Decodifica el uso del Big Data siguiendo estas 9 mejores prácticas probadas exitosamente por bancos líderes de la región

El Big Data es un término que ha ganado un lugar destacado en el mundo de la tecnología y los negocios en los últimos años. En el sector bancario, donde la información y la toma de decisiones son fundamentales, se ha convertido en un recurso invaluable. 

El uso efectivo del Big Data en bancos de América Latina puede traducirse en una serie de beneficios significativos como la toma de decisiones más informadas, mejorar las experiencias de los clientes, la gestión de riesgos y la detección de fraudes, así como ganar eficiencia operativa que derive en menores costos y mayores ganancias.

Los bancos en América Latina enfrentan desafíos únicos en un entorno cada vez más competitivo y regulado. Y con tanto aspectos positivos, el uso eficaz del Big Data puede convertirse en un diferencial que les permita posicionarse por encima de la competencia y, a la par, mejorar la vida de sus clientes y aportar de forma positiva a la sociedad.  

¿Quieres conocer cuáles son las mejores prácticas para aprovechar el uso del Big Data al máximo en tu institución, que ya han utilizado con éxito Banco Nacional de Bolivia, J.P.Morgan (Colombia), Grupo Financiero Bantrab (Guatemala)? A continuación te los presentamos.

Mejores prácticas para aprovechar al máximo el Big Data en la banca 

1. Claridad en los objetivos

Antes de embarcarse en cualquier iniciativa de Big Data, es fundamental tener una comprensión clara de los objetivos. Los bancos deben definir sus metas específicas y estratégicas. ¿Qué problemas están tratando de resolver? ¿Qué oportunidades buscan aprovechar? En América Latina, donde las necesidades y desafíos pueden variar significativamente de un país a otro, es esencial adaptar los objetivos a las circunstancias locales.

Un ejemplo exitoso en cuanto a claridad en los objetivos en el uso de datos es el del proyecto “Estrategia Customer Centric BNB” de Banco Nacional de Bolivia, gracias al cual mediante el uso del Big Data lograron ofrecerle la experiencia correcta a cada tipo de cliente.

2. Recopilación de datos efectivA

La calidad de los datos lo es todo. Previo a poder utilizar Big Data de manera efectiva, es necesario que los bancos estén seguros de que la información que recopilan sea precisa, relevante y completa. Además, deben cumplir con las regulaciones de privacidad y seguridad de datos, que varían de un país a otro en la región. La transparencia y la gestión adecuada de la información son cruciales para contar con la confianza de los clientes y cumplir con los requisitos legales.

Gracias a una recopilación de datos efectiva, J.P. Morgan (Colombia) logró optimizar el procesamiento de pagos transfronterizos, reducir el tiempo de transacción y mejorar la experiencia general del cliente.

3. Infraestructura Tecnológica

Contar con la infraestructura tecnológica adecuada es esencial para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Esto incluye una inversión en hardware y software de vanguardia en lo posible, así como también podría ser contar con soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube. Esto es así ya que la nube ofrece flexibilidad y escalabilidad, lo que resulta particularmente valioso para poder garantizar la escalabilidad de las iniciativas de uso y gestión de datos.

4. Analítica avanzada, Inteligencia Artificial y Machine Learning

La analítica avanzada, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning permiten a los bancos descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano. Estas herramientas son fundamentales para la toma de decisiones informadas, la personalización de servicios y la gestión de riesgos. En América Latina, donde la diversidad de datos es una característica clave, estas capacidades son especialmente relevantes.

El uso de las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial aplicada al procesamiento de Big Data está creciendo con fuerza en la región, como lo muestra el proyecto “Programa Bienestar”, de Grupo Financiero Bantrab (Guatemala), que busca, a través de un modelo de analítica e inteligencia artificial, cuidar la salud financiera del trabajador, al generar una ruta de reconstrucción y fortalecimiento financiero.

5. Colaboración Interdepartamental

El Big Data no es solo responsabilidad del departamento de tecnología, por tanto, los bancos tienen que fomentar la colaboración interdepartamental para aprovechar al máximo sus datos. La sinergia entre los equipos de IT, marketing, finanzas y cumplimiento normativo es esencial para garantizar que los datos se utilicen de manera efectiva en todas las áreas de la organización. En América Latina, donde las regulaciones y las necesidades del mercado pueden variar, la colaboración interdepartamental puede ser aún más crítica.

6. Seguridad de Datos

La seguridad de los datos es una preocupación constante. Se recomienda a los bancos invertir en medidas de ciberseguridad robustas para proteger la información confidencial de los clientes y garantizar la integridad de los datos. La pérdida de datos o las brechas de seguridad pueden tener consecuencias catastróficas para la reputación y la confianza del banco, especialmente en una región como América Latina, donde la seguridad de los datos es una prioridad para los reguladores y los clientes.

7. Cumplimiento Normativo

El panorama normativo en América Latina puede ser complejo y variado. Las organizaciones deben asegurarse de cumplir con las regulaciones locales e internacionales en materia de privacidad de datos, protección al consumidor y ciberseguridad. Esto implica una gestión activa de riesgos y una adaptación constante a las normativas cambiantes. La capacidad de gestionar el cumplimiento normativo de manera eficiente es esencial para operar en la región.

8. Capacitación del Personal

El éxito en la gestión de Big Data depende en gran medida del talento humano. Los bancos deben invertir en la capacitación de su personal para comprender, interpretar y utilizar los datos de manera efectiva. Esto implica no solo a los analistas de datos, sino a todos los empleados que interactúan con la información. En América Latina, región en la que la educación y la capacitación en tecnología pueden ser un desafío, la inversión en el desarrollo de habilidades es aún más crucial.

9. Evaluación Continua

El análisis de datos es un proceso en constante evolución. Las instituciones financieras en América Latina deben realizar evaluaciones periódicas para medir el impacto de sus iniciativas de Big Data, identificar áreas de mejora y ajustar sus estrategias en consecuencia. La retroalimentación constante es esencial para mantenerse a la vanguardia en el entorno bancario competitivo de la región.

Gestiona el Big data como los bancos líderes de la región

El Big Data es una herramienta poderosa para los bancos en América Latina. Tiene el potencial de transformar la forma en que los bancos operan y sirven a sus clientes en América Latina. Sin embargo, su implementación exitosa requiere un enfoque estratégico, inversiones significativas y una adaptación continua a las cambiantes circunstancias del mercado y las regulaciones.

Queda en claro que tener la capacidad de aprovechar información de alta calidad y en tiempo real ya no es opcional: es esencial para tomar mejores decisiones estratégicas, adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, brindar alertas para poder ofrecer a los clientes productos y servicios al instante, cumplir con las regulaciones, y cubrir las necesidades de los clientes, fomentando su lealtad y satisfacción.

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