Este es un importante recurso para aquellas compañías que buscan la disminución considerable de cualquier riesgo y también optimizar cada uno de los procesos que forman parte de su día a día.

¿Qué es el análisis predictivo?

Se trata de un método al estilo preventivo que se encarga de reconocer con anticipación algunas tendencias y resultados para ser actuar en función de esto. Actualmente esto se hace apoyado de la inteligencia artificial como una herramienta bastante eficaz en este tipo de análisis de mercado.

Esta es una herramienta particularmente útil especialmente en un sector tan volátil dónde hay muchos riesgos en todo momento.

Las consecuencias negativas a partir de estos están relacionadas a una pérdida significativa en el ámbito financiero y además manifestar una perspectiva poco confiable de las instituciones bancarias.

El uso de este análisis predictivo precisamente deseas erradicar los problemas relacionados con estos riesgos para que cada medida implementada pueda hacer del funcionamiento de la banca algo eficaz y acercándose cada vez más a la precisión.

¿Por qué este sector invierte tanto en tecnología?

Este tipo de análisis los ha llevado a reducir significativamente las pérdidas y estar mucho más preparados para todos los acontecimientos que vendrán en el futuro. Además de esto han logrado a través de ellos una precisión que mitiga cualquier riesgo y les permite tomar decisiones precisas acerca de cualquier situación.

Precisamente gracias a esta forma más realista de predecir lo que sucederá y a la reducción enorme de cualquier riesgo o pérdida las empresas toman una decisión acertada de invertir todo el dinero necesario para mantener la innovación tecnológica que le permita ser cada vez más eficientes en este informe.

Durante los últimos años dicha inversión aumentó significativamente y las cifras siguen creciendo ya que aplicando la mejor solución para cada caso estudiado las ganancias de la banca se valoran cada vez en un porcentaje mayor.

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de un análisis predictivo en la banca y finanzas?

Este es un claro ejemplo de Cómo lavar que las finanzas pueden hacer un uso correcto de esta tecnología predictiva.

Permite la prevención de fraudes a través de una detección temprana

Hace apenas unos pocos años las pérdidas relacionadas con los fraudes en la banca llegaron a cifras exorbitantes donde más de un millón de dólares por formar un parte de estas transferencias bancarias fraudulentas solo en los Estados Unidos.

Quizás esta es la razón principal por la cual la banca considera la automatización de los procesos para poder adquirir así un análisis predictivo qué les permite detectar todos los fraudes o la mayoría de estos. En este caso los bancos tienen la oportunidad de ver con claridad todas aquellas transacciones que parezcan sospechosas y detectar fraudes de manera rápida.

Este proceso funciona a través de diversos algoritmos adquiridos a través del aprendizaje automático donde terminan transformados en modelos predictivos que se aplican a cada una de las transacciones. Para ellas se elige un número que va en una escala específica y según los valores de cada transacción se puede determinar si se trata de una operación de riesgo. Entre los factores elegidos para estos se encuentran: horas, historial, ubicación y toda la información bancaria que monitoreada constantemente.

Aplicando el algoritmo anterior se puede dar prioridad o visibilidad a aquellas operaciones que se realicen fuera de los patrones comunes de cada uno de los clientes y se califica como sospechosa para su rechazo y posterior revisión.

Formar un correcto pronóstico financiero

Esta es una de las razones por las cuales cada vez más compañías implementan este sistema y lo alimentan de forma continua. A través de estos informes se puede lograr una definición clara sobre lo que sucederá en un futuro respecto al crecimiento bancario y demostrará además todos aquellos valores relacionados con el rendimiento de la compañía y también los objetivos a cumplir.

Esto permite hacer correcciones tempranas respecto a diversas decisiones que impiden a una empresa alcanzar el éxito completamente.

Crear una oferta de personalizada con clientes

Tratar de mejorar los productos y servicios ya existentes puede tener una tarea mucho más sencilla cuando se involucran estas tecnologías innovadoras que son capaces de generar un análisis predictivo que permitirá a las compañías mantenerse actualizadas en cuanto a todo el catálogo que presentan a cada uno de los clientes que están adscritos a sucursales.

