Los datos son el \u201cnuevo petr\u00f3leo\u201d, pero no basta con tenerlos para enriquecerle. Usted tiene que extraerlos, refinarlos y usarlos si su negocio desea obtener todos sus beneficios.<\/p>\n\n\n\n
A enero de 2021, el n\u00famero de usuarios activos de Internet representa el 59.5%<\/a> de la poblaci\u00f3n mundial (4.66 mil millones de personas). De seguir la trayectoria actual, que incluye un mayor uso de las redes sociales, intercambio de videos, comunicaci\u00f3n en l\u00ednea, banca m\u00f3vil y oportunidades de financiamiento en l\u00ednea, se estima que para 2025 se generar\u00e1n 463 exabytes<\/a> de datos cada d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n La industria bancaria est\u00e1 evolucionando sobre la base de tecnolog\u00edas que est\u00e1n creando formas completamente diferentes de acceder a datos. La clave para la creaci\u00f3n de valor a largo plazo ser\u00e1 alejarse del modelo de negocio monol\u00edtico y avanzar hacia un ecosistema bancario que fomente una competencia sana y se centre en la experiencia del consumidor. Es decir, una experiencia del consumidor que utiliza datos y comportamiento del consumidor maximiza la democratizaci\u00f3n del acceso al cr\u00e9dito y minimiza su riesgo.<\/p>\n\n\n\n Las empresas deben comprender las preferencias de sus clientes para crear interacciones inteligentes mediante el uso de datos. La informaci\u00f3n en tiempo real y bajo demanda, es fundamental para garantizar un mejor recorrido del usuario y una mejor toma de decisiones comerciales.<\/p>\n\n\n\n Para que las instituciones ampl\u00eden el acceso de los consumidores a las finanzas, deben aprovechar una variedad de datos en tiempo real para mejorar la retenci\u00f3n de clientes y el acceso al cr\u00e9dito, utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para impulsar la automatizaci\u00f3n y la calificaci\u00f3n crediticia, as\u00ed como proporcionar experiencias digitalizadas para estimular los esfuerzos de pr\u00e9stamos digitales.<\/p>\n\n\n\n Hoy en d\u00eda, tanto las instituciones financieras como las empresas recopilan enormes cantidades de datos de los clientes, los cuales deben utilizarse correctamente en su totalidad para dar a las compa\u00f1\u00edas una ventaja competitiva. Las fintech e instituciones financieras innovadoras tambi\u00e9n utilizan una variedad mucho mayor de datos para impulsar experiencias superiores para los clientes. Las asociaciones entre proveedores de datos y tecnolog\u00eda han hecho que los datos sean m\u00e1s accesibles, m\u00e1s utilizables y m\u00e1s procesables. Ahora es m\u00e1s f\u00e1cil que nunca capitalizar la disponibilidad de datos para impulsar la ciencia de datos y las t\u00e9cnicas de modelado predictivo que crean experiencias superiores de consumo e impulsan el crecimiento de las empresas.<\/p>\n\n\n\n Al utilizar varias fuentes de datos, las empresas pueden adaptar mejor sus procesos comerciales y su estrategia de marketing a los clientes nuevos y existentes. El an\u00e1lisis de datos ofrece la capacidad de ajustar los esfuerzos de negocios de su empresa. De manera similar, los datos brindan la oportunidad de conocer qu\u00e9 les interesa a los consumidores y qu\u00e9 o qui\u00e9nes influyen en ellos, lo que permite a las organizaciones construir relaciones de alta calidad con los clientes.<\/p>\n\n\n\n Desde el momento de su adquisici\u00f3n, los datos ayudan a\u00fan m\u00e1s en el desarrollo de estrategias de retenci\u00f3n de clientes. Con la convergencia de varios canales de datos, incluida la frecuencia de compra, el historial de pagos y las preferencias de compra, las empresas pueden determinar mejor el valor del tiempo de vida de los clientes con una precisi\u00f3n considerable.<\/p>\n\n\n\n Al incluir de manera proactiva datos alternativos como parte del mix, las compa\u00f1\u00edas tienen la capacidad de mejorar el acceso de los consumidores al cr\u00e9dito. Actualmente, el sistema crediticio existente pone en desventaja a un porcentaje desproporcionado de consumidores de bajos ingresos, ya que su historial crediticio carece de informaci\u00f3n suficiente.