{"id":24814,"date":"2021-10-07T09:54:14","date_gmt":"2021-10-07T15:54:14","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=24814"},"modified":"2021-10-07T09:54:54","modified_gmt":"2021-10-07T15:54:54","slug":"como-los-servicios-financieros-pueden-invertir-en-el-futuro-con-analisis-predictivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/economia\/como-los-servicios-financieros-pueden-invertir-en-el-futuro-con-analisis-predictivo\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo los servicios financieros pueden invertir en el futuro con an\u00e1lisis predictivo"},"content":{"rendered":"

La industria de los servicios financieros est\u00e1 inundada de datos.\u00a0De todas las industrias, es la que captura m\u00e1s informaci\u00f3n sobre sus clientes.\u00a0Tambi\u00e9n es una de las industrias en l\u00ednea para un gran cambio, ya que el ritmo acelerado del desarrollo tecnol\u00f3gico exige nuevos modelos comerciales y habilidades que impulsan la evoluci\u00f3n de los servicios y productos entregados a los clientes.<\/span><\/p>\n

Con todos estos datos al alcance de la mano, est\u00e1 bien posicionado para enfrentar este desaf\u00edo de frente, \u00bfverdad?\u00a0La realidad es que la industria est\u00e1 luchando por hacer el mejor uso posible de sus datos.\u00a0Seg\u00fan nuestra investigaci\u00f3n, poco m\u00e1s de la mitad de los empleados del Reino Unido que trabajan en servicios financieros (55%) creen que su empresa utiliza los datos de manera eficaz para aumentar su ventaja competitiva.\u00a0Pero, \u00bfqu\u00e9 impide que las organizaciones de servicios financieros adopten las \u00faltimas innovaciones en datos y an\u00e1lisis?\u00a0Falta de confianza y riesgos regulatorios.<\/span><\/p>\n

La falta de confianza proviene tanto de los clientes como de los l\u00edderes de TI de las organizaciones de servicios financieros.\u00a0La confianza de los clientes en los bancos es baja, hasta el punto de que\u00a0solo el 14% de los consumidores<\/a>\u00a0buscaron ayuda de su banco cuando experimentaron un evento de vida con impacto financiero en los \u00faltimos cinco a\u00f1os.\u00a0Para reconstruir la confianza, las organizaciones de servicios financieros deben demostrar a los consumidores que pueden tomar las decisiones m\u00e1s precisas y consistentes en todo momento.\u00a0Esto puede ser un desaf\u00edo cuando se introducen soluciones anal\u00edticas m\u00e1s avanzadas que mueven a los humanos un paso m\u00e1s all\u00e1 del proceso de toma de decisiones, como el an\u00e1lisis predictivo y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

Estas son preocupaciones que\u00a0Richard Speigal<\/a>\u00a0, l\u00edder del Centro de Excelencia de BI de\u202f\u00a0Nationwide Building Society<\/a>\u00a0, reconoce: \u201cSi no puede explicar c\u00f3mo se construyen los modelos y no puede explicar c\u00f3mo funcionan, siempre habr\u00e1 una pregunta de confianza.”<\/span><\/p>\n

Trabajar dentro de una industria altamente regulada tambi\u00e9n trae complejidades adicionales, tanto que el 46% de los l\u00edderes de TI en servicios financieros sienten que la carga regulatoria de la anal\u00edtica predictiva supera el beneficio.<\/span><\/p>\n

Los desaf\u00edos en torno a la confianza y la regulaci\u00f3n son comprensibles.\u00a0A\u00fan as\u00ed, si las organizaciones financieras quieren avanzar utilizando los datos que poseen para obtener la mayor ventaja, tendr\u00e1n que encontrar una manera de superarlos.\u00a0Eso comienza con garantizar que estas soluciones no se dejen sin control.\u00a0En \u00faltima instancia, su producci\u00f3n debe ser gestionada por una contraparte humana, que pueda cuestionar y determinar cu\u00e1l es el mejor enfoque basado en la informaci\u00f3n y su experiencia.<\/span><\/p>\n

Pero, \u00bfc\u00f3mo unimos esta m\u00e1quina y la inteligencia humana para que no abrume a los empleados al agregar m\u00e1s pasos a su proceso de toma de decisiones?\u00a0Una soluci\u00f3n es integrar el an\u00e1lisis predictivo en las plataformas de inteligencia empresarial (BI) existentes que utilizan los empleados en todos los niveles en casi todas las organizaciones de servicios financieros.\u00a0Esto ayudar\u00e1 a democratizar el acceso a su potente resultado anal\u00edtico, junto con la gobernanza, asegurando un control constante de cada decisi\u00f3n que se tome.\u00a0Decisiones en las que puede confiar el empleado, su direcci\u00f3n y, lo que es m\u00e1s importante, su cliente.<\/span>
\nPor supuesto, lo estoy simplificando.\u00a0La realidad de llevar a cabo esta integraci\u00f3n es un poco m\u00e1s complicada.\u00a0Entonces, \u00bfcu\u00e1l es el secreto para hacerlo bien y aprovechar el potencial que ofrece?\u00a0Bueno, hay dos factores clave a considerar:<\/span><\/p>\n

