El Big Data aporta al sistema financiero seguridad y fiabilidad. Las transacciones online cada vez son más numerosas y seguras debido a mecanismos y políticas de evaluación y detección de riesgos y fraudes en tiempo real.
Antilavadodedinero / Murcia
GDS Modellica aporta soluciones de análisis discrecionales y técnicas de aprendizaje automático para garantizar la seguridad de las transacciones, gestionar el riesgo y combatir el fraude
La COVID-19 ha acelerado el proceso de transformación digital del sector financiero; el confinamiento y la distancia social han provocado un incremento de las compras e-commerce, un mayor uso de la banca electrónica, banca móvil o pagos a tercero y, por consiguiente, un crecimiento superior al esperado de las transacciones y pagos digitales. La Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia ha cifrado, el dinero que movió el comercio electrónico en España durante 2020, en más de 51.600 millones de euros, solo 14.600 millones de euros en el último trimestre.
La capacidad de respuesta del sector financiero ha sido brillante durante la pandemia gracias a la incorporación y a la utilización de innovadoras tecnologías, tipo Big Data o Inteligencia Artificial, capaces de estandarizar, analizar y procesar inmensos volúmenes de datos para evaluar la situación real, detectar patrones de comportamientos y elaborar estrategias futuras eficaces. Si hay un sector que se apoya en la gestión y análisis de datos es el financiero, donde el Big Data es ya un imprescindible.
Los algoritmos permiten detectar fraudes y medir riesgos crediticios, además de colaborar con las entidades en el entendimiento de sus clientes para resolver problemas y mejorar la custodie experiencia. Su uso contribuye al desarrollo confiable y seguro de la banca digital y móvil con transacciones online más seguras y numerosas.
La tecnología, afirma Antonio García Rouco, director general de GDS Modellica «no solo cambiará el comportamiento del cliente, sino que permitirá nuevas técnicas de gestión de riesgos con análisis avanzados. La proliferación de nuevas tecnologías proporciona un alto nivel de ejecución y almacenamiento de datos con costes inferiores y de forma más rápida.
Esto permite un mejor soporte a las decisiones de riesgos e integración de procesos». Según GDS Modellica, entre los beneficios que aporta el Big Data al sector financiero destacan: el procesamiento y optimización del análisis datos de manera automatizada; una más precisa evaluación y prevención de riesgos, identifica patrones y tendencias, análisis de la competencia, detecta oportunidades de negocio, simplifica procedimientos, mayor operatividad, mejora la experiencia del cliente, facilita la toma de decisiones, segmentación clientes por perfiles de terminados para ofrecer productos personalizados adaptados a sus necesidades. El Big Data es utilizado en el sector financiero para:
Prever fraudes y proteger de forma proactiva, el análisis de grandes cantidades de datos y transacciones en tiempo real detecta fraudes ya conocidos, identifica riesgos o anomalías en conductas de usuario para tomar medidas inminentes.
Evaluar automáticamente la solvencia de los clientes, los algoritmos permiten realizar un análisis de la situación económica de solicitante para saber quienes son sus clientes, determinar el riesgo y determinar si pueden hacer frente al préstamo.
Minimizar los riesgos de las decisiones financieras, poder analizar y procesar los datos, en tiempo real, permite conocer el contexto real de los mercados, la situación propia, cuáles son los riesgos y actuar en consecuencia.
Mejorar de los mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones, combatir fraudes en tiempo real optimiza procesos y ayuda a prevenir posibles fraudes. Un análisis que activa ipso facto mecanismos y políticas de seguridad en las transacciones.
Adaptarse a la normativa financiera para prevenir fraudes, el hecho de cumplir la PSD2 refuerza la seguridad en los pagos electrónicos, y evita posibles de escenarios de fraude.
Reducción costos, al aumentar las eficiencias operativas se reduce el fraude y, por tanto, se incrementa la eficiencia y satisfacción del cliente.
Mejorar la relación y experiencia del cliente/usuario, la capacidad de aprendizaje automático favorece realizar predicciones más precisas de riesgos y fraudes, identificando y priorizando aquellas posibles transacciones fraudulentas. Se traduce en una mayor lealtad y aumenta la capacidad de retención de clientes.
Personalizar las experiencias, el análisis de los datos de los clientes aporta una información que permite conocer mejor a los clientes, segmentarlos por perfiles y ofrecerles productos adaptados a sus necesidades.
La información obtenida del análisis de datos, según García Rouco, permite a los bancos aprovechar al detalle los pagos de los clientes, el comportamiento del gasto, la presencia en los medios sociales e incluso la actividad de navegación online en la toma de decisiones de riesgo.
La gestión de los datos sensibles comporta dificultades, de ahí la necesidad de recurrir a empresas especializadas, tipo GDS Modellica cuyas soluciones y tecnologías están destinadas a gestionar el riesgo y combatir el fraude con el fin de satisfacer las necesidades de los clientes, optimizar sus recursos y trazar estrategias y nuevas oportunidades.
