar sus futuras estrategias.
Por supuesto, el Big Data en finanzas también es básico para las bancos, cajas, traders o empresas que se dedican a ofrecer servicios financieros. Por ejemplo, una compañía que cotiza en Bolsa cuenta con profesionales encargados de monitorizar en tiempo real los valores bursátiles y todos aquellos datos que podrían influir en su cotización a corto, medio o largo plazo.
Pero no nos quedemos solo en la superficie. Veamos cómo influye el Big Data en el ámbito de las finanzas y qué puede aportar a la empresas.
Usos del Big Data en las finanzas
Básicamente, el uso del Big Data en las finanzas se podría resumir en el análisis de cifras y datos cuantitativos para que las empresas puedan tomar las decisiones que es reporten mayores beneficios económicos. Sin embargo, el alcance del Big Data va mucho más allá.
Gestión de riesgos
Una de las principales prioridades de las empresas es minimizar los riesgos en la toma de decisiones financieras. El Big Data en las finanzas permite conocer los mercados y estar preparado ante los continuos cambios. Gracias a esta tecnología se pueden analizar riesgos como la incertidumbre de los mercados, influencia de la competencia, subidas o bajas de tipos de interés, influencia de la adaptación a nuevas normativas legales, o incluso imprevistos de forma de catástrofes naturales. En definitiva, el procesamiento de datos en tiempo real permite a las compañías conocer su estado y posición respecto a los posibles riesgos, y actuar en consecuencia.
Adaptación a las normativas
La legislación financiera cambia constantemente y el cumplimiento de las exigencias normativas no es sencillo. Sin embargo, gracias a la aplicación del Big Data en las finanzas se dispone de una herramienta para estar al día de las obligaciones normativas. No es una cuestión baladí, ya que las multas o sanciones por no cumplir la ley pueden ascender a millones de euros y pueden suponer grandes varapalos para las empresas.
Evaluación de la solvencia
Las entidades o instituciones que prestan servicios financieros usan el Big Data para conocer la solvencia de los clientes y determinar el riesgo a la hora de otorgar préstamos o créditos. Por ejemplo, la aplicación del Big Data en las finanzas permite saber quiénes son sus clientes, cuál es si situación económica, qué otros acuerdos han cerrado, dónde realizan sus compras, etc.
Prevención del fraude
Las empresas, sobre todo las grandes compañías, son susceptibles de ser víctimas de fraudes que podrían acarrear millones en pérdidas. Gracias a las herramientas de Big Data en las finanzas se pueden detectar comportamientos o patrones fraudulentos o actividades sospechosas. A través del análisis predictivo se pueden conocer patrones de compras, datos de geolocalización, historiales de transacciones y mucha otra información que contribuye a prevenir los fraudes y estafas financieras.
Mejora de la atención al cliente
En realidad se trata de un uso que se puede aplicar en cualquier sector. Sin embargo, el Big Data en las finanzas cobra especial importancia a la hora de ofrecer los mejores servicios de soporte a los clientes. Con esta tecnología se pueden hacer predicciones del estado, problemas o necesidades de los clientes y ofrecerles las soluciones adecuadas. Los bancos, entidades financieras o compañías de seguros emplean el Big Data para analizar la situación de sus clientes en tiempo real con sus propias herramientas online. Esto se traduce en un menor tiempo de respuesta, una reducción de los costes operativos y una mayor satisfacción de los clientes.
Personalizar servicios financieros
Gracias al Big Data en las finanzas, los bancos, entidades financieras y entidades de todo tipo pueden conocer mejor a sus clientes, segmentarlos por perfiles y ofrecerles productos y servicios adaptados a sus necesidades. El análisis de información como las preferencias de compra, la relación con la compañías, la frecuencia de visitas al sitio web, o la media de gasto, ayuda a elaborar perfiles más certeros. Con ello se obtiene ventajas competitivas a través de la personalización de campañas publicitarias o la optimización de las estrategias de venta cruzada o cross-selling.
