¿Cómo se utiliza el análisis de datos en el sector bancario?

Áreas clave del análisis de datos bancarios

• Análisis de riesgos y calificación crediticia: 30% de casos de uso

El análisis de datos proporciona a los bancos una visión mucho más aguda para detectar riesgos y comprender su impacto financiero. Por ejemplo, los modelos "hipotéticos" les permiten reproducir diferentes escenarios -como variaciones de los precios de las divisas o las materias primas- para que puedan afinar sus estrategias de cobertura. Cuando se trata de evaluar la solvencia crediticia, se examina una amplia gama de datos, como los hábitos de gasto, las tendencias de ingresos y el historial de reembolsos. Combinado con ML, añade otro nivel al detectar patrones de riesgo y proporcionar puntuaciones crediticias aún más precisas.

• Detección y prevención del fraude: 25% de casos de uso

El análisis avanzado de datos bancarios ayuda a los bancos a profundizar en los datos de las transacciones y el comportamiento de los clientes para detectar cualquier actividad anómala que, de otro modo, podría pasar desapercibida. Con una supervisión en tiempo real, los bancos pueden detectar y responder rápidamente a los intentos de fraude y proteger tanto a sus clientes como a su negocio. Gracias a herramientas como la IA, la segmentación avanzada y la RPA, los bancos están pasando de los métodos de adivinación de la vieja escuela a técnicas más precisas basadas en el comportamiento que mejoran el control del fraude.

• Personalización, NBA/NBO: 20% de casos de uso

El análisis de datos en banca ofrece a los bancos una imagen completa de cada cliente al reunir datos de distintos puntos de contacto para crear perfiles detallados. Los bancos utilizan las estrategias de "próximas mejores acciones" (NBA) y "próximas mejores ofertas" (NBO) para mejorar la satisfacción del cliente y encontrar más oportunidades de venta adicional y cruzada. Al integrar el análisis de micromomentos offline, los bancos pueden utilizar las interacciones offline de los clientes para personalizar su experiencia online, y viceversa, creando un recorrido del cliente fluido y atractivo.

• Mejora de la eficiencia operativa: 15% de casos de uso

Los bancos utilizan bases de datos internas, sistemas de CRM, redes sociales y datos de mercado para realizar un seguimiento de las métricas clave, como los ratios coste-ingresos, la rentabilidad de los activos, los costes de captación de clientes y la duración del ciclo de los procesos. Estos KPI ayudan a medir el rendimiento, identificar ineficiencias y orientar los esfuerzos de optimización para mejorar las operaciones en general. El análisis de datos también resulta útil para la evaluación comparativa del rendimiento, ya que permite comparar las métricas de un banco con los estándares del sector, poner de relieve las lagunas y señalar el camino hacia la mejora.

• Comercialización: 10% de casos de uso

Con el análisis de datos, los responsables de marketing de los bancos pueden detectar fácilmente tendencias e información sobre clientes nuevos y existentes. Analizando datos como la participación, los hábitos de gasto y los comportamientos de los clientes, los bancos pueden elaborar estrategias específicas que hagan más eficaces sus esfuerzos de marketing. Ahora, gracias a los flujos de datos y al análisis, los profesionales del marketing tienen toda la información que necesitan al alcance de la mano. El análisis de datos también ayuda a analizar la eficacia de las campañas de marketing y retención midiendo las tasas de conversión y el retorno de la inversión en marketing.