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La minería de datos como eje fundamental en el sector financiero.

Con la crisis del sector financiero en el 2008, la presión regulatoria se hizo más notable para la inversión en las áreas de gestión de riesgo y cumplimiento normativo. Y las empresas de los sectores financiero, solidario, de seguros y de valores están expuestas a una tendencia en la gestión de datos, que puede estar basada en la inteligencia en riesgo, aunque, en un principio, recoger esta información es un objetivo para conocer más a los clientes y al mercado, su análisis termina convirtiéndose en un problema.

Es allí donde la minería de datos o el data mining pueden ayudar a estas compañías. Esta técnica utiliza herramientas computacionales avanzadas para analizar en profundidad grandes volúmenes de información y proveer resultados de alta confiabilidad, aportando a la solución de los riesgos que estas entidades afrontan, obteniendo así ventajas competitivas en el mercado.

A medida que las organizaciones crecen, los datos asociados a ellas crecen de forma exponencial y aumenta su grado de complejidad. De acuerdo con esto, hay un desafío único para dar sentido a todos los datos que provienen de diferentes fuentes, controlarlos y extraer de ellos información de valor.

Hay una teoría que habla de las 3Vs, y se traduce en 3 frentes para determinar la dimensión de lo que es la Big Data cuando se refiere a ingentes cantidades de información.

  • Volumen: a medida que crece la base de datos, no pueden ser operados por las herramientas tradicionales, sino que deben ser respaldados y monitoreados.
  • Velocidad: el constante cambio y circulación de la información en tiempo real hace que el análisis se vuelva cada vez más necesario.
  • Variedad: la información proviene de diferentes fuentes y formatos estructurados, semiestructurados y no estructurados.  Y cada uno de esos datos requiere diferentes tipos de análisis o diferentes herramientas para usar en tiempo real, según las necesidades de la entidad.  

Con estos datos las empresas pueden corregir procesos y hacer proyecciones para la toma de decisiones cada vez más acertadas y en menos tiempo.

Algunos ejemplos de lo que se puede hacer con minería de datos son:

  • Clasificar a los clientes de manera más acertada según su comportamiento crediticio y de consumo para ofrecerles productos y servicios personalizados.
  • Identificar a los clientes que son propensos a cambiarse a otra entidad.
  • Detectar intentos de fraude bancario.
  • Diseñar y construir bases de datos multidimensionales.
  • Predecir los pagos de los créditos y las prácticas morosas.
  • Descubrir a clientes que están involucrados en casos de lavado de activos y financiación del terrorismo.

La implementación de estos sistemas se traducirá en una reducción de costos en el mediano plazo, pues segmenta la publicidad y ahorra tiempos en la toma de decisiones.

En este desarrollo organizacional, la minería de datos junto con el Machine learning son el primer paso, pero para que las compañías estén completamente protegidas y puedan explotar su potencial, es necesario vincular este proceso con un sistema de gestión de riesgos fuerte, que contemple todos los peligros y que cuide la información valiosa sobre la que se está haciendo la minería de datos. Por lo tanto, se orientan al descubrimiento de patrones, tendencias, perfiles u otras relaciones que sean de interés.

Garantías Comunitarias les ofrece a sus empresas clientes modelos de machine learning para que potencien sus capacidades y hagan una gestión inteligente de los riesgos propios de su sector. Conozca más aquí.

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Los datos proporcionados por el área de Analítica de GARANTÍAS COMUNITARIAS GRUPO S.A. se derivan del reporte de la superintendencia de economía solidaria, por lo que este informe contiene análisis y escenarios que no necesariamente se convierten en una consultoría o en información para la toma de decisiones. Razón por la cual el uso de la información contenida es de exclusiva responsabilidad del usuario.

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