Trading de alta frecuencia
El High-Frecuency trading se basa en el análisis de datos propios y externos para optimizar los procesos de compra y venta de acciones. Las herramientas Big Data permiten procesar una enorme volumen de operaciones de forma automatizada, permitiendo a los traders detectar oportunidades, minimizar errores y tomar las decisiones adecuadas en el momento correcto. La precisión del Big Data a la hora de analizar la información financiera en tiempo real es tal que algunos expertos llaman a esta tecnología High Intelligence trading.
Trading de productos primarios
Se conoce como “commodities” a aquellos bienes básicos que constituye componentes fundamentales de otros productos más complejos. por ejemplo, el uso del Big Data en las finanzas ha supuesto un importante avance a la hora de acercar las relaciones entre el mundo financiero y los sectores de la agricultura y la ganadería. Mediante la instalación de sensores y otros dispositivos en grandes o cultivos, se pueden conocer datos en tiempo real sobre el estado de las cosechas, fechas de recolección, enfermedades del ganado, volumen de producción, etc. Todo esto permite a los traders, inversores o empresas agrícolas y ganaderas tomar decisiones basadas en datos reales y no en el azar.
Asesoramiento en inversiones
El Big Data en las finanzas ha cambiado la forma en que se prestan servicios de asesoramiento financiero a los clientes. Hasta hace unos años, los asesores trabajaban basándose en la información patrimonial del cliente. Si embargo, el Big Data permite obtener y procesar datos de muchas otras fuentes, permitiendo a los profesionales financieros contar con muchos más datos para ofrecer un mejor asesoramiento sobre inversiones. Además, esta nueva forma de operar ha dado lugar a nuevos modelos basados en el asesoramiento online automatizado a través de algoritmos Big Data.
Fidelización de clientes
La retención de clientes es uno de los factores más complejos para las empresas que prestan servicios financieros. Debido a la competitividad del mercado, la volatilidad de los clientes es enorme. Basta con que una entidad rival baje los tipos de interés o haga una mejor oferta sobre algún producto o servicio para que el cliente se vaya con ellos. Sin embargo, con el Big Data se puede trabajar con indicadores que detecten cuando un cliente está perdiendo interés en un producto o servicio financiero de la compañía, por ejemplo, si llevan demasiado tiempo sin entrar en el sitio web o si han interactuado con la competencia en las redes sociales, y actuar antes de que sea demasiado tarde.
11 beneficios de aplicar el Big Data a las finanzas
Ya hemos visto los múltiples usos que puede tener el Big Data financiero. Pero, ¿en qué beneficios se traduce? ¿Qué ventajas concretas aporta a la hora de gestionar las finanzas?
Optimizar el procesamiento de datos
Las empresas, sobre todo las de mayor tamaño, manejan una enorme cantidad de datos. El análisis de esta información puede ser complejo y muy costoso. Pero gracias al uso del Big Data, la duración de lo procesos de recogida y análisis de información se reduce significativamente.
Obtener resultados precisos
El uso de algoritmos avanzados y su integración con herramientas de inteligencia artificial, IoT y Business Intelligence permite obtener mucha más información, y lo que es más importante, relacionarla de tal manera que facilite la toma de decisiones. Todo ello no sería posible sin contar con datos exactos, fiables y actualizados que permitan detectar patrones o tendencias de consumo.
Adaptar las organizaciones a la era digital
En el mundo actual se genera un volumen ingente de información, la cual además se difunde a gran velocidad a cualquier rincón del planeta. La relación entre Big Data y finanzas es imprescindible para que las empresa pueden gestionar y analizar esta información de forma adecuada y completen su transformación digital.
Apostar por la gestión ominicanal
Uno de los retos a los que se enfrentan las grandes empresas es el de integrar todos sus canales de información de un mercado en una sola herramienta. Debido a la gran cantidad de fuentes de información, la omnicanalidad se erige como una solución fundamental para la recogida y análisis de datos. Gracias a la gestión omnicanal se unifican todas las fuentes en un mismo lugar, lo que evita la pérdida o duplicidad de información y permite explotar los datos en tiempo real y de forma mucho más eficaz.