También permite que las instituciones puedan conocer de manera más precisa qué es lo que necesitan estas personas y realizar un análisis anticipado sobre sus necesidades más próximas, así pueden presentar requerimientos adecuados en el momento exacto para ofrecer las mejores soluciones.

Disminuye los riesgos

Se puede decir que es una de sus funciones principales y la razón por la cual todas las instituciones decidan incluir este tipo de tecnologías para mejorar sus procesos cada día. Este análisis permite que a través de todos los datos que se han recopilado a diario y cada uno de los patrones que se establecen desde el inicio hasta la actualidad se puede hacer una comparación estratégica entre todas las transacciones del pasado y presente logrando así identificar cualquier transacción ilegal y sospechosa. De esta manera se puede hacer un monitoreo en tiempo real para descartar que se trate de algo realmente nocivo para la compañía o los clientes.

Gestionar eficazmente los riesgos

No solo se trata de la detección existentes, sino que estén en el sistema puede ser usado para establecer aquellos eventos futuros que pueden perjudicar a la compañía.

En este caso pueden tomar decisiones respecto a diversos temas para mitigar los daños.

Los análisis permiten realizar un cambio en los tipos de cambio de divisas y en las tasas de interés o prever la inflación.

También se pueden manifestar anticipaciones sobre cualquier falla de los sistemas establecidos, esto se logra a través de la lectura de ciertos patrones operativos.

Tiene además la capacidad de conocer en qué momento cambia el patrón relacionado con el flujo de efectivo y el comportamiento del mercado y de los clientes ante este evento.

Informa acerca de cualquier riesgo relacionado con ciertos incumplimientos para evitar cualquier tipo de sanción legal como consecuencia de estos.

Inversiones futuras

En este caso se involucran tecnologías cada vez más sofisticadas que permiten una excelente gestión de todo el patrimonio financiero. Gracias a esta tecnología se puede hacer una predicción bastante exacta acerca de los momentos perfectos para realizar inversiones significativas en el sector sin correr riesgos o por lo menos disminuyendo la cantidad de estos.

Aunque anteriormente existían diversos algoritmos que cumplían con estas funciones en la actualidad hay modelos mucho más sofisticados y basados en la inteligencia artificial los cuales se actualizan constantemente por su cuenta y van convirtiéndose en un sistema cada vez más complejo y preciso.

Información crediticia

Este puede considerarse un pilar fundamental en el funcionamiento de la banca y las finanzas ya que muchos clientes acuden a estas compañías en búsqueda de este servicio.

Permite evaluar de forma verlos todo lo relacionado con el historial de pagos de un cliente, la duración de cada uno de sus créditos, el uso que se le dio a este dinero, los créditos recientes y también los tipos que se han solicitado desde el inicio hasta la actualidad.

Todas estas condiciones podrían determinar una evaluación más precisa y de esta forma conocer a través de los datos si alguien es apto o no para continuar su línea de crédito.

Retos que enfrenta la implementación de sistemas automatizados

Si se desea establecer este tipo de sistemas de análisis predictivo es estrictamente necesario que se cumplan ciertas pautas para que no resulte problemática su operación.

El primer tema que deben abordar estas instituciones es el de establecer un contexto y cumplimiento absolutamente legal para cuidar especialmente todos aquellos datos que los clientes suministran cada día.

El incumplimiento de las normas acarrea consecuencias bastante significativas en caso de que operen fuera de la legalidad.

Existen precedentes donde la protección de los datos de los clientes son una prioridad y debe tratarse justamente como se manifiestan en las leyes.

Además de esto es absolutamente necesario que los datos recopilados por estos sistemas tengan la calidad necesaria para poder convertirse en una estadística precisa.

Finalmente, las instituciones se enfrentan a un problema mucho mayor ya que muchas de estas poseen un sistema que no es compatible con la tecnología innovadora que necesitan implementar. Lograr integrar ambos puede ser un proceso un poco largo y además complejo ya que se necesita de cierta precisión para poder evitar cualquier error.

Además de esto en muchos casos se requieren actualizaciones previas para siquiera pensar en incluir otro tipo de tecnología a los servicios establecidos.

Por otra parte, existe un debate donde se requiere una conexión externa para poder mantener la vigencia del sistema lo que para muchos podría resultar en un riesgo completamente innecesario, consideran que puede representar una vulnerabilidad antes no conocida.