Big Data en la gestión financiera: Clave para la toma de decisiones

Populares por su uso en el manejo de clientes, marketing digital, analítica web y muchos otros ámbitos, los grandes volúmenes de datos en las finanzas también son muy útiles y ayudan a anticipar decisiones claves.

Desde la salida al mercado hace algunos años de los llamados CRM’s o Customer Relationship Management Systems, que no son más que los sistemas para gestionar en una empresa la relación con sus clientes utilizando numerosa información de los mismos, comprobamos la gran utilidad de la data para los negocios. Quizás en una primera instancia no existía madurez ni experticia en la recolección, análisis y tomas de decisiones, sin embargo ya hoy en día, sobre todo a raíz de la consolidación del Internet y particularmente del marketing 2.0, se ha mejorado mucho su uso dejando atrás frustraciones y fracasos de las implantaciones iniciales.

En la actualidad el término Big Data es protagonista de la cuarta revolución industrial y aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales y su uso se pierde de vista en todas las industrias, empresas y/o negocios.

En el área financiera de las empresas el manejo de grandes volúmenes de datos está pasando de ser una herramienta opcional para algunas prácticas, a imprescindible y clave en la toma de decisiones.

Las empresas actuales no operan en un mundo unidimensional, hay varios aspectos que deben considerarse y múltiples comparaciones que hacer antes de llegar a una decisión de gestión. Una década atrás las funciones de los gerentes financieros (CFO’s) se limitaban llevar la contabilidad y comparar los resultados con el histórico y el presupuestado. Hoy estos resultados deben interpretarse en otro contexto y sumar aspectos como las preferencias de los clientes, los mercados, los datos económicos y muchos más. Solo así podemos considerar completo un proceso de toma de decisión estratégica y es aquí donde el Big Data es el principal habilitador para la comparación de datos en múltiples dimensiones.

No sólo las áreas de finanzas en las empresas se están apalancando en el Big Data y las Analíticas de Negocio para sus operaciones, también los proveedores de servicios financieros como bancos, otras instituciones financieras y proveedores de seguros están haciendo un uso cada vez mayor.

¿Por qué el Big Data en la industria de servicios financieros?:

Aumenta los ingresos y la rentabilidad: ayuda a las empresas a centrarse en los productos objetivo o en las áreas de ingresos potenciales. De esta forma los bancos, instituciones financieras y compañías de seguros pueden diseñar y lanzar sus productos para obtener los máximos ingresos y rentabilidad

Mejora el compromiso y lealtad del cliente: es una mina de datos que analizada en profundidad puede ayudar a obtener información significativa sobre el comportamiento del cliente. La frecuencia de reembolsos de obligaciones, las preferencias hacia ciertos préstamos o tarjetas de crédito, los gastos y hábitos de inversión pueden ayudar a las instituciones financieras o a los sectores financieros y contables de las empresas a establecer mejores relaciones con los clientes y diseñar procesos para maximizar su satisfacción

Optimiza los activos y mitiga riesgos: las instituciones financieras siempre están expuestas a mayores niveles de riesgo debido a impagos de préstamos, activos de riesgo o inversiones no productivas. El buen uso de los datos puede ayudar a analizar los elementos de riesgo, el ciclo de tasas de interés o evaluar las condiciones generales del mercado para tomar decisiones informadas y medidas estratégicas para minimizar la exposición

Una nueva era de los procesos financieros aplicando el Big Data:

Optimización de las compras y obtención de mejores precios: la analítica de datos garantiza que los departamentos mantengan la información actualizada y a verificar de forma cruzada los precios de mercado. También ayuda a desarrollar controles internos para reducir las compras a costos más altos

Inteligencia de cuentas por cobrar: para recaudar el pago por un bien vendido y/o servicio prestado se pueden establecer varios métodos de seguimiento y niveles de jerarquía según la prioridad de las facturas. Los documentos de cantidades más altas o aquellas con un período de crédito más largo pueden necesitar un recordatorio para el cliente apoyándose en alertas basadas en volúmenes de datos, ayudando así en el pago puntual y a reducir los incumplimientos

Analítica predictiva: clave en el pronóstico de los ingresos futuros, preparación de presupuestos, cobertura, gestión de flujo de efectivo, gestión de riesgos financieros, etc. Los profesionales de las finanzas pueden rastrear cuáles son los meses que probablemente serán altos o bajos y esto les ayudará a administrar de manera eficiente su flujo de caja

Detección inmediata de fraudes: captura de las actividades en tiempo real e inmediatamente detectar anomalías y/o comportamientos fraudulentos, tomando acción antes de que pase a mayores

Testeo inteligente de portafolios: desarrollo de varios modelos de pronóstico que analizarán las diversas situaciones que pueden ocurrir y las decisiones que se pueden tomar para mitigar los riesgos de cartera debido a diversos factores económicos

A medida que la tecnología avanza existe un futuro prometedor para las aplicaciones del Big Data. Esto está provocando una transformación importante en los negocios y en este sentido es clave que se abandonen algunas prácticas del pasado donde los encargados de las finanzas sólo tenían y se les exigía conocimientos en su área, hoy deben que ser integrales y conocer de qué va la transformación digital, la cuarta revolución industrial y sobre todo cómo aprovecharla en beneficio de sus funciones.

Mantenerse al día con las nuevas tecnologías es una necesidad y para los profesionales de las finanzas no debe ser la excepción. Otros avances como el Blockchain, la Inteligencia Artificial y el Machine Learnig se encargarán de realizar y garantizar las transacciones, los temas impositivos y/o legales, etc. y es allí donde la habilidad analítica de datos para toma de decisiones de todos los que integran el área de finanzas será clave, desde los CFO’s hacia abajo.

El boom de los grandes volúmenes de datos en las áreas e industria financiera llegó para quedarse.

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