Big data: la nueva herramienta de transformación en finanzas. Los aspectos transformacionales de Big Data han cambiado la forma en que operan en numerosos sectores. Al presentar un camino más extenso para la expansión comercial, la introducción de big data en finanzas ha abierto una nueva área de exploración para la industria, incluida la introducción de FinTech.
Acercando a las instituciones financieras hacia la implementación de nuevas tecnologías, el cruce identificable entre las tecnologías se está volviendo cada vez más distinto. Ahora que muchas empresas reconocen el big data como una herramienta vital, si aún se encuentra detrás de la curva, su negocio se estará perdiendo.
Big Data ha crecido exponencialmente en la última década, con la creación de nuevos sistemas y algoritmos que permiten su uso en una escala más amplia. Una asociación estrecha con esta mejora tecnológica es el estándar creciente de las prácticas y los principios de big data que, en el sector financiero, no podrá evitar.
Detección de fraude
La recopilación de datos es una parte vital del funcionamiento diario de las instituciones financieras, y es algo que se está convirtiendo en un aspecto crucial en la detección temprana de actividades fraudulentas. Anteriormente, el descubrimiento de este tipo de acción se basaría en factores de identificación específicos, como tiempos de inicio de sesión inusuales, direcciones IP incorrectas o transacciones anormales.
Pero ahora, debido a los importantes avances en big data y prácticas analíticas, puede brindarle la oportunidad de detectar amenazas tan pronto como ocurran, utilizando análisis en tiempo real para identificar cualquier riesgo que intente pasar por alto sus protocolos de protección.
Análisis en tiempo real
Como hemos explicado anteriormente, la prevención del fraude es una parte vital de las operaciones diarias en la banca, y asociarse es el aumento de la capacidad de análisis en tiempo real . Utilizado para detectar amenazas de seguridad inmediatas, encontrar la interrelación correcta entre los procesos puede ser fundamental al aumentar sus protocolos de seguridad.
Si bien el aprovechamiento del poder de big data puede ser beneficioso, también abre nuevas vías para que las amenazas se infiltren en sus datos, redes e infraestructura del sistema. Tener el equipo adecuado a mano para analizar los datos entrantes le permitirá aislar los riesgos antes de que estas amenazas puedan superar su configuración de seguridad y, en última instancia, proteger toda la información del cliente que ha almacenado.
La creación de un resumen estadístico completo y el análisis de amenazas potenciales de su negocio permitirá la creación de algoritmos diseñados especialmente. Diseñado con datos históricos que muestran violaciones de datos anteriores, cada fórmula específica conducirá a una identificación más fácil de las nuevas amenazas.
Para utilizar estos algoritmos con éxito, los miembros experimentados de su equipo de big data analizarán comparativamente todos los datos recién recopilados que parezcan sospechosos en relación con cada fórmula y datos históricos similares. Si se descubre un riesgo de seguridad, implementarán las medidas de seguridad relevantes, que protegerán contra la amenaza actual y también ofrecerán la prevención de riesgos futuros.
Datos en abundancia
La introducción de Big Data nació por necesidad, ya que las herramientas tradicionales utilizadas por las instituciones financieras ya no podían hacer frente a la cantidad de información entrante. Esta cantidad de datos ha establecido nuevas áreas para mejorar los procedimientos analíticos y de seguridad, y Chris Gledhill, Director Ejecutivo de SeccoAura , cree que es un hecho positivo significativo después de su introducción al sector.
«Los bancos tienen una gran cantidad de datos», dice Chris. «Han resuelto el primer desafío de dónde obtener los datos, están sentados en pilas de cosas». También son bastante buenos para mantener los datos seguros. Por definición, los bancos son seres seguros y, por lo tanto, tienen mucha más confianza del consumidor y permiso moral para actuar sobre los datos que tienen «.
