Análisis integrado para banca
Los datos han sido el recurso más valioso de la banca durante mucho tiempo, pero el concepto de análisis integrado en la banca está transformando el futuro de la industria al abrir un mundo de nuevas oportunidades y brindar grandes beneficios tanto a los clientes como a los empleados.
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La importancia de Análisis integrado para la banca
Las soluciones de análisis de datos ofrecen a los bancos una mejor manera de administrar sus activos, campañas de marketing, modelar el riesgo crediticio, pronosticar tendencias de consumo, garantizar el cumplimiento y mucho más. Con la ayuda de las herramientas de Business Intelligence (BI), los bancos pueden monitorear sus sucursales en tiempo real, rastreando el desempeño de los empleados y las operaciones con datos en vivo. Este monitoreo brinda información clave sobre lo que funciona bien, lo que no funciona y, respectivamente, respalda ese proceso de toma de decisiones basado en datos para reducir o maximizar los recursos, el personal o la experiencia.
BI elimina la minuciosidad de las hojas de cálculo incomprensibles y las sustituye por paneles interactivos fáciles de entender y digerir. Mediante el uso de gráficos, cuadros y otros elementos visuales, los tableros traducen el significado general de un conjunto de datos en segundos.
Cuatro beneficios clave Análisis integrado proporciona a la banca
Productos y servicios mejorados
Las aplicaciones bancarias para teléfonos inteligentes, por ejemplo, son una increíble fuente de datos que determina si las características y funcionalidades agregadas realmente satisfacen las necesidades de las personas. Identificar estas tendencias puede ayudar a los ingenieros de su banco a crear y mantener servicios más fáciles de usar que serán de mayor valor para sus clientes.
Prevención eficaz del fraude y mejor protección de datos
Para evaluar el riesgo y prevenir el fraude, los bancos están utilizando herramientas de BI para monitorear los patrones de gasto de los clientes e identificar comportamientos inusuales que pueden ser una indicación de que su cuenta está bajo amenaza. La seguridad efectiva respaldada con análisis bancarios protege no solo a los clientes, sino también a los propios bancos.
Experiencia del cliente mejorada y personalizada
Los bancos utilizan cada vez más los datos para armar una imagen más completa de los estilos de vida y los hábitos de gasto de los clientes. Todo esto ayuda a los bancos a ofrecer servicios más personalizados a los clientes en función de sus preferencias y comportamiento bancario.
Optimización de las operaciones de gestión de riesgos
Con algoritmos de datos avanzados, puede identificar los riesgos potenciales relacionados con prestar dinero a clientes con puntajes crediticios bajos y ayudarlo a decidir si aprobar o rechazar su solicitud de préstamo.
Ejemplos de paneles bancarios
Los paneles bancarios se utilizan para rastrear y mostrar los KPI (indicadores clave de rendimiento) bancarios, el rendimiento financiero, las tendencias de los clientes, los resultados del proceso comercial bancario y casi cualquier cosa sobre la que desee obtener información más detallada.
Panel de análisis de riesgos bancarios
Las estrategias de mitigación de riesgos se encuentran entre las principales preocupaciones de los bancos. Para poder manejar esos riesgos de manera efectiva, los bancos necesitan información de datos a su disposición para ayudarlos a comprender mejor el desempeño y el efecto de esos riesgos para que puedan tomar medidas basadas en datos para garantizar operaciones financieras saludables y rentables.
Tablero de análisis de banca minorista
Los paneles de análisis de banca minorista visualizan los KPI que los banqueros necesitan para poder crecer y mantener las relaciones con los clientes. Con análisis de datos y tableros fáciles de crear, pueden rastrear los depósitos de los clientes, referencias, actividad de sucursales, transacciones, actividad y transacciones de cajeros automáticos y portales de banca en línea, y mucho más.
Panel de control bancario de ventas y marketing
Los esfuerzos de marketing y ventas en la industria bancaria ya están basados en datos. Como se mencionó, una de las mejores formas en que se utiliza el análisis de datos en la industria bancaria es mejorar y adaptar la experiencia del cliente con ofertas personalizadas. Esto está estrechamente relacionado con las ventas y el marketing.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la analítica bancaria?
El análisis bancario es toda tecnología o conjunto de tecnologías utilizadas para recopilar, procesar y analizar conjuntos de datos complejos que consisten en datos estructurados y no estructurados. Estos datos se recopilan de una variedad de fuentes y potencialmente pueden responder preguntas que nunca supo que tenía y ser una gran cantidad de información beneficiosa y rentable.
¿Cómo se utilizan los datos en la industria bancaria?
El análisis de datos se utiliza para hacer que las instituciones bancarias sean más eficientes al permitirles posicionarse más alto en el mercado, impulsar los ingresos y el crecimiento, mejorar las estrategias y mejorar la experiencia del cliente. Lo hacen formulando una estrategia comercial bancaria óptima, identificando y analizando las tasas de interés, hipotecarias y de préstamos para aumentar la rentabilidad, personalizar las ofertas de productos, predecir y reducir la morosidad y mucho más.
¿Por qué los bancos deberían utilizar una solución de BI?
La inteligencia comercial (BI) en la banca se define como el uso de software de análisis o SaaS (software como servicio) que utilizan los usuarios finales de los bancos para la creación de visualizaciones de datos interactivos e informes ricos en información clave. Además, las soluciones de BI ofrecen a los bancos una mejor manera de administrar sus activos, campañas de marketing, modelar el riesgo crediticio, pronosticar tendencias de consumo, garantizar el cumplimiento y mucho más.
¿La solución de análisis bancario Reveal puede funcionar con mi sistema bancario?
Reveal está diseñado para funcionar en conjunto con todo tipo de sistemas bancarios. Utiliza los datos de su sistema existente y proporciona información valiosa basada en big data, análisis predictivo y modelos de aprendizaje automático.
