Las instituciones financieras concentran gran volumen de datos, al tiempo que se enfrentan
a una nueva generación de instituciones de intermediación financiera.
Analytics brinda herramientas para:
Score Crediticio:
La integración de algoritmos a los sistemas de evaluación de créditos permite a los bancos y
financieras ofrecer a sus clientes préstamos más seguros. Al automatizar este proceso,
la asignación de créditos se produce con mayor objetividad, reduciendo tiempos y costos.
Prevención del fraude y control:
La Analítica de datos es capaz identificar actividades fraudulentas o sospechosas en las
transacciones que realizan los clientes en sus cuentas.
Asesoramiento para inversiones:
Dados ciertos datos sobre nuestro usuario y sus objetivos financieros,
se puede analizar el perfil de riesgo de cada persona y ofrecerle un plan
personalizado de inversión que se adapte a sus circunstancias financieras.
Probabilidad de retiro de fondos:
El apalancamiento es la fuente de ingresos principal de los bancos. Conocer la
probabilidad de retiro de mi cartera permitirá una gestión óptima de liquidez de
la institución.
Prevención de impagos:
Gracias al Machine Learning, las entidades financieras son capaces de saber cuándo
un cliente tiene altas probabilidades de no pago. La IA es capaz de analizar la
evolución de las cuentas de cada cliente y prever sus posibles impagos con varios
meses de antelación, tiempo suficiente para que el banco pueda actuar y evitarlo.
Análisis y posicionamiento de clientes:
Mejora el análisis del cliente a través de la integración de sus datos, lo que a
su vez optimiza las ventas y las campañas de marketing.
