Casos de uso de Data Science en Banca

El uso de Data Science en el sector bancario es más que una tendencia, se ha convertido en una necesidad para mantenerse al día e ir por delante de la competencia. La banca ha de reaccionar y darse cuenta de que las grandes tecnologías basadas en datos pueden ayudarles a enfocar sus recursos de manera eficiente, tomar decisiones más inteligentes y mejorar sus ratios.

Aquí enumero casi una decena de casos de uso basados en Data Science para daros una idea de cómo gestionar sus significativas cantidades de datos y cómo utilizarlos de manera efectiva.

Detección del fraude

El Machine Learning es crucial para la detección y prevención de los fraudes relacionados con tarjetas de crédito, contabilidad, seguros y más. La detección proactiva del fraude en la banca es esencial para proporcionar seguridad a los clientes y empleados. Cuanto antes detecte un banco el fraude, más rápido podrá restringir la actividad de la cuenta para minimizar las pérdidas. Mediante la implementación de una serie de esquemas de detección de fraudes, los bancos pueden lograr la protección necesaria y evitar pérdidas significativas.

Los pasos clave para la detección del fraude incluyen:

• Obtención de muestras de datos para la estimación de modelos y pruebas preliminares
• Estimación del modelo
• Etapa de prueba y despliegue.

Como cada conjunto de datos es diferente, cada uno requiere un entrenamiento y un ajuste individual por parte de los científicos de datos. La transformación de los profundos conocimientos teóricos en aplicaciones prácticas exige conocimientos especializados en técnicas de extracción de datos, como la asociación, la agrupación, la previsión y la clasificación.

Un ejemplo de detección eficaz del fraude es cuando se producen algunas transacciones inusualmente elevadas y el sistema de prevención del fraude del banco se configura para ponerlas en suspenso hasta que el titular de la cuenta confirme la operación. En el caso de las cuentas nuevas, los algoritmos de detección de fraudes pueden investigar compras inusualmente elevadas de artículos populares, o múltiples cuentas abiertas en un corto período con datos similares.

Gestión de datos de clientes

Los bancos están obligados a recopilar, analizar y almacenar cantidades masivas de datos. Pero en lugar de ver esto como un mero ejercicio de recopilación y custodia, el Machine Learning y las herramientas de Data Science, pueden transformar esto en una posibilidad de aprender más sobre sus clientes con el fin de impulsar nuevas oportunidades de negocio.

Hoy en día, la banca digital se está volviendo más popular y ampliamente utilizada. Esto crea terabytes de datos de los clientes, por lo que el primer paso del equipo de científicos de datos es aislar los datos verdaderamente relevantes. Después de eso, al estar armados con información sobre el comportamiento, interacciones y preferencias de los clientes, los especialistas en datos, con la ayuda de modelos precisos de aprendizaje automático, pueden desbloquear nuevas oportunidades de negocio para los bancos al aislar y procesar sólo esta información más relevante de los clientes para mejorar la toma de decisiones.

Modelos de riesgo en banca de inversión

La elaboración de modelos de riesgo es una gran prioridad para los bancos de inversión, ya que ayuda a regular las actividades financieras y desempeña el papel más importante a la hora de fijar el precio de los instrumentos financieros. La banca de inversiones evalúa el valor de las empresas para crear capital en la financiación corporativa, facilitar las fusiones y adquisiciones, llevar a cabo reestructuraciones o reorganizaciones corporativas y para fines de inversión.

Por ello, la modelización del riesgo parece ser extremadamente sustancial para los bancos y se evalúa mejor si se tiene más y mejor información. Ahora, gracias al poder de Big Data, el sector financiero está aprovechando para elaborar modelos de riesgo más eficaces y así tomar mejores decisiones basadas en datos.

Marketing personalizado

La clave del éxito en Marketing es hacer una oferta realmente personalizada que se adapte a las necesidades y preferencias del cliente. El análisis de datos nos permite crear acciones de marketing personalizadas que ofrezcan el producto adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado y en el dispositivo adecuado. La minería de datos se utiliza ampliamente para la selección de objetivos e identificar a los clientes potenciales de un nuevo producto.

Los científicos de datos utilizan los datos de comportamiento, demográficos e históricos de compra, entre otros, para construir un modelo que predice la probabilidad de respuesta de un cliente a una promoción o una oferta. Sin duda, una oportunidad excelente para mejorar la relación con sus clientes.

Valor de vida de un cliente

El valor de vida de un cliente (CLV) permite a una empresa saber lo que un cliente generará de negocio mientras dure la relación comercial. La importancia de este índice ha aumentado en los últimos años, ya que ayuda a crear y mantener relaciones beneficiosas con clientes seleccionados, generando así una mayor rentabilidad y crecimiento del negocio.

Adquirir y retener clientes rentables es un reto cada vez mayor para los bancos. A medida que la competencia se hace más fuerte, los bancos necesitan ahora una visión integral de cada cliente para enfocar sus recursos de manera eficiente. Aquí es donde entra la ciencia de datos. En primer lugar, hay que tener en cuenta una gran cantidad de datos: como las nociones de adquisición y desgaste de clientes, el uso de diversos productos y servicios bancarios, su volumen y rentabilidad, así como otras características de los clientes como datos geográficos, demográficos y de mercado.

