¿Cómo ayuda el Big Data a la gestión del riesgo financiero?

Los datos disponibles en Internet se incrementan segundo a segundo, de forma exponencial. Para hacernos una idea, un iPhone actual tiene la misma capacidad para procesar datos que la NASA cuando envió el primer hombre a la luna. El análisis y procesamiento de esta cantidad de datos, disponibles de forma prácticamente inmediata, abre todo un nuevo potencial de posibilidades tanto a procesos existentes como a nuevos.

El sector financiero es uno de los muchos beneficiados por el Big Data, especialmente en la gestión del riesgo, con modelos predictivos más potentes, disminución del tiempo de reacción y mayor efectividad.

Además, el Big Data permite al sector Fintech identificar riesgos y oportunidades en la utilización de tecnologías emergentes para proporcionar servicios financieros eficientes y sostenibles

Las claves del Big Data en la gestión del riesgo

Pero, ¿qué aporta concretamente el Big Data a la gestión del riesgo en los sectores financieros?

En primer lugar, permite establecer modelos de predicción del riesgo más potentes. Si le sumamos la posibilidad de acceder a los datos y analizarlos en tiempo casi real, el tiempo de respuesta es mucho más rápido, lo que permite evitar el problema antes de que surja o reducir los daños al máximo si se ha producido ya.

El Big Data también permite una cobertura del riesgo más extensa, ya que proporciona una visión global, dibuja un escenario mucho más amplio ante cualquier incidente.

Otro valor añadido del Big Data es el ahorro de costes que supone en la gestión del riesgo: procesos más automatizados, mayor precisión de los sistemas predictivos, menor riesgo de fracaso…

Las cinco V del Big Data

Hay tres factores que permiten al Big Data aportar valor a los diferentes sectores: volumen de datos que puede procesar, velocidad de procesamiento de los datos y variedad de los datos, es decir, capacidad de compilar datos tanto estructurados (por ejemplo, bases de datos) como no estructurados (interacciones en redes sociales, configuraciones de dispositivos…).

Pero al sector financiero se le añaden dos factores más: valor y veracidad de los datos.

¿En qué áreas ayuda el Big Data?

En la gestión del riesgo financiero podemos encontrar diferentes áreas, a las que el Big Data aporta un valor ligeramente diferente en cada caso.

Gestión del fraude

La gestión del fraude se ha hecho tradicionalmente rastreando de forma manual las operaciones. Pero los estafadores utilizan tecnologías cada vez más diversas y complejas. El Big Data, al extraer datos de cualquier fuente imaginable, ofrece una aproximación integral a los datos, lo que permite detectar el fraude de forma temprana y reduce el posible daño a mínimos.

Gestión del crédito

El Big Data proporciona una mejor capacidad predictiva, ya que las nuevas fuentes de datos —social media, bases de datos de marketing…—, permiten predecir mucho mejor comportamientos del usuario, y anticipar problemas de devolución del crédito o detectar fraudes con precocidad.

Blanqueo de capitales

Identifica incidentes con rapidez y dibuja un escenario mucho más amplio, lo que permite una reacción en tiempo casi real.

Mercado y crédito comercial

Permite mejores simulaciones y predicciones sobre empresas y mercados, como por ejemplo tipos de interés, intereses, cambio, liquidez, precios de la materia prima…

Riesgo operacional

El potencial del Big Data radica en la posibilidad de integrar amplias plataformas en una sola solución, lo que proporciona más control y conocimiento sobre las interacciones con los clientes, y por lo tanto mejorar la seguridad y la confidencialidad.

Gestión del riesgo integrado

En resumen, la capacidad de proporcionar una visión global de los diferentes factores y áreas de riesgo financiero.

¿En qué actividades de gestión del riesgo ha tenido más éxito el Big Data?

Según una encuesta de The Economist Intelligence Unit, las empresas y entidades que utilizan herramientas de Big Data consideraron que la actividad de gestión del riesgo en la que el Big Data ha resultado más exitoso ha sido la prevención del fraude con tarjeta, para el 31% de encuestados. Las otras dos actividades más beneficiadas han sido la evaluación del riesgo de devolución del crédito, o prevención de los impagos, en un 26%, y la capacidad de compilar y analizar los requisitos de liquidez, en un 24%. Con porcentajes bastante más reducidos, el soporte al cumplimiento y reporting de normativa (9%) y la predicción de tendencias de mercado (7%) también han sido positivos.

Oportunidades para el Big Data

El Big Data abre infinidad de oportunidades para cualquier sector, pero hay tres que se perfilan con mucha más fuerza en el panorama actual: el contacto rápido con los clientes para verificar transacciones sospechosas, lo que se puede realizar en tiempo casi real; el uso de modelos predictivos para detectar operaciones fraudulentas, cada vez más afinados y efectivos; y el seguimiento del comportamiento de pago sobre el 100% de transacciones, al disponer de una mejor trazabilidad y fuentes de datos más diversas.

Conclusiones

En lo que respecta al sector financiero, los mercados cada vez están más interconectados, lo que aumenta el riesgo en este sector. Pero dado que paralelamente la cantidad de datos disponible para analizar aumenta de forma exponencial día a día, el Big Data puede proporcionar un conocimiento cada vez más detallado y profundo del sector y sus tendencias.

Las aplicaciones más frecuentes del Big Data son los modelos predictivos para evitar el fraude, y el seguimiento y análisis de comportamientos de usuarios para la gestión del riesgo crediticio. Hay otras áreas de aplicación del Big Data con muchísimo potencial en este sector, pero aún se encuentran en fases iniciales de desarrollo e implementación.

El sector Fintech tiene un gran potencial en la aplicación de Big Data para detectar riesgos y oportunidades de las nuevas tecnologías y sistemas de pago. El crecimiento de estos nuevos sistemas comporta un aumento de los riesgos, ahora mucho más predecibles con la información proporcionada por todo el flujo de datos de la red.