El formulario se ha enviado correctamente.
Encontrará más información en su buzón.
"Los datos están en el corazón de todo banco de alto rendimiento. Con la analítica adecuada, se puede predecir lo que necesitan los clientes, replantear la forma de evaluar el crédito, mejorar la eficiencia de las ventas y anticiparse al fraude. En Innowise, ayudamos a los equipos a convertir los datos brutos en resultados reales utilizando herramientas y marcos de trabajo probados que hemos aplicado en entornos bancarios reales."
Gestor de entregas
Si todavía toma decisiones basándose en resúmenes mensuales o informes aislados, no está obteniendo una visión completa. Hoy en día, los bancos más competitivos tratan los datos como un activo empresarial fundamental, que sirve de base para todo, desde la aprobación de préstamos hasta la detección de fraudes y la estrategia de crecimiento a largo plazo. Ya no se trata sólo de recopilar información. El valor real reside en convertir esa información en conocimiento, y ese conocimiento en acción.
Si se hace bien, el análisis bancario crea un efecto dominó en toda la organización y mejora la forma de atender a los clientes, gestionar el riesgo, cumplir la normativa y hacer crecer el negocio.
He aquí cómo la analítica de datos en banca aporta un valor empresarial real más allá de las operaciones cotidianas:
El análisis de datos ofrece a los bancos la visibilidad necesaria para invertir con intención. Mediante el seguimiento de la rentabilidad a nivel de producto, la eficiencia de los canales y el valor de vida del cliente, los directivos pueden desviar capital de los lastres heredados hacia motores de crecimiento. En lugar de dispersar los presupuestos, los bancos pueden financiar segmentos de alto margen, deshacerse de los de bajo rendimiento y optimizar las inversiones digitales o en sucursales en función del rendimiento real.
En las fusiones y adquisiciones, los datos financieros cuentan parte de la historia, y los analíticos cuentan el resto. Al profundizar en el comportamiento de los clientes, la exposición al riesgo y el rendimiento operativo, los bancos pueden detectar solapamientos, pasivos ocultos o valor sin explotar antes de que se firme el acuerdo. Tras la adquisición, la analítica acelera la integración al revelar dónde consolidar los sistemas, reducir la duplicación y realinear las ofertas. De este modo, las fusiones y adquisiciones dejan de ser una limpieza reactiva para convertirse en una estrategia proactiva de creación de valor.
El análisis de datos es lo que impide a los bancos ponerse al día. Ya se trate de una subida repentina de tipos, un cambio normativo o un cambio de la competencia, la modelización de escenarios basada en datos permite a los directivos poner a prueba sus estrategias, prever el impacto y reaccionar con prontitud. En lugar de reaccionar cuando el daño ya está hecho, los bancos pueden cambiar el precio de los productos, ajustar las políticas crediticias o cambiar el capital casi en tiempo real.
Los consejos de administración hacen mejores apuestas cuando ven el futuro, no las noticias del último trimestre. Los análisis avanzados convierten las métricas dispersas en narrativas orientadas al futuro y basadas en los indicadores clave de rendimiento (KPI) que se corresponden directamente con las referencias normativas y los objetivos estratégicos. Los directivos obtienen una única fuente de verdad con señales de rendimiento en tiempo real, indicadores de riesgo predictivos y escenarios hipotéticos, de modo que las decisiones pasan de las revisiones retrospectivas a los movimientos proactivos que impulsan el valor de la empresa.
El análisis de datos convierte amplios segmentos en precisos motores de ingresos. Mediante el mapeo del riesgo de cancelación, la afinidad del producto y la elasticidad del precio a nivel individual, los bancos pueden adaptar las ofertas, los plazos y los precios para maximizar el valor de por vida. Esto permite a los equipos priorizar las relaciones de alto margen, reducir los incentivos innecesarios y aumentar la rentabilidad.
Cuando los productos parecen iguales, la forma de ofrecerlos se convierte en el verdadero factor diferenciador. El análisis de datos permite a los bancos personalizar a gran escala, adaptarse más rápido que la competencia y descubrir las necesidades antes de que los clientes las expresen. Transforma los servicios en experiencias a medida, creando una ventaja de marca que los competidores no pueden copiar de una ficha de producto.
Entonces, ¿dónde aparece con más frecuencia la analítica bancaria? Desde la puntuación de riesgos hasta la detección de fraudes y las ofertas personalizadas, estas son las principales áreas en las que los bancos ponen en práctica los datos y obtienen resultados reales.