Mejorar la experiencia del cliente
La unión de finanzas y Big Data es esencial a la hora de trabajar con conceptos clave del marketing y la gestión comercial, como Customer Experience, Custumer Journey o Touchpoints. Además, para mejorar la experiencia del cliente el Big Data se puede integrar con otras tecnologías en auge, como la realidad aumentada, realidad virtual, inteligencia artificial, robótica o internet de las cosas.
Facilitar la toma de decisiones
Uno de los principales factores para el éxito de una organización es ofrecer una mejor experiencia a sus clientes que la competencia. Para ello es fundamental obtener la información adecuada y gestionarla de la manera más eficiente. De esta manera se pueden tomar decisiones acordes a la situación o necesidades de cada cliente, por ejemplo a la hora de gestionar activos o aconsejarle en sus inversiones.
Segmentar a la audiencia
El Big Data en las finanzas también permite elaborar perfiles y segmentar a los clientes. De esta forma se pueden ofrecer a cada segmento productos y servicios personalizados. Con ello se aumenta la tasa de conversión, se evita el abandono y se aumenta la fidelización de clientes, entre muchas otras ventajas.
Determinar los riesgos en las inversiones
El uso de la estadística y Big Data en finanzas es básico a la hora de evaluar el riesgo antes de realizar una inversión. Evidentemente, cualquier inversor busca obtener el mayor beneficio posible, pero también minimizar el riesgo de perdidas. Con el uso de herramientas Big Data se puede conocer el perfil de cada inversor, su tolerancia al riesgo y ofrecerle el mejor asesoramiento en función de su posición financiera y la situación actual del mercado.
Evaluar a la competencia
El uso del Big Data para finanzas no solo permite conocer el estado de la propia empresa o de los clientes. Otro de sus múltiples beneficios es la posibilidad de realizar un seguimiento avanzado de la competencia. ¿Qué productos o servicios están ofreciendo las empresas rivales? ¿Qué necesidades de los clientes no están satisfechas? ¿En qué podemos mejorar lo que están haciendo nuestros competidores? ¿Es posible obtener mejores márgenes de negocio?
Implantar herramientas automatizadas
Un claro ejemplo son los Robo Advisors. Se trata de asesores financieros automatizados que trabajan de forma online en base a algoritmos y sin necesidad de supervisión humana. Son capaces de determinar el perfil de cada inversor según la información sobre ellos presente en el sistema, y de guiarles a la hora de tomar decisiones con el menor riesgo financiero.
Analizar datos no estructurados
El Big Data en las finanzas permite detectar la llamada información fantasma, por ejemplo aquellos datos no estructurados que no serían visibles en otras herramientas de análisis tradicionales. Estos datos no estructurados pueden provenir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos de geolocalización, etc. La transformación de estos datos en información útil es vital a la hora de elaborar estrategias financieras.
Consejos para implantar el Big Data en finanzas de forma efectiva
Ha quedado claro que el Big Data en las finanzas ofrece numerosos beneficios. Sin embargo para implantarlo de la forma correcta es necesario seguir una serie de recomendaciones.
Prepararse para la transformación digital
Para adaptarse a las nuevas exigencias de la era digital es imprescindible que todos los miembros de la empresa, empezando por los cargos directivos, comprendan la importancia de esta transformación, y sepan transmitirlo en todos los ámbitos de la compañía. Esto no solo significa mejorar las herramientas, actualizar las tecnologías o formar a los empleados. Además, esta transformación digital debe entenderse como un cambio de filosofía que se adapte al paradigma actual y a los posibles escenarios que separará el futuro.
Definir objetivos y métricas
Otro paso fundamental para implantar el Big Data en el sector financiero es saber qué aspectos se quieren mejorar y cómo se van a evaluar los resultados obtenidos. Para ello, se deben realizar estudios previos que determinen las debilidades, fortalezas, amenazas y oportunidades de la empresa, las acciones que se van a llevar a cabo y los KPIs adecuados para medir los resultados.
Diseñar un plan de acción
En base a todos los análisis previos, se ha de implantar una estrategia encaminada a la consecución de lo objetivos. Es fundamental que todos los miembros de la empresa conozcan cuáles son estas metas y las directrices a seguir para alcanzarlas. Es decir, todo los departamento de la empresa ha de seguir un mismo plan de acción. Evidentemente, este es uno de los pasos más complicados, y también uno de los más importantes, ya que de él depende en gran medida el éxito o el fracaso del negocio.
