La calidad de datos en el sector financiero: cómo evitar pérdidas

En el sector financiero, la información precisa, oportuna y completa resulta crucial tanto para las empresas como para los clientes. La mala calidad de los datos puede tener consecuencias severas en términos de pérdidas financieras, reputación e incluso implicaciones legales.  Data management y los avances tecnológicos tienen el potencial de minimizar estos riesgos, generar grandes ventajas e incorporar nueva información en la toma de decisiones. ¿Cuáles son sus principales aportes?

La importancia de Data Quality en el sector financiero 

Mantener la calidad de los datos en el sector financiero es importante por diversos motivos: 

• Gestión de riesgos: los datos se utilizan en modelos para la predicción de riesgos crediticios, volatilidad de los mercados y fraudes para respaldar estrategias de inversión y aprobación de préstamos y minimizar las decisiones perjudiciales.
  
  
• Cumplimiento normativo: los datos son cruciales para los informes de cumplimiento y evitar las sanciones. Los organismos reguladores utilizan la información para evaluar el cumplimiento de la institución.
  
  
• Satisfacción del cliente: los datos ayudan a identificar correctamente las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes para personalizar los servicios y soluciones ofrecidas evitando la insatisfacción y el desgaste.
  
  
• Eficiencia operativa: los datos limpios y precisos aumentan la eficiencia de los procesos cotidianos al reducir el tiempo y los recursos dedicados a la verificación y corrección de datos. Minimiza los errores en las transacciones, la facturación y las comunicaciones con los clientes y disminuyen así los costos operativos.
  
  
• Ventaja competitiva: los datos exactos permiten a las instituciones financieras obtener información útil para mejorar los servicios, ingresar a nuevos mercados o lanzar nuevos productos. La mala calidad obstaculiza estas decisiones estratégicas y dificulta superar a los competidores. 

¿Cómo evitar pérdidas mejorando la calidad de los datos? 

La mala calidad de los datos no sólo genera ineficiencia operativa, sino que también plantea riesgos para la integridad, el desempeño y la credibilidad de las instituciones financieras. Por suerte, existe un conjunto de procedimientos y prácticas para garantizar información de calidad y minimizar los riesgos asociados con la mala calidad de los datos: 

1. Establecer un marco de gobernanza de datos: al definir políticas, estándares y responsabilidades relacionadas con la gestión, se sientan las bases para la calidad de los datos. Se definen pautas para la recopilación, almacenamiento, uso y estandarización de procedimientos para garantizar la coherencia y precisión.
   
   
2. Realizar auditorías de calidad de los datos: permiten identificar y rectificar errores, inconsistencias y redundancias en la información como así también limpiar las bases de datos, mejorando la confiabilidad.
   
   
3. Capacitación de empleados: formar e informar al personal sobre la importancia de la precisión de los datos y los procedimientos reduce los errores humanos. La difusión de una cultura de datos permite una mejor comprensión de los procesos y equipar a los recursos humanos con las habilidades para mantenerla.
   
   
4. Inversión tecnológica en data management: para automatizar aspectos del mantenimiento de la calidad de los datos. Estas herramientas ofrecen funciones como validación en tiempo real, corrección automática de errores y de duplicación.
   
   
5. Evaluación de proveedores y socios: realizar evaluaciones periódicas de estos usuarios externos para garantizar los estándares de seguridad y calidad de los datos y monitoreo de las obligaciones contractuales relacionadas con los datos e inspeccionar su cumplimiento de los protocolos de gobernanza de datos.

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La importancia de Data Quality para créditos bancarios 

Para tomar decisiones sobre los préstamos a efectuar a las empresas, los bancos se basan en modelos de calificación crediticia que se elaboran con insumos de datos financieros: los estados contables de los reportes financieros de las empresas y la información de los mercados, como retornos de acciones y precios de deudas. 

Existe otro tipo de información disponible para mejorar los modelos: los datos cualitativos públicos como las noticias sobre las empresas, los comentarios de redes sociales o los informes de analistas. Con los textos como insumo es posible emplear técnicas de procesamiento y análisis del lenguaje para clasificarlos como favorables o desfavorables.  

Así, el credit scoring permite identificar el nivel de riesgo en función de esta diversidad de información y de un conjunto de técnicas estadísticas para asignar puntajes sobre el cumplimiento esperado. Para que las conclusiones sean acertadas y exactas, los datos que se utilizan deben contar con un alto nivel de calidad y rigurosidad ya que de ellos dependen las decisiones que pueden afectar el desempeño financiero de las organizaciones.

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En suma, los datos de calidad son el sostén principal para la gestión de riesgos, las operaciones cotidianas eficientes y la satisfacción de los clientes. Invertir en datos de alta calidad y procesos de data management es un imperativo estratégico. 

¿Está tu empresa implementando políticas de calidad de datos? ¿Tienes dudas?