Estos datos a menudo necesitan mucha limpieza y manipulación para que sean utilizables y significativos. Los perfiles, productos o servicios de los clientes del banco varían enormemente, así como sus comportamientos y expectativas. Hay muchas herramientas y enfoques en el arsenal de los científicos de datos para desarrollar un modelo CLV como los modelos lineales generalizados (GLM), la regresión por pasos, la clasificación y los árboles de regresión (CART). La construcción de un modelo predictivo para determinar las futuras estrategias de comercialización basadas en CLV es un proceso inestimable para mantener buenas relaciones con los clientes.

Análisis en tiempo real y predictivo

No se puede subestimar la creciente importancia de la analítica en la banca. Los algoritmos de Machine Learning y las técnicas de Data Science pueden mejorar significativamente la estrategia analítica del banco, ya que cada caso de uso en la banca está estrechamente relacionado con el análisis. A medida que la disponibilidad y la variedad de la información aumentan rápidamente, la analítica se vuelve más sofisticada y precisa.

El valor potencial de la información disponible es asombroso: la cantidad de datos significativos que indican señales reales, no sólo ruido, ha crecido exponencialmente en los últimos años, mientras que el coste y el tamaño de los procesadores de datos han ido disminuyendo. Distinguir los datos verdaderamente interesantes y separarlos del ruido contribuye a una solución eficaz de los problemas y a la adopción de decisiones estratégicas más inteligentes. El análisis en tiempo real ayuda a comprender el problema que frena el negocio, mientras que el análisis predictivo ayuda a seleccionar la técnica adecuada para resolverlo. Se pueden obtener resultados significativamente mejores integrando el análisis en el flujo de trabajo del banco para evitar posibles problemas.

Segmentación de clientes

La segmentación de clientes significa seleccionar los grupos de clientes en función de su comportamiento (para la segmentación conductual) o de características específicas (por ejemplo, región, edad, ingresos…). Hay un montón de técnicas en el arsenal de los científicos de datos como el clustering, los árboles de decisión, la regresión logística, etc. y, como resultado, ayudan a calcular el CLV de cada segmento de clientes y a descubrir segmentos de alto y bajo valor.

No es necesario decir que esa segmentación de los clientes permite una asignación eficaz de los recursos de comercialización y la maximización del enfoque basado en puntos para cada grupo de clientes, así como las oportunidades de venta. Ah! y no hay que olvidar que la segmentación de clientes está diseñada para mejorar el servicio al cliente y ayudar a la fidelización y retención de los clientes, tan necesaria para el sector financiero.

Motores de recomendación

Data Science y Machine Learning pueden crear algoritmos simples, que analizan y filtran la actividad del usuario para sugerirle los elementos más relevantes y precisos. Tales motores de recomendación muestran los elementos que podrían interesar al usuario, incluso antes de que lo busque él mismo. Para construir un motor de recomendación, los especialistas en datos analizan y procesan mucha información, identifican los perfiles de los clientes y capturan datos que muestran sus interacciones para evitar la repetición de las ofertas.

El tipo de motores de recomendación depende del método de filtrado del algoritmo. Los métodos de filtrado colaborativo pueden estar basados en el usuario o en el artículo, y trabajan con el comportamiento del usuario para analizar las preferencias de otros usuarios, y luego hacen recomendaciones al nuevo usuario.

El principal desafío en el enfoque de filtrado colaborativo es el uso de una enorme cantidad de datos que genera altos requisitos técnicos y un coste más elevado. El filtrado basado en el contenido funciona con algoritmos más simples, que recomiendan elementos similares a los que el usuario utiliza para referirse a una actividad anterior. Estos métodos pueden fallar en caso de comportamientos complejos o conexiones poco claras. También existe un tipo híbrido de motores, que combina el filtrado colaborativo y el basado en el contenido.

Ningún método es universal, cada uno de ellos tiene algunos pros y contras, y la elección correcta depende de sus objetivos y circunstancias.

Atención al cliente

Un servicio de atención al cliente excepcional es la clave para mantener una relación rentable y duradera con los clientes. Como parte del servicio al cliente, el soporte al cliente es un concepto importante pero amplio en el sector financiero. En esencia, todos los bancos son negocios basados en el servicio, por lo que la mayoría de sus actividades implican elementos de relacionados con éstos. Incluye responder a las preguntas y quejas de los clientes de manera exhaustiva y oportuna e interactuar con ellos.

Data Science hace que este proceso esté mejor automatizado, sea más preciso, personal, directo y productivo, y con una importante reducción de costes debido a la menor necesidad de tiempo del equipo humano.

Sin duda, para obtener una ventaja competitiva, los bancos deben reconocer la importancia crucial de la ciencia de datos, integrarla en su proceso de toma de decisiones y desarrollar estrategias basadas en los datos de sus clientes. Empezar dando pequeños pasos asumibles para incorporar el análisis de Big Data en sus modelos operativos, e ir por delante de la competencia.

Esta lista de casos de uso no dejará de crecer, ya que el Data Science es un campo que no deja de desarrollarse y también por la capacidad de aplicar modelos de aprendizaje automático a datos reales, obteniendo resultados cada vez más precisos.