Big Data ha creado la oportunidad de aumentar el poder de cómputo en el sector financiero, lo que ha llevado a desarrollos en el almacenamiento y análisis de datos. Sin embargo, el avance más significativo para asociarse con la introducción de big data es el desarrollo de FinTech, y las capacidades que ahora se abren para las IF.
FinTech sigue siendo una industria joven que está cambiando continuamente. Permite desencadenar los aspectos positivos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el sector financiero. Es a partir de esta introducción de nueva tecnología que podemos identificar el comienzo de una creciente relación entre FinTech, big data y los bancos. El experto financiero Alex Jiminez cree que si las IF se dejaran a su suerte, no emprenderían innovaciones por sí mismas.
«Antes del auge de los dispositivos móviles, el último cambio verdaderamente innovador en la banca fue la introducción de cajeros automáticos», dice Alex. «Como mínimo, las IF han necesitado mantenerse al día con las firmas de Fintech al poner al cliente en el centro de sus actividades, ya que esto es algo de lo que se han alejado a lo largo de los años».
Debido a la incorporación de FinTech, los clientes se encuentran en un punto donde toda la información de su cuenta se ha digitalizado completamente. Tienen control completo sobre sus transacciones, una práctica que en el pasado se habría gestionado en un mostrador.
La continua revolución financiera tampoco ha detenido las técnicas de administración de cuentas, ya que la introducción de la billetera digital permite que las transacciones se completen directamente desde un dispositivo móvil.
Este cambio ventajoso de los desarrolladores permite el uso del pago en estos dispositivos y ha cambiado rápidamente la forma en que se realizan y monitorean las compras.
Otra tecnología que ha llegado a buen término es la cadena de bloques, y para aquellos que no están familiarizados con la tecnología, es un sistema que utiliza una red de computadoras de igual a igual para validar las transacciones. Permite a los usuarios realizar y verificar transacciones sin una autoridad central de terceros.
Al ofrecer un sistema que brinda a los usuarios control total sobre su bienestar financiero, reduce en gran medida las amenazas de seguridad al proporcionar una plataforma más difícil para que los piratas informáticos intervengan en las transacciones, creando un sistema robusto.
A pesar de que los datos importantes influyen en esta tecnología, y que demuestran ser el catalizador de su introducción, Chris Gledhill cree que blockchain ha robado el protagonismo, a pesar de que los grandes datos crearán un impacto duradero.
«Conceptualmente, la mayor influencia ha sido el cambio de datos por lotes a datos en tiempo real», dice Chris. “La banca fue una compensación basada en el calendario, mientras que Fintech exige datos en tiempo real. La mayor influencia práctica ha estado en el back office con cosas como la calificación de crédito y los motores de riesgo «.
Sin embargo, todavía hay desarrollos por hacer en Fintech, ya que todavía está en las etapas de construcción. Si bien ya ha tenido un impacto positivo, se espera que se produzcan numerosos niveles de evolución antes de que pueda convertirse en la herramienta definitiva para las IF. Pero como explica Modefinance, sin la disponibilidad de big data, FinTech no existiría.
«El préstamo de conocimiento matemático y estadístico al sector financiero es el ingrediente clave para dar un valor agregado a los datos que genera la industria», dice la compañía. «Otra ventaja de FinTech es el desarrollo de una red fuertemente conectada en un intercambio de datos por datos financieros, que induce la estandarización y facilita el trabajo de las autoridades de supervisión».
Contrastar los aspectos positivos asociados con la introducción de cualquier nueva tecnología son los efectos negativos, y al implementar Big Data, su empresa tendrá problemas de solución que podrían retrasar la finalización del proceso.
La confianza para tomar decisiones
A medida que el uso del big data continúa creciendo, se verá inundado por una cantidad considerable de información que, aunque puede validar y guiar su proceso de toma de decisiones, no puede hacer el movimiento correcto para usted.
Al utilizar Big Data como una herramienta de toma de decisiones, nuestro consejo es utilizar datos suficientes para respaldar o negar las teorías que ya tiene, pero en última instancia, no confíe en la información, ya que se debe elegir la ruta de decisión que elija para eliminar. Por ti y no por los datos.
