Datos de calidad, procesos óptimos: clave para empresas financieras

Las empresas financieras utilizan datos en diversos procesos, desde las operaciones comerciales hasta el ofrecimiento de créditos y la elaboración de estrategias de mediano y largo plazo. En un contexto desafiante y con oportunidades, toda la información disponible puede convertirse en un activo crucial para la toma de decisiones y la generación de nuevos modelos de negocio.

¿En qué procesos resulta clave la información precisa y de qué forma puede garantizarse? ¿Cuáles son los avances que la Inteligencia Artificial puede aportar al sector?

Data Quality para 5 procesos clave del sector financiero

Contar con datos de calidad es fundamental para las empresas que se desenvuelven en el sector de servicios financieros por diversos motivos:

• Eficiencia operativa: los datos precisos reducen el tiempo y los recursos dedicados a la verificación y corrección de la información al minimizar los errores en las transacciones, la facturación y las comunicaciones con los clientes.
  
  
• Cumplimiento normativo: los informes de cumplimiento necesitan datos de calidad para evitar las sanciones. Los organismos reguladores dependen de la información para evaluar el cumplimiento y cualquier discrepancia puede dar lugar a auditorías o repercusiones legales.
  
  
• Gestión de riesgos: los datos se utilizan en modelos que predicen el riesgo crediticio, la volatilidad del mercado y la posibilidad de fraude para guiar la aprobación de préstamos y las estrategias de inversión.
  
  
• Satisfacción del cliente: los datos de calidad ayudan a identificar las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes para personalizar los servicios y ofrecer una atención fluida.
  
  
• Ventaja competitiva: los datos permiten obtener información útil para mejorar los servicios, ingresar a nuevos mercados o lanzar nuevos productos. La mala calidad de la información dificulta superar a los competidores, generando pérdida de oportunidades y frenando la expansión de los negocios.

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¿Cómo mejorar la calidad de los datos?

La calidad de los datos al interior de las empresas financieras puede garantizarse mediante un conjunto de iniciativas:

• Implementar niveles de control de calidad de los datos: en un primer nivel puede realizarse una verificación rápida de los datos y solucionar los problemas de calidad de los datos detectados de forma estandarizada. Luego se aplican análisis estadísticos más profundos para detectar anomalías y elaborar perfiles de datos. Finalmente, las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden predecir posibles problemas de calidad de los datos en tiempo real.
  
  
• Conciliar y consolidar registros duplicados: la duplicación es uno de los mayores problemas de calidad. Para resolverlo debe emplearse un marco que combine la información duplicada y la consolide en un solo registro. Estos pueden compararse a medida que se ejecutan las operaciones o procesarse con una frecuencia establecida.
  
  
• Utilizar tecnología para la gestión de la calidad: la adopción de un sistema tecnológico que incluya diferentes funcionalidades puede solucionar las dificultades de los equipos técnicos. Las herramientas de autoservicio que perfilan datos, realizan actividades de limpieza, comparan duplicados y generan una única fuente pueden mejorar el desempeño de los administradores y analistas de datos.

Los beneficios de la Inteligencia Artificial para las empresas financieras

La difusión y adopción de la Inteligencia Artificial puede ofrecer grandes oportunidades para el sector financiero.

En primer lugar, las soluciones basadas en la nube permiten procesar y analizar grandes cantidades de datos para mejorar la escalabilidad, reducir costos y obtener información sobre el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado. Además, pueden utilizarse las soluciones de seguridad con base en la nube para la protección de sistemas y resguardo frente a las amenazas.

En segundo lugar, los chatbots y modelos de PNL como Chat GPT, permiten mejorar el servicio al cliente, automatizar tareas repetitivas y extraer información de datos no estructurados que proporcionan información valiosa sobre las necesidades de los clientes.

En tercer lugar, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten mejorar la detección y prevención del fraude en los bancos mediante la identificación de patrones de actividad fraudulenta y la detección de actividades sospechosas. El monitoreo en tiempo real es una gran herramienta para detectar y prevenir el fraude analizando los datos de las transacciones para identificar actividades sospechosas.

Por último, el análisis predictivo ayuda a identificar riesgos potenciales, optimizar las decisiones de préstamo e inversión y mejorar la orientación al cliente.

Los datos son cruciales para la gestión en los servicios financieros, el cumplimiento normativo, la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. Las herramientas y procedimientos a disposición de las empresas pueden garantizar la calidad de la información para aprovechar al máximo las oportunidades y reducir los riesgos.

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