El análisis de datos ayuda a los bancos a evaluar y gestionar el riesgo descubriendo patrones y proyectando resultados futuros. Por ejemplo, los modelos "hipotéticos" simulan cambios en los precios de las divisas o las materias primas, ayudando a los equipos a ajustar sus estrategias de cobertura. En la calificación crediticia, el análisis extrae información de los hábitos de gasto, las tendencias de ingresos y el historial de reembolsos. En combinación con algoritmos de aprendizaje automáticoEstas herramientas pueden mejorar la precisión de las predicciones y descubrir indicadores de riesgo sutiles que los modelos estáticos pueden pasar por alto.
El análisis avanzado de datos bancarios permite a las entidades financieras supervisar las transacciones y el comportamiento de los clientes en tiempo real, lo que facilita la detección temprana de actividades sospechosas. En lugar de depender de sistemas basados en reglas o alertas reactivas, los bancos utilizan ahora AI, modelos de segmentación y RPA para señalar patrones de alto riesgo basados en comportamientos reales. Este cambio mejora la precisión de la detección del fraude y el tiempo de respuesta, y ayuda a proteger con mayor eficacia tanto a los clientes como a la empresa.
El análisis de datos en banca ayuda a los bancos a reunir datos de múltiples canales para crear perfiles de cliente más precisos. Esto les permite aplicar modelos de la mejor acción siguiente (NBA) y la mejor oferta siguiente (NBO), que pueden aumentar el compromiso y sacar a la luz oportunidades de venta cruzada relevantes. Cuando los bancos también tienen en cuenta el comportamiento fuera de línea, como las visitas a las sucursales o las interacciones con los centros de atención telefónica, pueden adaptar mejor las experiencias digitales y mantenerse alineados con las necesidades de cada cliente.
Los bancos se basan en bases de datos internas, plataformas de CRM, perspectivas de las redes sociales y datos de mercado para realizar un seguimiento de indicadores clave como la relación coste-ingresos, la rentabilidad de los activos, el coste de adquisición de clientes y la duración del ciclo de los procesos. Estos indicadores ayudan a los equipos a medir el rendimiento y detectar ineficiencias. La analítica también sirve de referencia al comparar el rendimiento del banco con los estándares del sector, lo que permite detectar carencias y orientar las decisiones sobre mejoras operativas.
Con el análisis de datos, los responsables de marketing de los bancos pueden identificar tendencias y patrones en el comportamiento de los clientes, tanto nuevos como existentes. Analizando el compromiso, los hábitos de gasto y el historial de interacciones, pueden diseñar estrategias de marketing más específicas y eficaces. Los flujos de datos en tiempo real proporcionan a los equipos un acceso rápido a la información que necesitan. La analítica también ayuda a evaluar la eficacia de las estrategias de campañas de retención mediante el seguimiento de las tasas de conversión y el rendimiento de la inversión.
Visite análisis de datos en sus sistemas y procesos es una decisión inteligente. Ya se trate de luchar contra el fraude, perseguir los ingresos o reducir la carga operativa, la analítica ayuda a pasar de los informes reactivos a las decisiones proactivas. Aquí es donde los bancos ven el mayor impacto.
Cuando la analítica se integra en CBS, los bancos dejan de adivinar y empiezan a detectar lo que importa en tiempo real. Esto incluye la detección de fraudes, el descubrimiento de déficits de tesorería, la mejora de la evaluación del riesgo crediticio y la detección de ineficiencias operativas antes de que se agraven.
Los CRM son más que meras herramientas de almacenamiento de datos cuando se combinan con análisis. Los bancos pueden utilizar las tendencias de comportamiento y los patrones históricos para prever los ingresos, adaptar las estrategias de precios y detectar los primeros signos de pérdida de clientes. Una caída repentina del compromiso o un cambio en el uso del producto suelen indicar que un cliente está listo para irse. La analítica ayuda a detectarlo antes de que ocurra.
La analítica ofrece a los bancos visibilidad en tiempo real del rendimiento real de sus operaciones. Mediante el seguimiento de los tiempos de servicio, la identificación de cuellos de botella y el control de la satisfacción del cliente, los equipos pueden crear bucles de retroalimentación continuos que conducen a decisiones más inteligentes y ajustes más rápidos.
El análisis de datos bancarios actúa como un segundo par de ojos para los equipos financieros. Detecta lo que las hojas de cálculo suelen pasar por alto, como transacciones duplicadas, entradas mal clasificadas e incoherencias en los informes. Esto significa auditorías más rápidas, menos correcciones manuales y estados financieros más limpios.