<\/p>\n\n\n\n Las entidades de cr\u00e9dito pueden utilizar otros datos que no se encuentran en los informes crediticios tradicionales de los consumidores para que estos consumidores puedan obtener cr\u00e9dito m\u00e1s f\u00e1cilmente. Millones de consumidores sin puntajes crediticios tradicionales pueden ser declarados solventes en funci\u00f3n de sus registros financieros completos, que incluyen un historial de pagos de arrendamiento, servicios p\u00fablicos y telefon\u00eda celular, as\u00ed como el manejo general de sus cuentas bancarias.<\/p>\n\n\n\n En el mundo hiperconectado actual, el uso de datos alternativos puede ayudar a proteger la autenticaci\u00f3n del consumidor y crear perfiles de cr\u00e9dito m\u00e1s r\u00e1pidamente. Los modelos de suscripci\u00f3n que incorporan datos alternativos pueden aumentar las tasas y los vol\u00famenes de aprobaci\u00f3n, mejorar la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n predeterminada y reducir las tasas de inter\u00e9s, lo que permite que m\u00e1s consumidores accedan a servicios financieros.<\/p>\n\n\n\n La automatizaci\u00f3n de procesos comerciales puede mejorarse al combinar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico con la gesti\u00f3n de estos procesos. Al automatizar las tareas mediante la aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico, los recursos humanos pueden enfocarse en actividades m\u00e1s estrat\u00e9gicas de la empresa.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje autom\u00e1tico se puede utilizar para automatizar operaciones comerciales fundamentales, lo que da como resultado la reducci\u00f3n de costos, mejora el servicio al cliente y la implementaci\u00f3n de proyectos es a\u00fan m\u00e1s efectiva.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, el aprendizaje autom\u00e1tico desempe\u00f1a un papel activo para ayudar a los empleados a analizar datos y aportar informaci\u00f3n valiosa. La anal\u00edtica en tiempo real puede proporcionar puntos de datos prescriptivos y predictivos que identifican debilidades dentro de los procesos comerciales para que puedan corregirse r\u00e1pidamente.<\/p>\n\n\n\n Las decisiones de score crediticio tambi\u00e9n se basan en una gran cantidad de datos, incluyendo los ingresos totales, el an\u00e1lisis de transacciones, la experiencia laboral y el historial crediticio. Como resultado, la calificaci\u00f3n crediticia mediante el aprendizaje autom\u00e1tico ofrece evaluaciones m\u00e1s exhaustivas y personalizadas con base en una variedad de indicadores en tiempo real, lo que permite que m\u00e1s personas con potencial de ingresos accedan al financiamiento.<\/p>\n\n\n\n El objetivo del score crediticio es reducir la exposici\u00f3n al riesgo. Los bancos pueden obtener excelente informaci\u00f3n sobre la actividad financiera de sus clientes mediante el uso del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n Estas evaluaciones de datos de consumidores a gran escala facilitan una mejor segmentaci\u00f3n de clientes y una mejor clasificaci\u00f3n del riesgo crediticio, lo que permite a las instituciones financieras fijar precios y vender productos crediticios a los segmentos de clientes adecuados con un procesamiento de datos m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n Como detonador fundamental de la productividad y la eficiencia, muchas organizaciones est\u00e1n adoptando el aprendizaje autom\u00e1tico. Su incorporaci\u00f3n en los flujos de trabajo de automatizaci\u00f3n comercial mejora el procesamiento de datos no estructurados, ofrece an\u00e1lisis detallados y genera mejores resultados de automatizaci\u00f3n. El aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n puede generar un ROI significativamente m\u00e1s alto, redefiniendo as\u00ed lo que puede hacer con las operaciones de automatizaci\u00f3n de una empresa.