August 8

¿Cómo se relaciona el big data con el sector financiero?

0  comments

El procesamiento de datos en el sector financiero se ha ido simplificando en la actualidad, en especial gracias al manejo del big data. En una época en donde se necesita personalizar servicios, fidelizar clientes y aumentar la seguridad de las transacciones e inversiones, aprovechar las tecnologías disponibles se ha vuelto fundamental. 

El entorno de las finanzas busca mantenerse constantemente a la vanguardia en cuanto a instrumentos tecnológicos que pueda utilizar, y un ejemplo de ello es el uso de los macrodatos.

¿Qué es el big data y análisis de datos?

Este concepto se refiere a una serie de información de gran variedad, más compleja, dada en gran volumen y a gran velocidad. No cualquier software puede procesarla, por las características mencionadas, pero sirve para estudiar a fondo ámbitos empresariales y permitir una mejor comprensión de los datos.

El volumen de datos es tan alto que, para que te des una idea, en 2020 fue de 64 zetabytes, y se estima que para 2025 serán más de 180 a nivel mundial.  

¿Cómo es que los macrodatos benefician al sector financiero?

Ahora es momento de revisar cómo es que el big data y análisis de datos financieros se relacionan y cuáles son los principales beneficios que generan.

Permiten la personalización

Los datos tan vastos y precisos logran que los bancos y demás entidades crediticias puedan saber cuáles son los hábitos económicos y cómo es que se comportan los clientes, de modo que puedan hacer productos a medida que se adapten a sus necesidades.

Son útiles para generar ingresos

Es un punto importante, relacionado con el anterior, pues los prestamistas se pueden beneficiar mucho del big data, en el sentido de que con un análisis financiero basado en datos precisos, pueden enfocarse mejor en clientes específicos, y así ofrecerles productos de acuerdo con sus necesidades y que les sean especialmente atractivos. 

Esto puede lograr atraer a las empresas adecuadas, identificándolas al saber cuáles tienen menor riesgo crediticio, un mejor historial, mayor solvencia, y fidelizándolas en el tiempo. 

Significan una herramienta aprovechable para inversores

Los sistemas predictivos se benefician del big data, para poder tener una comprensión de la información recopilada. Al entender mejor los grupos de datos, se pueden identificar tendencias, lo cual sirve para saber en dónde y en qué momento se puede invertir.

La previsión del rendimiento en los mercados financieros, permite a los inversores tomar decisiones rápidas y certeras de acuerdo con los datos que son analizados. 

Esta característica predictiva, también termina siendo muy útil para que las entidades crediticias puedan prever el panorama futuro de sus clientes.

Fortalecen la seguridad

Este es un factor que se cuida mucho en el sector financiero, y el big data ayuda para localizar puntos débiles en los sistemas, así como para poder identificar, mediante un análisis financiero, posibles fraudes, al tener toda la información al alcance y así saber si el comportamiento de los usuarios es irregular o no.

API SAT y big data

La interfaz de CRiskCo es un software que puede gestionar los macrodatos apropiadamente, integrando toda la información del SAT en tu nube y generar reportes que permitan tomar mejores decisiones. 

Si eres prestamista, esta API te puede proveer de toda la información fiscal de tus clientes y potenciales en un reporte crediticio, para que puedas cuidar de tus intereses, al tiempo que ofrezcas los productos que mejor se adecuen a cada empresa que requiera solicitar financiamiento. 

Conoce la API SAT de CRiskCo y aprovecha todos los beneficios del big data.

Fuentes de información

  1. www.oracle.com/mx/…/what-is-big-data
  2. es.statista.com/temas/…/big-data
  3. www.tamoco.com/es/…/big-data-finance-industry-analytics
  4. criskco.com.mx/que-es-un-reporte-crediticio-y-como-se-construye
  5. criskco.com.mx
  6. es.statista.com/grafico/…/volumen-estimado-de-datos-digitales-creados-o-replicados-en-todo-el-mundo
Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked

{"email":"Email address invalid","url":"Website address invalid","required":"Required field missing"}

Otros Artículos