Retos de futuro del Big Data en el sector financiero
El desarrollo del Big Data en las finanzas se enfrenta a diversos retos que, a día de hoy, impiden que cualquier empresa pueda hacer un uso efectivo de esta tecnología.
Una de los principales escollos es el elevado coste de implantación. Es cierto que existen herramientas Big Data cuyo coste no es demasiado elevado. Sin embargo, cuando hablamos de coste en general nos referimos al gasto en dinero y en tiempo que conlleva una transformación profunda de cualquier organización. A ello hay que sumar la formación de directivos y empleados, lo cual no lleva a otro de los principales desafíos del Big Data.
Efectivamente, otro de los problemas a la hora de implantar el Big Data en las finanzas es la falta de profesionales cualificados. La demanda de servicios Big Data es en estos momentos muchos mayor que el personal que dispone de las capacidades, conocimientos y talento necesarios.
Por otro lado, está el factor de la desconfianza de los usuarios, Por ejemplo, hay clientes que no se fían a la hora de usar una herramienta automatizada que les guíe en sus inversiones, y siguen prefiriendo el trato humano. La única manera de solventar este problema es demostrar la efectividad del Big Data a lo largo del tiempo, ganarse poco a poco la confianza de cada vez más usuarios para que, en el futuro, el Big Data sea considerada como una herramienta fiable.
Ejemplos de Big Data aplicado a las finanzas
Aunque muchas veces ni siquiera nos demos cuenta, los cierto es que el Big Data ya lleva muchos años utilizándose en el sector de las finanzas A continuación vemos algunos ejemplos de empresas, instituciones y entidades que recurren a esta tecnología.
UQAM en Montreal
La Universidad UQAM de Montreal fue una de las pioneras en la investigaciones de datos para fusiones y adquisiciones a través de redes sociales, en concreto de LinkedIn. Los desarrolladores del proyecto detectaron que antes de que se produzca alguna operación de este tipo, se intensifica el contacto entre empleados y directivos de ambas compañías. Así, aplicaron tecnologías de data mining y analítica predictiva para detectar señales que podrían indicar posibles acercamientos.
Banco Santander
El Banco Santander puso en marcha en el año 2016 diversas iniciativas basadas en el Big Data con el objetivo de mejorar la atención a sus clientes. Entre ellas está la creación de Santander Analytics, un departamento integrado por expertos en Big Data cuyo objetivo es el control de riesgos y la prevención del fraude. Gracias a la implantación de estas nuevas medidas y herramientas, la entidad bancaria esperar ahorrar hasta 2.500 millones de euros en costes operativos.
Banco BBVA
Otro de los bancos que ha apostado por el Big Data es BBVA, que en el año 2014 puso en marcha el proyecto BBVA Data & Analytics. Se trata de una nueva división integrada por 50 expertos en Big Data y con oficinas en España y México. Entre los proyectos más exitosos desarrollados por este departamento está ‘Commerce360‘, una herramienta de business intelligence basada en Big Data y enfocada a pequeñas y medianas empresas.
Morgan Stanley
Esta multinacional financiera se dio cuenta de que el grid computing y las bases de datos tradicionales no eran suficientes para hacer frente a la enorme cantidad de datos que manejaban. Por ello, en el año 2010 empezaron a utilizar la herramienta de Big Data Hadoop. Primero la aplicaron solo en 15 servidores destinados a la gestión en el mercado de las commodities. Debido a la eficacia de la herramienta y a los resultados obtenidos hoy en día ya se apoyan en Hadoop a la hora de tomar decisiones para sus proyectos más importantes.
Con estos ejemplos llegamos al final de nuestro artículo sobre Big Data en las finanzas. La conclusión es que el análisis y procesamiento de datos es casi más importante en el sector financiero que en cualquier otro. Lo que hoy en día se una tecnología utilizada principalmente por grandes compañías, pronto se convertirá en una solución para la evaluación financiera a distintos niveles, desde pequeñas y medianas empresas hasta las finanzas personales.