<\/p>\n\n\n\n El comportamiento del consumidor se ha modificado permanentemente por las tecnolog\u00edas digitales. Hoy en d\u00eda, los consumidores pueden obtener lo que quieren pr\u00e1cticamente cuando lo necesitan gracias a los dispositivos m\u00f3viles, las aplicaciones, el aprendizaje autom\u00e1tico, la Inteligencia Artificial y la automatizaci\u00f3n. Como resultado, los consumiores a menudo califican a las empresas en funci\u00f3n de su experiencia digital, en primera instancia.<\/p>\n\n\n\n De hecho, las compa\u00f1\u00edas tienen que ajustar sus modelos de negocio para adaptarse a las nuevas realidades del mercado. Para satisfacer las demandas de los consumidores, las empresas deben adoptar la era digital y brindar una experiencia de cliente inigualable.<\/p>\n\n\n\n Una experiencia digitalizada puede utilizar datos para reducir significativamente el tiempo de generaci\u00f3n de valor mediante la adopci\u00f3n de metodolog\u00edas de entrega \u00e1giles y el aprovechamiento de la nube. Avanzar hacia una mentalidad de cliente, donde cambiar de canal y moverse entre puntos de contacto se considera algo secundario a los deseos y necesidades del consumidor, es fundamental para crear una experiencia omnicanal. Una experiencia digital fluida y basada en datos ahora resulta m\u00e1s conveniente que nunca.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, un aspecto que muchos bancos a\u00fan pueden mejorar son los pr\u00e9stamos. A menudo, el proceso desde la solicitud hasta la aprobaci\u00f3n y el pago final est\u00e1 mal integrado, como resultado de que varios sistemas heredados se han \u2018parchado a medias\u2019. La digitalizaci\u00f3n del proceso de pr\u00e9stamos, junto con las fuentes de datos correctas, aporta a los bancos numerosos e importantes beneficios que incluyen una mejor experiencia del cliente, mejores decisiones de riesgo y ahorros considerables en los costos.<\/p>\n\n\n\n La computaci\u00f3n en la nube facilita pr\u00e9stamos digitales con escalabilidad, versatilidad, cumplimiento y seguridad, ya que permite un acceso r\u00e1pido a los datos para informes normativos, reducci\u00f3n de riesgos, an\u00e1lisis y anomal\u00edas en la gesti\u00f3n de riesgos.<\/p>\n\n\n\n Toda la informaci\u00f3n del solicitante recopilada digitalmente, la automatizaci\u00f3n sustancial y las fuentes de informaci\u00f3n preintegradas basadas en la nube permiten a los bancos reaccionar con mayor rapidez a las solicitudes de arrendamiento o pr\u00e9stamo y con base en una evaluaci\u00f3n m\u00e1s exhaustiva de la estabilidad financiera del solicitante.<\/p>\n\n\n\n Desde sus inicios, las instituciones financieras siempre han estado rodeadas de datos. La tarea ahora consiste en hacer uso de todos los datos que est\u00e1n a su disposici\u00f3n. Las instituciones financieras deben aprovechar dicha informaci\u00f3n para generar nuevas fuentes de ingresos a trav\u00e9s de ofertas basadas en datos, hacer recomendaciones personalizadas a los clientes, aumentar la eficiencia para lograr ventajas competitivas y democratizar el acceso al cr\u00e9dito sin aumentar el riesgo.<\/p>\n\n\n\n Fuente: cio.com.mx<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Los datos son el \u201cnuevo petr\u00f3leo\u201d, pero no basta con tenerlos para enriquecerle. 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Aprovechar los datos mejora la retenci\u00f3n de clientes y el acceso al cr\u00e9dito<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Los datos alternativos brindan acceso al financiamiento a m\u00e1s consumidores<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
El uso del aprendizaje autom\u00e1tico impulsa la automatizaci\u00f3n y el score crediticio<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Una experiencia digitalizada estimula los esfuerzos de pr\u00e9stamo digital<\/strong><\/h3>\n\n\n\n