--- title: "Gestión de datos en empresas financieras: Retos y oportunidades" description: "Conoce las oportunidades y desafíos de la gestión de datos en el sector financiero. Descubre el uso de la información no estructurada." image: https://blog.powerdata.es/hubfs/HAL/Blogs/Destacada/Destacada%20Cabecera%20pwd%20-%20Gesti%C3%B3n%20de%20datos%20en%20empresas%20financieras%20Retos%20y%20oportunidades.jpg --- # Gestión de datos en empresas financieras: Retos y oportunidades Conoce las oportunidades y desafíos de la gestión de datos en el sector financiero. Descubre el uso de la información no estructurada. jun 11, 2024 --- Con los avances digitales y desarrollo de nuevas tecnologías como la nube, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las instituciones financieras cuentan con diversas herramientas para ofrecer un mejor servicio a sus clientes y dar soluciones más eficientes a las operaciones que realizan. Entre ellos se encuentra la adopción de información no estructurada en procesos como el otorgamiento de créditos a usuarios y empresas, una alternativa prometedora pero también con el riesgo que implica el uso de datos por fuera de los más convencionales como balances contables y reportes financieros. ¿En qué consisten los principales desafíos para el sector en general y para las decisiones en materia de créditos?   | ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/BLOG%20HubSpot.png?width=90&height=103&name=BLOG%20HubSpot.png) Un importante 95% de las empresas identifican la gestión de datos no estructurados como un tema desafiante. Fuente: [Techreport](https://techreport.com/statistics/big-data-statistics/) | | --- | ## ** Los desafíos de data management en el sector financiero** La [gestión de datos financieros](https://www.gartner.com/en/finance/glossary/financial-data-management) es un conjunto de procesos y políticas que permiten la consolidación de la información financiera, el cumplimiento de las normas y leyes contables y la producción de informes financieros detallados. Entre los [principales desafíos con riesgos y oportunidades](https://www2.deloitte.com/us/en/pages/advisory/articles/data-management-trends-in-financial-services.html) para el sector se destacan: - Foco en el cliente y compromiso digital: los clientes exigen cada vez más personalización por parte de las empresas. La [gestión de datos](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/10-reglas-para-cumplir-con-las-regulaciones-con-data-management) granulares puede ofrecer experiencias integradas y servicios hiperpersonalizados y habilita la integración e intercambio de datos de clientes entre funciones. - **Agenda de crecimiento:** enfoque hacia iniciativas generadoras de valor no sólo desbloqueando eficiencias, sino también proyectando nuevos modelos de negocios, diversificación de las carteras de productos e impulso a la innovación. - **Reportes regulatorios:** los reguladores se vuelven más sofisticados y las instituciones financieras deberán satisfacer los requisitos y expectativas, respaldar los objetivos de cumplimiento cambiantes e impulsar la eficiencia en los procesos de presentación de informes. - **Calidad y resiliencia de los datos: **la precisión de los datos en las primeras etapas del ciclo de vida y la definición de métricas de informes buscan demostrar el buen estado de los datos a la alta dirección. El riesgo cibernético sigue siendo una máxima prioridad. - **Modernización de la infraestructura de datos:** la adopción de las nuevas tecnologías incluye la implementación de la nube pública, el fomento de la agilidad y el respaldo de la banca abierta y los servicios financieros. Implementar una combinación de tecnología, herramientas y datos basados ​​en los casos de uso de mayor prioridad será un aspecto fundamental.   | ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/BLOG%20HubSpot.png?width=90&height=103&name=BLOG%20HubSpot.png) El 97,2% de las organizaciones están invirtiendo en Big Data e inteligencia artificial. Fuente: [Techjury](https://techjury.net/blog/big-data-statistics) | | --- | ## ** El aporte de Big Data al credit scoring** Los métodos de [credit scoring](http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/download/rimf/rimf_v8_n2_03.pdf) son algoritmos evalúan el riesgo de crédito de un solicitante de financiamiento entre “bueno” y “malo” según su probabilidad de default. Para realizarlo, los modelos de riesgo de crédito utilizan como insumo dos tipos de variables: los números contables publicados en reportes financieros y la información proveniente de los mercados financieros como retornos de las acciones y precios de la deuda.   **![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/%5BPWD%5D%20Componentes%20Web/BLOG%20HubSpot%202.png?width=200&height=152&name=BLOG%20HubSpot%202.png)** Tal vez te interese leer: [5 pasos claves para mejorar la calidad de datos en tu empresa](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/5-pasos-claves-para-mejorar-la-calidad-de-datos-en-tu-empresa)     Un enfoque alternativo y novedoso es la incorporación de la información textual para mejorar la evaluación del riesgo crediticio con datos cualitativos. Esta información incluye: - Artículos de noticias sobre los últimos desarrollos de las empresas. - Informes de analistas con análisis profundos sobre las estrategias de las empresas, el posicionamiento competitivo y las perspectivas. - Clasificaciones de productos en los sitios de compras online con la satisfacción del cliente. - Redes sociales con las últimas noticias y comentarios de clientes en tiempo real. Con estos insumos, se implementa una técnica denominada análisis de sentimiento que utiliza el procesamiento del lenguaje, análisis de texto y herramientas computacionales para clasificar comentarios subjetivos de diferentes usuarios. Así, a la información textual expresada en cualquier formato se asigna un número que representa un tipo y grado de opinión transformando la información cualitativa en cuantitativa y comparable. Este índice se integra en el sistema de calificación con un peso adecuado y puede ser utilizado para la evaluación de clientes para los que se cuenta con información limitada. Sin embargo, el uso de esta información presenta retos: - Para usar datos textuales, se requiere una capacidad computacional potente con herramientas de programación que puedan leer, procesar y analizar los grandes volúmenes de información. - Los datos no se encuentran almacenados en una estructura tradicional para su análisis. - No existen procedimientos estándar para que una máquina analice e interprete un texto escrito en un lenguaje natural. En suma, el potencial de las nuevas tecnologías y el Big Data en el sector de los servicios financieros es innegable. Los desafíos a sortear son complejos, pero se abren numerosas oportunidades para la mejora de las experiencias de los clientes, la eficiencia operativa y gestión de riesgos.   *![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/Stock%20images/Separadores/11.png?width=300&height=49&name=11.png)*   ¿Desea conocer más de Data Management? Contáctanos [![Contacta con nosotros](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/239039/d9daf169-027b-47ae-8079-0a0cb03d91a3.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/239039/d9daf169-027b-47ae-8079-0a0cb03d91a3)   [Data Management](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/topic/data-management) ## Artículos relacionados Gestión de Datos ### [Más allá de la IA: Snowflake Cortex como motor de agilidad estratégica](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/más-allá-de-la-ia-snowflake-cortex-como-motor-de-agilidad-estratégica) En un contexto donde las organizaciones necesitan convertir datos en decisiones cada vez más rápido, herramientas como Snowflake Cortex Code abren... 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