Las IF permiten que los datos no se utilicen
La revolución del big data ha golpeado firmemente al sector financiero. Sin embargo, con la afluencia de nueva información colocada en silos de almacenamiento, la posibilidad de que se pase por alto información vital es evidente, y Alex Jiménez afirma que los datos permanecerán en gran medida sin explorar.
«Hay una gran cantidad de aspectos positivos, como el uso de datos para impulsar la estrategia comercial, abordar las necesidades de los clientes micro y macro, la competencia, controlar el riesgo y mejorar la operación», dice Alex. «Lo negativo es que gran parte de los datos se mantienen en un lugar aislado, la competencia por los recursos es rígida y la administración tradicional de FI no ha aprendido a usar los datos para administrar una empresa».
Tienes que utilizar las técnicas estadísticas correctas
Al utilizar Big Data en finanzas, un elemento de su negocio que estará bajo un escrutinio constante es el análisis de datos. A medida que profundice en la información que ha recopilado, descubrirá que el aumento del volumen requerirá que desarrolle nuevas técnicas de análisis estadístico para obtener los resultados que necesita.
A lo largo del nuevo proceso de recopilación de datos, a medida que más datos fluyan a su empresa, descubrirá que serán predominantemente datos no estructurados, y es aquí donde pueden surgir problemas. Para obtener con éxito la información correcta de estos conjuntos de datos, incluidos los patrones, las correlaciones interdependientes o el riesgo potencial, el equipo encargado del análisis estadístico de sus datos se encargará de crear nuevos algoritmos y métodos para analizar los nuevos datos.
Este proceso puede consumir bastante tiempo, especialmente si las corrientes de información que fluyen son constantes y pueden causar una tensión adicional en su negocio, que tal vez deba abordar tanto en costos financieros como de personal.
A medida que comienza a explorar las vías abiertas por big data, descubrirá una serie de aspectos diferentes que se derivan de la tecnología que puede ayudar a su empresa a crecer y adaptarse al uso exitoso.
La introducción de la minería de datos en sus operaciones diarias le permitirá procesar más datos en bruto en información útil que puede ayudar a que su negocio crezca al mismo tiempo que ofrece información. Para obtener una visión exitosa de lo que pueden ofrecer los datos, se le puede solicitar que use una pieza específica de software que usará algoritmos creados para buscar patrones en las grandes cantidades de datos que recopila su empresa.
El proceso en su totalidad tomará cinco pasos para desenterrar los patrones e información ocultos en sus datos.
- Recoge los datos y cárgalos en un almacén de datos
- Almacenar y gestionar la información.
- Organización por parte de su equipo de gestión de datos.
- Análisis y clasificación por resultados de usuario.
- Visualización en un formato fácil de compartir.
Sin embargo, al usar esta tecnología, Bob Katz , CEO de FACTS, aconseja precaución. «Estas soluciones, particularmente cuando son utilizadas por firmas de servicios financieros, a menudo involucran algoritmos complejos que representan estrategias comerciales o de negocios», dice Bob. «El acceso no autorizado a estos datos, ya sea de forma externa o interna mediante piratería o reingeniería, puede proporcionar información privilegiada y agrega otra capa de seguridad».
En el sector financiero, el uso de big data muestra cero signos de desaceleración. La constante introducción de nuevos avances tecnológicos ha llevado a las empresas por caminos que nunca creyeron posibles y permitió un rápido crecimiento en el crecimiento y desarrollo empresarial.
Dado que se espera que estos avances continúen en el sector, los expertos de la industria prevén un futuro brillante para el sector bancario, con el uso de cada nueva tecnología que ofrece oportunidades para una mayor expansión.
Consultar también:Ventajas y desventajas de implementar Big Data en su negocio; Las 5 (cinco) V del Big data; La razón por la que necesita Big Data para mejorar el aprendizaje en línea
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