Business Intelligence y Machine Learning: ¿Cómo benefician al sector bancario y financiero?

¿A qué nos referimos cuando hablamos de Business Intelligence?

En términos simples, Business Intelligence (BI) es una forma de hacer más eficiente la toma de decisiones empresariales a través del uso de software que recopila, almacena, procesa y analiza datos para brindar información útil.

Actualmente, la utilización de BI es fundamental en el sector financiero, en especial para las fintech, challenger banks e incluso para la banca tradicional. Su importancia deriva de varios aspectos como los modelos de crédito basados en inteligencia artificial y machine learning para el cuidado del riesgo y otorgamiento de crédito ágil y prudente.

¿Qué lugar tiene el machine learning en BI?

Machine learning es una rama de la inteligencia artificial que consiste en usar algoritmos y modelos para aprender a partir de datos y descubrir patrones y relaciones, con el fin de poder predecir resultados y mejorar el rendimiento de los negocios. Esto permite a las empresas aumentar su productividad, mejorar los resultados comerciales y reducir costos.

Diversas fuentes de información, como HBR (Analytic Services), catalogan el machine learning como la próxima generación de la experiencia de clientes y esto se debe a su relación con BI: ayuda, por ejemplo, a anticipar el comportamiento de los clientes, prever el resultado de las campañas de marketing y relacionar los cambios en las estrategias de negocios con resultados específicos. También puede impulsar a las empresas a identificar patrones ocultos en el actuar de los clientes, lo que permitirá mejorar la personalización y la segmentación basada en la inteligencia predictiva.

¿Cómo se beneficia el sector bancario y financiero de la ejecución de business intelligence y machine learning?

Las tecnologías para obtener información, depurarla, organizarla y aplicarla a modelos de negocios ayudan a que las empresas del sector bancario y financiero tomen mejores decisiones, pero, ¿cómo lo hacen?

Primero, dentro de una estrategia de business intelligence se deben plantear las preguntas correctas para obtener las respuestas que se buscan. Los datos permiten que las empresas interpreten las necesidades de los clientes, y así mejoren los productos y servicios que les ofrecen y, por lo tanto, su experiencia.

En la banca y las finanzas es posible tomar decisiones disruptivas teniendo en cuenta la data y la tecnología. Un gran ejemplo de esto es Banco Covalto que, consciente de la relevancia del business intelligence, lo ha hecho parte de su operación, convirtiéndose en una plataforma líder en banca digital y servicios financieros para pequeñas y medianas empresas (PyMEs) en México. Así, ofrece un ecosistema de soluciones financieras, servicios bancarios y herramientas de análisis a través de tecnología de punta y productos innovadores.

Al respecto, existen metodologías que las empresas pueden usar como CRISP-DM, basada en el entendimiento del negocio, el conocimiento de los datos, el modelado, la evaluación y el despliegue.

En el sector bancario y financiero enfocado a empresas, los modelos de machine learning como árboles de decisión, árboles de regresión, clusters y redes neuronales pueden ayudar a:

1. Prever las preferencias de los clientes: por ejemplo, si un crédito, arrendamiento o factoraje (o la combinación de ellos) es lo que busca como solución financiera.
2. Determinar el riesgo de que un cliente cometa fraude o no.
3. Calcular la probabilidad de incumplimiento que pueda tener un cliente.
4. Mejorar los indicadores IMOR (Índice de Morosidad) con base en las estrategias correctas de recuperación de cartera.
5. Crear modelos de crédito.
6. Otorgar crédito.

Para lo anterior, se tiene que conjugar la información recabada, la definición, la creación de modelos y la interpretación de la data. De esta manera, se puede obtener lo que se denomina «matriz de confusión» (verdadero-verdadero, falso-falso, falso-verdadero y verdadero-falso). Las tecnologías contemporáneas permiten a las organizaciones utilizar el aprendizaje automático sin una inversión significativa en infraestructura o en un equipo de científicos de datos.

Existen herramientas gratis o de bajo costo como Machine Learning de Azur, R, RStudio, Orange, OpenRefine, Python, Power BI y Tableau para hacer depuración y estudio de información e inclusive para analizar data no estructurada como textos usando expresiones regulares como Notepad++, GREP y otras.

Hoy, los bancos y financieras exitosas son DATA-DRIVEN: sin datos no es posible crear una estrategia exitosa de business intelligence. Y, quizá lo más importante, cuentan con un equipo de ejecutivos que conoce la importancia de BI y se enfoca en echarla a andar.

En resumen, la adopción de business intelligence y sus herramientas como el machine learning son relevantes para que el sector bancario y financiero pueda innovar, desarrollarse, prevenir riesgos y tener continuidad en el mercado, al mismo tiempo que ofrezca productos y servicios que realmente cubran los requerimientos de sus clientes, mejorando su experiencia e impulsándolos a crecer.

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