Cuando la analítica impulsa sus aplicaciones móviles o web, todos los usuarios disfrutan de una experiencia más inteligente. Eso podría significar herramientas de presupuesto que se ajustan al comportamiento o sugerencias de productos basadas en el gasto real, en lugar de conjeturas.
El análisis de datos proporciona a los bancos herramientas más afiladas para gestionar el riesgo y cumplir las exigencias normativas. Contribuye a KYC y AML identificando transacciones de alto riesgo, señalando comportamientos inusuales y supervisando la actividad en múltiples canales de pago. El resultado es una mejor supervisión sin ralentizar las operaciones.
Desde los mercados de datos financieros hasta las señales sociales, los conjuntos de datos externos ofrecen a los bancos una imagen más clara de las tendencias del mercado y el riesgo de los clientes. La analítica convierte esos datos en útiles. Por ejemplo, la combinación de datos de localización con el historial de transacciones móviles puede revelar segmentos de clientes emergentes o detectar anomalías de gasto vinculadas a regiones específicas.
El análisis avanzado ayuda a bancos y agencias de crédito a ir más allá de la calificación crediticia única. En lugar de basarse únicamente en datos estáticos, pueden evaluar el riesgo de forma dinámica teniendo en cuenta el comportamiento en tiempo real, fuentes de datos alternativas y condiciones económicas cambiantes. El resultado son decisiones más precisas y un acceso más amplio a los productos crediticios.
El análisis de datos puede aportar grandes beneficios a la banca, pero muchos equipos se topan con un obstáculo a la hora de convertir ese potencial en resultados reales. Desde infraestructuras obsoletas hasta lagunas en el cumplimiento normativo, estos son los principales retos que frenan a los bancos y cómo superarlos.
Los bancos manejan algunos de los datos más sensibles que existen. Una sola filtración puede desencadenar pérdidas financieras, sanciones reglamentarias y consecuencias para la reputación. Para evitarlo, son fundamentales un cifrado potente, controles de acceso basados en funciones, almacenamiento seguro y anonimización de datos.
Con datos procedentes de cajeros automáticos, aplicaciones móviles, herramientas de CRM y fuentes de terceros, las incoherencias son habituales. He visto a bancos perder la confianza en sus propios cuadros de mando debido a datos fragmentados u obsoletos. Consolidar las fuentes en un lago o almacén de datos unificado, aplicar la validación automatizada y realizar un seguimiento del linaje de los datos son pasos esenciales para evitar malas decisiones basadas en datos erróneos.
Muchos sistemas bancarios no se diseñaron para el análisis en tiempo real o el procesamiento de datos a gran escala. Sustituirlos por completo es caro y arriesgado. Lo más inteligente es incorporar componentes nativos de la nube y API que amplíen la capacidad sin eliminar el núcleo antiguo.
La implantación de plataformas analíticas puede resultar cara, sobre todo por los costes de licencias, integraciones personalizadas y formación del equipo. Pero eso no significa que tenga que salirse del presupuesto. Hemos ayudado a nuestros clientes a reducir costes utilizando proveedores en la nube como AWS, Azureo GCP, aplicando la compresión para reducir la sobrecarga de almacenamiento y escalonando la implantación para evitar grandes inversiones iniciales.
"En Innowise sabemos que poner en marcha una iniciativa de análisis de datos puede generar un gran valor, pero también conlleva retos técnicos y estratégicos, especialmente para los bancos que acaban de empezar. Nuestros ingenieros trabajan estrechamente con su equipo desde la planificación hasta la implementación para ayudarle a crear una solución bien diseñada, preparada para el futuro y alineada con sus objetivos y presupuesto desde el primer día."
En Innowise hemos visto cómo la analítica de datos marca la diferencia en el sector bancario. Desde informes más rápidos hasta mejores decisiones, estos tres proyectos reales ponen de relieve lo que es posible con los sistemas, las herramientas y la ejecución adecuados.
Trabajamos con una empresa de inversión con sede en EE.UU. que contaba con una sólida trayectoria, pero que tenía problemas con unos flujos de trabajo analíticos obsoletos. Su plataforma extraía datos de fuentes como Bloomberg, pero sólo se actualizaban una vez al día, lo que no es suficiente cuando los mercados se mueven minuto a minuto. Además, la generación de informes para los reguladores era un proceso lento y manual que consumía demasiado tiempo y dejaba demasiado margen de error.
