En el mundo de las finanzas, la ciencia de datos está en boca de todos estos días. Pero, ¿qué es exactamente? ¿Cuál es su impacto real en el sector financiero? ¿Y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de las empresas? DigDash desvela todos los secretos de la ciencia de datos.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos y otros procesos para explotar grandes conjuntos de datos.
En otras palabras, la ciencia de datos consiste en recopilar datos de distintas fuentes y extraer de ellas la información pertinente. Estas fuentes pueden adoptar formas muy diversas: bases de datos de clientes, redes sociales, aplicaciones móviles, datos abiertos, etc.
El análisis de Big Data permite a las organizaciones tomar decisiones informadas mediante la predicción del comportamiento de los clientes, la identificación de áreas de mejora o el descubrimiento de nuevas oportunidades en su mercado.
El creciente papel de la ciencia de datos en las finanzas
Aunque la ciencia de datos puede aplicarse a todos los sectores de actividad, ofrece muchas oportunidades en el mundo de las finanzas.
En efecto, las empresas financieras recopilan volúmenes de datos especialmente importantes, cuya explotación representa un verdadero reto. Ya que este sector se caracteriza por su complejidad y su entorno normativo en constante evolución.
En este contexto, los científicos de datos financieros desempeñan un papel crucial. Dotados tanto de competencias técnicas avanzadas como de un profundo conocimiento de las finanzas, llevan a cabo una amplia gama de misiones, como:
- Crear almacenes de datos para reunir datos de múltiples fuentes.
- Mejorar la gestión de riesgos o la lucha contra el fraude mediante el análisis de datos.
- Diseñar algoritmos para automatizar las transacciones.
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en las finanzas?
Lejos de ser una simple moda, la creciente popularidad de la ciencia de datos en el sector financiero se explica por sus múltiples aplicaciones potenciales.
Gestión de riesgos
El análisis de riesgos es una de las áreas clave de la ciencia de datos en finanzas. Permite a las organizaciones tomar decisiones estratégicas, al tiempo que aumenta la fiabilidad y seguridad de sus procesos.
Las empresas del mundo de las finanzas se enfrentan a diversos tipos de riesgo, que pueden derivarse de la competencia, el crédito, el mercado, etc. La gestión de estos riesgos es, por tanto, una etapa esencial, que suele dividirse en tres fases: identificación, seguimiento y priorización de los riesgos. Esta práctica es especialmente compleja, ya que requiere conocimientos avanzados en varias disciplinas, como la estadística.
Afortunadamente, los agentes financieros tienen acceso a datos masivos sobre sus clientes y transacciones financieras, que pueden utilizar para mejorar sus modelos de evaluación de riesgos.
La ciencia de datos permite, por ejemplo, comprobar la solvencia de una persona con una rapidez y fiabilidad sin precedentes. Gracias a potentes algoritmos de aprendizaje automático, es posible analizar las transacciones realizadas por un cliente y extraer conclusiones precisas.
Conocimiento del cliente
Con la aparición de las herramientas digitales y los nuevos modos de consumo asociados, el sector financiero se interesó muy pronto por la ciencia de datos para comprender mejor a sus clientes y ofrecerles la mejor experiencia posible.
Utilizando la solución DigDash dataviz, CACEIS ha desplegado un portal extranet seguro dedicado a sus clientes. El objetivo es ofrecerles una visión consolidada de todas sus actividades y permitirles consultar cuadros de mando para saber en todo momento en qué punto se encuentran.
El Big Data es una auténtica mina de oro, rebosante de información sobre los hábitos de consumo de los clientes. Por tanto, puede explotarse para poner en marcha acciones de marketing predictivo, que consisten en proponer ofertas que se ajusten perfectamente a las necesidades y preferencias de cada individuo.
También es una forma excelente de desarrollar servicios personalizados, basados en el análisis de datos, pero también en la información obtenida a través de las interacciones con los clientes.
Como proveedor líder de soluciones de pago para bancos, HPS Worldwide ha elegido la solución DigDash Business Intelligence para ofrecer un servicio adicional a sus clientes, con cuadros de mando y gráficos que les permitan supervisar eficazmente sus actividades.
Detección de fraudes
El fraude es una de las principales preocupaciones de las empresas financieras. Y con razón: a medida que aumenta el número de transacciones, también lo hace el riesgo de fraude.
Sin embargo, el Big Data y las herramientas de análisis de datos han permitido desarrollar soluciones eficaces para combatir esta plaga. Algoritmos se vuelven cada vez más sofisticados, ahora son capaces de detectar de manera inmediata las anomalías y alertar a las organizaciones afectadas.
El aprendizaje automático puede, por ejemplo, identificar patrones anormales en los datos de negociación. Con las alertas en tiempo real, las instituciones financieras pueden investigar inmediatamente la más mínima sospecha. De este modo, pueden reaccionar antes de que sea demasiado tarde y frenar la transacción fraudolosa.
Además, los algoritmos de agrupación pueden utilizarse para dividir los datos en subgrupos (clusters) con el fin de agrupar los datos identificados como sospechosos, lo que no hace sino facilitar su seguimiento.
Gestión del rendimiento
Por último, los agentes financieros tienen la oportunidad de explotar Big Data para gestionar su negocio y mejorar su rendimiento. En concreto, se trata de crear Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) para medir el progreso de la organización día a día, así como para identificar áreas de mejora.
