Las finanzas son uno de los sectores más críticos del mundo, la gestión de las finanzas solía requerir mucho esfuerzo y tiempo, pero ya no. Utilizando Data Science o ciencia de datos, ahora se pueden analizar rápidamente las finanzas y tomar mejores decisiones en momentos adecuados.
La Ciencia de los Datos es un campo que se emplea para muchas áreas de las finanzas, como el comercio algorítmico, la detección de fraudes, la gestión de clientes, el análisis de riesgos y muchas más. A continuación nombraremos algunos usos:
Todas las empresas tienen algún riesgo al hacer negocios, y se ha convertido en esencial analizar el riesgo antes de tomar cualquier decisión. Analizar la amenaza se ha convertido en algo crucial para las grandes empresas pues le permiten una toma de decisiones estratégica que se denomina Risk Analytics. Para la inteligencia empresarial y la ciencia de los datos en las finanzas, el análisis de riesgos se ha convertido en un área vital.
Una empresa puede aumentar su seguridad y fiabilidad usando la analítica de riesgos con data science. Los datos son el núcleo de la gestión de riesgos y el análisis de riesgos porque miden la gravedad del daño y lo multiplican con la frecuencia de la pérdida. El conocimiento de la resolución de problemas, la estadística y las matemáticas es esencial en el campo de la gestión de riesgos.
Los datos brutos consisten principalmente en datos no estructurados que no pueden insertarse en una hoja de cálculo estándar de Excel o en una base de datos. La ciencia de los datos desempeña un papel importante en este sentido utilizando sus marcos para analizar los datos.
Una empresa puede usar los datos disponibles de forma masiva, como las transacciones financieras y la información sobre los clientes, con los que puede crear un modelo de puntuación y optimizar el coste. Este es un aspecto esencial del análisis y la gestión del riesgo que se utiliza para verificar la solvencia de un cliente.
Actualmente, muchas empresas emplean a científicos de datos para analizar la solvencia de los clientes con algoritmos de aprendizaje automático para analizar las transacciones realizadas por los clientes y así ofrecerles productos específicos para ellos como el caso de préstamos o financiamientos.
En la época anterior, los datos se procesaban y analizaban por lotes, es decir, uno por uno, y no en tiempo real. Esto tenía la enorme desventaja de que los datos eran antiguos en el momento en que se procesaban y analizaban. Las decisiones tomadas con base en los datos históricos no son muy útiles ni precisas.
Muchas industrias empezaron a tener un problema porque necesitan datos en tiempo real para obtener información sobre las circunstancias actuales. Sin embargo, ahora es posible acceder a los datos con un retraso mínimo gracias al desarrollo de conductos de datos dinámicos y a los avances tecnológicos.
La ciencia de los datos se ha convertido en una parte muy importante de las finanzas y las instituciones financieras para hacer un seguimiento de todos los atributos financieros, las puntuaciones de crédito y las transacciones sin ningún problema de latencia.
Muchas instituciones financieras tienen la personalización del consumidor como su principal operación. Con la ayuda de los científicos de datos, las empresas pueden conocer el comportamiento de los consumidores en tiempo real con la ayuda de la analítica en tiempo real para tomar mejores decisiones empresariales estratégicas.
La ciencia de los datos se está utilizando en muchas instituciones financieras, como las compañías de seguros, para entender al consumidor y así reducir las pérdidas eliminando a los clientes que están por debajo de cero, para aumentar la venta cruzada y para medir el valor de vida de un cliente.
Los datos lo son todo, y la institución financiera necesita los datos de los clientes para procesar y analizar la información. El funcionamiento de las instituciones financieras se ha revolucionado por completo tras la introducción del big data en el mundo de la ciencia de los datos. El gran número de transacciones y las redes sociales han contribuido mucho a la variedad y el volumen de datos.
Existen principalmente dos tipos de datos, que son los datos estructurados y los datos no estructurados. Los datos estructurados son fáciles de manejar, procesar y analizar, ya que tienen un formato específico. Pero en el caso de los datos no estructurados, su procesamiento y análisis no es tan sencillo como el de los datos estructurados. Para procesar y manejar los datos no estructurados se utilizan varias herramientas de ciencia de datos de primer nivel.
Uno de los aspectos más importantes del Big Data es el Business Intelligence, que se extrae mediante el uso de machine learning para obtener información sobre los clientes y su comportamiento.
Se pueden generar conocimientos significativos a partir de los datos utilizando varias herramientas como el análisis de texto, la minería de datos, el procesamiento del lenguaje natural y muchos más. Se lleva a cabo un análisis exhaustivo de los datos de los clientes usando algoritmos de aprendizaje automático para analizar los cambios y las tendencias en el mercado financiero y los valores.
Los servicios personalizados son una gran manera de que la institución financiera construya una buena relación con sus clientes y aumente sus ventas ofreciéndoles lo que les interesa. Las instituciones financieras generan y analizan la información del cliente relacionada con la interacción empleando muchos tipos de herramientas y técnicas.
El procesamiento del lenguaje natural y el software basado en el reconocimiento del habla son útiles para las instituciones financieras hoy en día para mejorar la comunicación con los consumidores.
Se obtienen conocimientos prácticos y se comprenden las necesidades de los clientes a partir de la información que estos proporcionan a la entidad financiera, lo que les permite obtener mayores beneficios. Esos conocimientos también se utilizan para ofrecer mejores servicios, y las estrategias comerciales se optimizan en función de cada cliente.
Una de las principales preocupaciones de las instituciones financieras es el fraude. A medida que aumenta el número de transacciones, también aumentan las posibilidades de fraude. Pero ahora, se puede hacer un mejor seguimiento de las estafas y los fraudes empleando las herramientas analíticas para analizar el big data.
El fraude con tarjetas de crédito seguirá encabezando la lista de estafas financieras, se ha producido una mejora en la detección de este tipo de fraudes gracias al desarrollo de algoritmos. La detección de anomalías es ahora mucho más fácil y con mayor precisión. Las pérdidas derivadas de las estafas se minimizan rápidamente gracias a la alerta de detección recibida en tiempo real por las empresas sobre las anomalías en las compras financieras.
Los patrones inusuales en los datos de las operaciones se identifican mediante diversas herramientas de aprendizaje automático. Se alerta a las instituciones financieras, y las anomalías se llevan a una investigación más profunda.
Hay muchos otros tipos de fraude también que se detectan mediante la comprensión del patrón de los datos que parecen ser sospechosos y muchas compañías de seguros están utilizando varios algoritmos de agrupación para segregar los datos y entender el patrón de agrupación de la información.
La ciencia de los datos se ha convertido en algo muy importante en la industria financiera, que se utiliza sobre todo para una mejor gestión y análisis del riesgo. Un mejor análisis conduce a mejores decisiones que conducen a un aumento de los beneficios para las instituciones financieras.
Las empresas también analizan las tendencias de los datos a través de herramientas de inteligencia empresarial. La precisión en la detección de anomalías y fraudes ha mejorado con el uso de Data Science. Esto ha ayudado a reducir los riesgos y las estafas, minimizando las pérdidas y salvando la reputación de la institución financiera.
