Gestión de Big Data y riesgos en los bancos

Los datos juegan un papel cada vez más importante en la actividad bancaria.  

7 septiembre, 2017

Por Eric Crabtree (*)

 

Son la clave para desarrollar interacciones inteligentes con los clientes sin importar el canal, adaptadas para satisfacer la demanda de individuos y familias. Los datos también están impulsando nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial y los bots, que están, a su vez, ayudando a aumentar la eficacia operativa y a reducir riesgos. Los datos están permitiendo incluso nuevos modelos de banca, como préstamos entre pares (peer-to-peer), financiación colectiva (crowdfunding) y economía compartida.   

El impacto generado por los datos se ilustra mejor al observar los avances en el sector de crédito al consumidor. Tradicionalmente, los bancos usan calificación de crédito, que se basa en un estrecho rango de puntuación que cambia con poca frecuencia. Este enfoque presenta dos restricciones principales. En primer lugar, la toma de decisiones es lenta pues los bancos tienen una visión incompleta de la salud financiera del consumidor. En segundo lugar, esto genera ´archivos pequeños´, especialmente sobre consumidores de la generación Millennial que no tienen una historia financiera y tienen aversión a deudas. En muchos países, el crédito al consumidor ha sido negativo y usado por los bancos esencialmente para colocar en la lista negra personas con pagos atrasados.  
 

Hoy en día, los bancos están basando sus decisiones de préstamo y gestión de riesgos en datos integrados. Información sobre amortización de deuda están combinándose con datos de transacciones y cuentas corrientes casi en tiempo real para desarrollar modelos completos de evaluación de riesgos. En lugar de depender de la puntualidad de los pagos o del porcentaje de crédito disponible utilizado, los bancos pueden evaluar patrones de riesgo a partir de comportamientos en el pasado o posibles cambios futuros.

Con los consumidores de tipo ´archivo pequeño´, bancos y agencias de crédito están explorando nuevas fuentes de datos, tales como el historial de pago de cuentas y uso de teléfonos móviles. En algunos casos, particularmente con prestamistas no bancarios, la naturaleza de las redes sociales del consumidor también puede contribuir a la evaluación de la oferta de crédito.   

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