Volkswagen Financial Services ha elegido la solución DigDash Enterprise BI para gestionar sus indicadores de rendimiento y mejorar el desarrollo de su negocio. Atrás queda la gestión manual de la integración de datos: las cifras se ponen a disposición de los usuarios todos los días, a través de una plataforma web ergonómica. Esta estrategia está diseñada para que los indicadores de rendimiento sean accesibles al mayor número de personas posible, gracias a una herramienta fácil de usar y totalmente personalizable.
¿Cuáles son los retos de la ciencia de datos en el sector financiero?
En finanzas, hay muchos objetivos asociados a los proyectos de ciencia de datos, desde reducir costes hasta acelerar el lanzamiento de nuevos productos o servicios. No obstante, la implantación de la ciencia de datos conlleva su propio conjunto de retos.
Contratación de científicos de datos financieros
Para alcanzar sus objetivos de ciencia de datos, las empresas financieras necesitan profesionales con competencias muy específicas. En concreto, su función consiste en desarrollar procesos de recuperación, almacenamiento y análisis de datos, con el fin de extraer información utilizable.
A partir de esta información, pueden proponer soluciones adaptadas a los problemas estratégicos de la organización en diversos ámbitos: gestión de riesgos, detección de fraudes, experiencia personalizada del cliente, etc.
Por ello, los científicos de datos en finanzas son perfiles muy demandados, hasta el punto de que los actores del sector se implican directamente en la formación de estos profesionales.
En 2008, por ejemplo, el Grupo BPCE se convirtió en socio exclusivo de la Cátedra de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial para la Banca y los Seguros de Télécom ParisTech. El objetivo declarado es desarrollar cursos de formación acordes con las necesidades de las empresas y aplicar los resultados de la investigación en ciencia de datos al mundo de las finanzas.
El desarrollo de la ciencia de datos requiere, por tanto, no sólo una inversión significativa en formación y contratación, sino también una auténtica política de retención de talentos, siendo los científicos de datos especialmente buscados.
Integración y validación de datos
Cuando se aplica un enfoque de ciencia de datos, la integración de las fuentes de datos y la validación de los datos son retos importantes.
Ante inmensos volúmenes de datos, en diversos formatos, que procede de diversas fuentes, resulta especialmente difícil recopilarlos, agregarlos y transformarlos en información comprensible para apoyar la toma de decisiones.
Con diferentes esquemas de datos, formatos incompatibles y niveles de calidad muy dispares, la integración de datos requiere una herramienta de Business Intelligence de alto rendimiento. El proceso ETL (extraer, transformar, cargar), en particular, es esencial para unificar los datos antes de analizarlos.
Y no olvidemos la importancia de la preparación de datos, que elimina cualquier error, valor atípico o duplicado que pueda introducirse en los datos.
Confidencialidad y seguridad de los datos
A medida que las organizaciones financieras recopilan cada vez más datos, la protección de esta información se convierte en una prioridad. Por ello, deben tomar medidas concretas para garantizar la confidencialidad de sus datos sensibles, ya sean secretos comerciales o información financiera, pero también los datos personales de sus clientes.
Las consecuencias de una fuga o robo de datos pueden ser desastrosas. Por un lado, la vida privada y la información bancaria de los clientes podrían quedar al descubierto. En segundo lugar, un suceso de este tipo puede causar daños duraderos a la reputación de una empresa.
Afortunadamente, las organizaciones disponen de una serie de herramientas para garantizar la seguridad de los datos, desde cortafuegos y sistemas de detección de intrusos hasta copias de seguridad periódicas. También pueden implantar procedimientos estrictos de autenticación y control interno para limitar los riesgos.
¿Cuáles son las nuevas tendencias de la ciencia de datos en el sector financiero?
Las nuevas tecnologías están teniendo una influencia definitiva en la ciencia de datos. En los próximos años, contribuirán a transformar la forma en que los profesionales de las finanzas analizan y procesan los datos.
La inteligencia artificial, por ejemplo, está llamada a desempeñar un papel protagonista, permitiendo el desarrollo de sistemas de análisis cada vez más potentes. Desde la predicción de tendencias de mercado hasta la detección de anomalías en los datos, pasando por la automatización de los análisis, las aplicaciones de la IA en la ciencia de datos son numerosas.
El aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, es otra tendencia importante. El aprendizaje automático se utiliza en todas las etapas de la ciencia de datos, para extraer información valiosa de los datos y mejorar la toma de decisiones empresariales. En un futuro próximo, el aprendizaje automático debería permitir automatizar determinadas tareas, como la búsqueda de datos y la identificación de tendencias ocultas en los datos.
Por último, el uso de la nube se está extendiendo rápidamente en la ciencia de datos. Las soluciones en la nube son ahora muy accesibles y reducen considerablemente los recursos de hardware, humanos y financieros necesarios para crear y mantener infraestructuras informáticas. Como resultado, los científicos de datos en finanzas pueden configurar fácilmente un entorno adaptado al análisis de datos, con la opción de aumentar o reducir los recursos disponibles según sea necesario.
Desde la gestión de riesgos y la detección de fraudes hasta la personalización de la experiencia del cliente, la ciencia de datos ofrece aplicaciones reales para las empresas financieras. Sin embargo, la ciencia de los datos es un complejo conjunto de técnicas que presenta una serie de retos. El uso de una herramienta de Business Intelligence, que permita recopilar, agregar y analizar los datos de manera eficiente, es por tanto un requisito previo esencial para su aplicación.