1. Comience con su canalizaci\u00f3n de datos anal\u00edticos<\/span><\/h3>\n

Si desea mejorar la producci\u00f3n y el resultado de sus an\u00e1lisis, la construcci\u00f3n de canales de datos anal\u00edticos de alto rendimiento que brinden datos en tiempo real deber\u00eda ser su primer puerto de escala.\u00a0Consideremos el objetivo final de la anal\u00edtica en una organizaci\u00f3n;\u00a0empoderar a los empleados para que tomen medidas informadas.\u00a0\u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si pudiera permitir que se tomen medidas en el momento, basadas en an\u00e1lisis y alertas proactivas que se alimentan de datos hipercontextuales en tiempo real?\u00a0Si puede lograr esto, es entonces cuando puede pasar de operar en un modo pasivo de consumo de datos con su inteligencia empresarial y pasar a un estado de inteligencia activa.\u00a0Sin embargo, esto solo se puede lograr si la tuber\u00eda es s\u00f3lida.\u00a0De lo contrario, \u00bfc\u00f3mo puede confiar, volviendo a esa preocupaci\u00f3n clave, que se est\u00e1n tomando medidas sobre los datos correctos?<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed es donde muchas empresas se est\u00e1n despegando.\u00a0Est\u00e1n luchando por integrar los datos en la tuber\u00eda y luego entregarlos en un estado lo suficientemente confiable como para alimentar sus programas de an\u00e1lisis predictivo.\u00a0Esto est\u00e1 generando temores sobre su calidad, problemas de privacidad y la velocidad del proceso de integraci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Como\u00a0dijo Nick Blewden<\/a>\u00a0,\u00a0Lloyds of London<\/a>\u00a0, \u201cLos datos en s\u00ed mismos no son la parte m\u00e1s valiosa;\u00a0es lo que haces con \u00e9l \u201d.\u00a0Por lo tanto, es fundamental invertir en todo el proceso que ayudar\u00e1 a transformar los datos sin procesar en conocimientos confiables y listos para el negocio.<\/span><\/p>\n

2. Empoderar a su gente<\/span><\/h3>\n

Naturalmente, nos sentimos m\u00e1s seguros de usar algo si lo entendemos.\u00a0Por lo tanto, tal vez no sea sorprendente que la segunda consideraci\u00f3n sea la alfabetizaci\u00f3n de datos.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis predictivo permite a los usuarios tomar mejores decisiones que consideran lo que ha sucedido y lo que es probable que suceda seg\u00fan los datos disponibles.\u00a0Y esas decisiones solo se pueden tomar si los empleados comprenden con qu\u00e9 est\u00e1n trabajando.<\/span><\/p>\n

Necesitan buenas competencias de alfabetizaci\u00f3n de datos para comprender, desafiar y tomar acciones basadas en la informaci\u00f3n, con mayores habilidades para darse cuenta de las limitaciones y cuestionar el resultado de la anal\u00edtica predictiva.\u00a0Despu\u00e9s de todo, la precisi\u00f3n de un pron\u00f3stico depende de los datos que lo alimentan, por lo que su rendimiento podr\u00eda verse afectado durante un evento anormal o por un sesgo intr\u00ednseco en el conjunto de datos.<\/span><\/p>\n

Los empleados deben tener confianza en su comprensi\u00f3n de los datos para cuestionar su salida.\u00a0Esto es particularmente cierto cuando las decisiones podr\u00edan afectar directamente la vida de los clientes, en particular el impacto influyente de las que se toman en el sector financiero, desde aceptar un sobregiro y llegar al d\u00eda de pago hasta aprobar una solicitud de hipoteca a tiempo.\u00a0Y al comunicar decisiones potencialmente tensas emocionalmente tomadas mediante an\u00e1lisis predictivo, tambi\u00e9n es clave que se sientan c\u00f3modos al explicar a los clientes y otras partes interesadas c\u00f3mo se tomaron esas decisiones.<\/span><\/p>\n

Speigal volvi\u00f3 a resumir esto a la perfecci\u00f3n: \u201cEs fundamental ser capaz de comprender el funcionamiento detr\u00e1s de la decisi\u00f3n, tener esa alfabetizaci\u00f3n de datos para garantizar que se tome la decisi\u00f3n correcta\u201d.<\/span><\/p>\n

Invertir en un futuro predictivo<\/span><\/h3>\n

Como dijo Malcolm X, \u201cEl futuro pertenece a quienes se preparan para \u00e9l hoy\u201d.\u00a0Si bien es posible que no tengamos el poder de ver el futuro, el an\u00e1lisis predictivo ayudar\u00e1 a la industria de servicios financieros a predecir c\u00f3mo se ver\u00e1 y a tomar decisiones que les permitir\u00e1n prepararse, y preparar a sus clientes, para ese futuro.<\/span><\/p>\n

Con una s\u00f3lida canalizaci\u00f3n de datos y una fuerza laboral con conocimientos de datos, el an\u00e1lisis predictivo no es algo a lo que temer;\u00a0m\u00e1s bien, es una herramienta que ayudar\u00e1 a las organizaciones de servicios financieros a recuperar la confianza de sus clientes y de su gente a medida que avanzan al potenciar una toma de decisiones cada vez m\u00e1s informada.<\/span><\/p>\n

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

Choice, E. (2021). How financial services can invest in the future with predictive analytics. Retrieved 7 October 2021, from https:\/\/www.information-age.com\/how-financial-services-can-invest-in-the-future-with-predictive-analytics-123497137\/<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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