A qué se enfrentaban:
Intervinimos para poner al día su plataforma. Nuestro equipo mejoró la integración con Bloomberg para ofrecer datos de mercado en tiempo real, automatizó todo el flujo de informes financieros y añadió herramientas avanzadas de análisis y pruebas de estrés. El resultado fue menos tiempo luchando con hojas de cálculo y más tiempo tomando decisiones de inversión con conocimiento de causa.
Lo que ha cambiado:
Un primer banco europeo recurrió a Innowise para resolver un problema crítico: sus datos estaban dispersos en sistemas obsoletos, lo que dificultaba su seguimiento, auditoría o actuación. Con la información sobre clientes, transacciones y cuentas almacenada en diferentes formatos, los equipos tenían dificultades para generar información oportuna y cumplir la normativa. La conciliación manual de los datos ralentizaba la toma de decisiones, mientras que el mantenimiento de la infraestructura heredada se convertía en una carga económica cada vez mayor.
A qué se enfrentaban:
Creamos un lago de datos centralizado basado en una arquitectura de medallón (capas bronce, plata y oro) para limpiar, estructurar y unificar los datos bancarios a escala. Mediante canalizaciones automatizadas, ingestión de datos en tiempo real y cuadros de mando Power BI, el banco dispone ahora de una única fuente de información para el análisis, el cumplimiento normativo y el conocimiento de los clientes.
Lo que ha cambiado:
En grupo bancario internacional se asoció con Innowise para modernizar su anticuado portal de inversiones, que ya no seguía el ritmo de la evolución de las expectativas de los usuarios ni de los requisitos normativos. Su plataforma actual carecía de flexibilidad, tenía herramientas de administración fragmentadas y dificultaba la ampliación o personalización de las ofertas en sus más de 20 mercados. Contratamos a nuestro equipo para que les proporcionara una aplicación de back-office con numerosas funciones, desde gestión de carteras hasta CRM, ajustes de administración e informes basados en eventos.
A qué se enfrentaban:
Creamos una sólida plataforma de gestión de inversiones basada en .NET, Azure y React. Incluía un CRM centralizado, un gestor de carteras dinámico, análisis de inversiones en tiempo real y un sistema de notificación basado en eventos. El banco ofrece ahora una experiencia digital moderna y segura, al tiempo que simplifica sus procesos internos y proporciona tanto a los usuarios como a los administradores un control total sobre los flujos de trabajo financieros.
Lo que ha cambiado:
El análisis de datos ofrece a los bancos una gran ventaja, pero para obtener resultados reales debe formar parte de una estrategia más amplia. Optimizar una sola pieza no será suficiente. La integración puede ser compleja, pero con la expertos adecuados guiándote y señalándote los aspectos que debes mejorar, el proceso se hace mucho más fácil. Cuando se hace bien, no solo funciona, sino que ayuda a que todo funcione mejor.
El análisis de datos desempeña un papel fundamental en la seguridad de la banca. Al escanear miles de transacciones, ayuda a detectar cualquier cosa inusual, como patrones extraños o actividades sospechosas, y lo señala rápidamente. De este modo, los bancos pueden detectar y gestionar posibles amenazas en el momento en que se producen.
Con el análisis de datos, los bancos tienen mucho que hacer. Tienen que mantener la información de sus clientes a salvo de filtraciones, controlar periódicamente la exactitud de los datos y gestionar el creciente coste de la tecnología. Y por si esto fuera poco, hay que añadir la presión de estar al día con las complejas leyes de privacidad de datos, que no hacen sino aumentar el reto.
El análisis de datos ayuda a los bancos a gestionar mejor su negocio. Muestra dónde se están ralentizando las cosas, elimina parte del trabajo repetitivo del equipo e incluso avisa cuando hay que arreglar algo antes de que se convierta en un problema mayor.
El análisis de datos ayuda a los bancos a detectar el fraude en el momento en que se produce, vigilando de cerca las transacciones. También examina patrones pasados para predecir riesgos futuros, de modo que los equipos puedan prepararse para lo que se avecina en lugar de reaccionar a posteriori.
Sí, el análisis de datos puede aumentar los ingresos de los bancos. Les ayuda a averiguar qué quieren realmente los clientes, adaptar las ofertas en consecuencia, mantener el interés de la gente, ajustar los precios de forma inteligente y estar al tanto de las nuevas tendencias del mercado.
Experto en FinTech
Siarhei lidera nuestra dirección de FinTech con un profundo conocimiento del sector y una visión clara de hacia dónde se dirigen las finanzas digitales. Ayuda a los clientes a navegar por complejas normativas y opciones técnicas, dando forma a soluciones que no solo son seguras, sino que están pensadas para el crecimiento.
