{"id":19494,"date":"2020-01-13T08:52:37","date_gmt":"2020-01-13T14:52:37","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=19494"},"modified":"2020-01-13T08:52:37","modified_gmt":"2020-01-13T14:52:37","slug":"big-data-y-machine-learning-para-predecir-impagos-en-la-banca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/big-data-y-machine-learning-para-predecir-impagos-en-la-banca\/","title":{"rendered":"Big Data y Machine Learning para predecir impagos en la banca"},"content":{"rendered":"

La banca se est\u00e1 transformando y en este proceso confluyen diferentes herramientas dirigidas a la personalizaci\u00f3n de servicios de clientes. Tambi\u00e9n el manejo de datos se ha vuelto imprescindible en la gesti\u00f3n bancaria, hasta el punto que tecnolog\u00edas como el\u00a0Big Data y las t\u00e9cnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicci\u00f3n de los modelos de evaluaci\u00f3n del riesgo de impago hasta un 30%.<\/p>\n

Se trata de una afirmaci\u00f3n realizada por\u00a0Experian, compa\u00f1\u00eda tecnol\u00f3gica especializada en servicios crediticios, anal\u00edtica avanzada y\u00a0data, seg\u00fan su experiencia observada en diversas carteras<\/p>\n

Los \u00faltimos estudios de esta compa\u00f1\u00eda apuntan a que\u00a0el 82% de los directivos son conscientes de la relevancia de los datos y la anal\u00edtica avanzada para los negocios, y aumentan sus inversiones de cara a poder generar modelos predictivos que les permitan mejorar sus resultados de forma sistem\u00e1tica. Gracias a los mismos, dicha cantidad de\u00a0data\u00a0se convierte en\u00a0insights\u00a0de valor a\u00f1adido para la toma de decisiones de negocio y la configuraci\u00f3n de su estrategia empresarial.<\/p>\n

\u201cLas compa\u00f1\u00edas deben ser capaces de extraer informaci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes, as\u00ed como de interpretarla y explotarla estad\u00edsticamente para crear modelos anal\u00edticos avanzados, y mejorar sus cuadros de mando de gesti\u00f3n y segmentaci\u00f3n de clientes\u201d, explica\u00a0Ricardo Garc\u00eda, Iberia Analytics Director de Experian. Todos estos procesos ayudan a la evaluaci\u00f3n y cuantificaci\u00f3n del riesgo crediticio, as\u00ed como a mejorar las estrategias de marketing.<\/p>\n

\n
\"riesgo<\/figure>\n<\/div>\n
EL MACHINE LEARNING AUMENTA LA DISCRIMINACI\u00d3N ENTRE BUENOS Y MALOS PAGADORES, MEJORA LA PREVENCI\u00d3N DE FRAUDE, Y PERMITE UNA MAYOR PERSONALIZACI\u00d3N DE PRODUCTOS<\/h5>\n

Los sistemas de clasificaci\u00f3n de clientes actuales utilizan motores de an\u00e1lisis basados en Machine Learning. Estos motores consideran las caracter\u00edsticas sociodemogr\u00e1ficas del usuario, su edad y comportamiento de pago hist\u00f3rico para la evaluaci\u00f3n del riesgo.<\/p>\n

Los modelos estad\u00edsticos avanzados de evaluaci\u00f3n del riesgo de impago consiguen minimizar p\u00e9rdidas, ya que predicen de forma m\u00e1s ajustada qu\u00e9 clientes tienen una mayor probabilidad de ser peores pagadores. Adicionalmente, previenen mejor el fraude para as\u00ed tomar medidas al respecto. Por ejemplo, seg\u00fan nuestra experiencia, este tipo de modelos permiten mejorar hasta un 30% la capacidad de discriminaci\u00f3n para nuevos clientes\u201d.<\/p>\n

Ricardo Garc\u00eda, Iberia Analytics Director de Experian.<\/p><\/blockquote>\n

Adem\u00e1s, estas tecnolog\u00edas permiten identificar mejor a aquellos pagadores \u201cexcelentes\u201d entre la poblaci\u00f3n de buenos pagadores. Evaluar la capacidad de pago de un consumidor es de importancia cr\u00edtica cuando se trata de encontrar el producto o servicio id\u00f3neo. \u201cY hablarle directamente de sus necesidades.<\/p>\n

\n
\n
Es decir, personalizar la oferta, con mayor probabilidad de acertar, y de forma m\u00e1s eficiente. Mediante la utilizaci\u00f3n de nuestros modelos, muchas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n incorporando en su gesti\u00f3n t\u00e9cnicas anal\u00edticas y fuentes de datos que previamente no se contemplaban\u201d, apunta el director de Experian.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Los modelos predictivos desarrollados por Experian est\u00e1n orientados al sector\u00a0bancario, financiero, asegurador, telco, retail y utillities. \u201cSon muchos los sectores que est\u00e1n invirtiendo en metodolog\u00edas anal\u00edticas avanzadas, y las empresas tecnol\u00f3gicas consiguen mejorar exponencialmente sus herramientas en cada versi\u00f3n. Nuestros \u00faltimos modelos mejoran en un rango de 10-20 puntos en su capacidad predictiva respecto a versiones anteriores. Dicha mejora se observa a lo largo de diferentes carteras de forma consistente para todos los sectores\u201d, concluye.<\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Alberto Perez, A. P. (2020, 13 enero). Big Data y Machine Learning para predecir impagos en la banca. Recuperado 13 enero, 2020, de https:\/\/www.directivosyempresas.com\/internet\/tecnologia\/big-data-y-machine-learning-para-predecir-riesgo-de-impagos-en-banca\/<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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