Con la creciente inclusión de nuevas tecnologías en el Sector Financiero, contar con sistemas de prevención y control para una gestión de riesgo integral se vuelve una necesidad. Las tecnologías de Análisis Predictivo, como Modelización, Big data y Machine Learning son técnicas estadísticas que permiten alcanzar soluciones tanto para la Entidad Financiera como para los clientes, a través de información nueva o histórica de la organización que servirá para predecir patrones de comportamiento y consumo.
Conocer estos patrones de comportamiento de los usuarios en la red contribuye para anticipar cambios económicos que puede sufrir la empresa. Como complemento a las herramientas de Análisis Predictivo, en las organizaciones se ha apostado por crear equipos de analistas que puedan interpretar los millones de datos que circulan en Internet y crear algoritmos para anticiparse a eventos que puedan suceder en el futuro.
Las herramientas de Análisis Predictivos son funcionales en diversos ámbitos profesionales, principalmente son utilizadas en Marketing, Finanzas, Seguros y Salud. Para comprenderlo mejor podemos utilizar de ejemplo uno de los sectores que más las utiliza, el minorista y retail, ya que son áreas que siempre están buscando mejorar su posición de ventas y forjar mejores relaciones con los clientes.
Amazon, la multinacional especializada en E-Commerce, en el momento en el que un usuario está realizando una compra, presenta una lista de otros artículos similares que otros compradores compraron, con base en estadísticas e información histórica.
El Análisis Predictivo
ha crecido exponencialmente en los últimos tiempos ¿A qué se debe?
Su crecimiento dentro de las organizaciones se debe principalmente a los avances tecnológicos en áreas de Big Data y Aprendizaje Automático. Cuando nos referimos a Big Data hablamos de la combinación de datos cuyo volumen y complejidad dificultan su gestión y procesamiento con herramientas convencionales como bases de datos.
Por otro lado, cuando nos referimos a Aprendizaje Automático, hablamos de algoritmos computacionales que analizan variables y funciones para toma de decisiones basadas en aprendizajes del sistema interno de la Red.
Implementar un sistema de Análisis Predictivo en una organización puede traer múltiples beneficios, conozcamos algunos…
Permite analizar los datos en tiempo real, lo cual es vital para el futuro de las compañías, ya que el comportamiento del consumidor y, las tendencias cambian muy rápido y hay que saber procesar los datos en el menor tiempo posible. Contar con Análisis Predictivo dentro de una Entidad Financiera permite anticiparse a cambios económicos que pueden ocurrir en el futuro y afectar a la organización y, de ese modo, reducir riesgos.
Por otro lado, para las industrias de producción y fabricación, implementar un Análisis Predictivo les permite anticipar de manera efectiva el inventario y las tasas de producción requeridas para los diferentes períodos temporales, pronosticando tendencias y estacionalidades.
En sectores de retail, un Sistema Predictivo puede ayudar a mejorar la forma en la que funciona el negocio, conociendo cifras, estadísticas y Data que contribuya a mejorar la vida útil de un producto. En servicio al cliente se utilizan para alcanzar los objetivos CRM (Customer Relationship Management), que se ha planteado la compañía, mejorando la relación con los usuarios.
Otra de las ventajas que ofrece el Análisis Predictivo es la detección de fraudes, mediante patrones de comportamiento en un sitio Web o una Red, el sistema permite detectar anomalías que indican amenazas para la compañía, también resaltan y toman acciones inmediatas para evitar y reducir los costos que implicaría la estafa en sí.
Por último, uno de los beneficios más importantes está enfocado en la experiencia para los usuarios, ya que, a través de estas tecnologías las organizaciones pueden ofrecer un catálogo de servicios, productos y experiencias más personalizado, ajustándose a las diferentes necesidades de cada persona, tomando en cuenta los datos que hacen a cada usuario único al momento de relacionarse con la compañía.
Implementar un modelo de Análisis Predictivo en una Entidad Financiera
es beneficioso para la organización, el reto es saber cómo hacerlo.
El primer paso es definir el objetivo que la compañía busca alcanzar y para qué utilizará los datos que procese el Análisis Predictivo; después es necesario recopilar información y Data de interés, aquí es donde entra en juego el Data Mining, que prepara datos de diferentes fuentes para su análisis y profundiza en ellos en busca de patrones de comportamiento y tendencias; a partir de ahí, se pasa a analizar, limpiar, transformar y modelar Data con el objetivo de descubrir información útil y procesarla con modelos estadísticos.
Una vez se ha pasado esta primera fase, se empieza a implementar un modelo predictivo acorde a las necesidades de la empresa que permita trabajar con información que se anticipe a escenarios futuros.
Uno de los aspectos más importantes para tener en cuenta cuando se implementa Análisis Predictivo, es el seguimiento que se debe dar al rendimiento del sistema, a la información que se recibe y el análisis de Data que permita precisar las cifras en beneficio de la Entidad Financiera.
Algunas de las desventajas que se han podido evidenciar en Análisis Predictivo es la complejidad y la imprevisibilidad de datos estandarizados y cuantificados, los cuales, si no han sido correctamente trabajados, pueden arrojar cifras e información errónea. Otro de los aspectos que algunos usuarios resaltan como oportunidad de mejora de este Sistema Predictivo es que es invasivo en cuanto a privacidad.
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