Data Mining en el sector financiero Noticias 17 mayo 2019 , No hay comentarios El entorno financiero es un sector altamente competitivo en el que la información es un componente muy valioso. Además de trabajar los datos, apostar por la innovación y los procesos se vuelve imprescindible. Entre tanta información, encontrar una pieza de contenido relevante que nos aporte un valor añadido ha acabado siendo un reto. Actualmente, en plena expansión de la sociedad de la información, convertir el exceso de datos en información cualitativa es indispensable. Un análisis adecuado es imprescindible para poder adaptarse a las necesidades del mercado. Debido a la abundancia de información generada a diario, la capacidad de extraer la información que resulta de interés se vuelve vital. My T-Advisor ha desarrollado nuevas herramientas alrededor de este concepto, integrando módulos de relación con el cliente, business intelligence, análisis de número de carteras, transacciones y todo tipo de información relevante a la agilización de procesos mediante la automatización. Extracción de datos bancarios En el sector bancario, el conjunto de transacciones, activos de mercado, carteras de clientes, operaciones, cálculos de rentabilidad, comportamientos y adquisiciones de los clientes quedan recogidos en una base de datos al alcance de cada entidad. Junto al comportamiento del mercado y de los elementos que lo componen, los bancos disponen de una información completa para predecir actuaciones de clientes a futuro y diseñar las estrategias óptimas para cada segmento. La extracción de datos relevantes, el llamado Data Mining, filtra y analiza toda la información disponible con el fin de llegar a conclusiones de valor. Estas conclusiones se crean en base a la detección de correlaciones, patrones y otras relaciones significativas, aislando el error humano que puede convertirse en un riesgo sin la tecnología y el software adecuado. La eficacia y minuciosidad de los procesos de Data Mining permiten analizar la totalidad de datos disponibles a la vez que se reduce tanto el margen de error como el tiempo invertido. La digitalización del proceso de extracción de datos también posibilita a las entidades no desperdiciar esfuerzos en tareas costosas y que requieren una gran inversión de tiempo. Paralelamente, esto no implica una exención de la intervención humana. Al contrario, reduce el uso de personal para finalizar el proceso en lo referente a la toma de decisiones. Disponer de la información clasificada de manera relevante con sus conclusiones correspondientes, agiliza este proceso de toma de decisiones, aportando convicción, certeza y precisión. El proceso de Data Mining Dentro del proceso de Data Mining, existen diferentes fases integrantes con sus finalidades específicas que contribuyen a lograr una mayor comprensión y filtración de datos. La selección, procesamiento previo y transformación de datos. Tal y como indica la denominación de esta fase, consiste en una recolección del conjunto de información almacenada en las bases de datos existentes. Tras incluir toda la información disponible, el primer procesamiento aplica un filtro inicial que elimina incoherencias e información irrelevante para tratar sólo aquella información que genera mayor interés. El Core Data Mining y las conclusiones En el centro del proceso está el análisis de datos. Se evalúa la información con el fin de detectar patrones y valorar su relevancia. Algunas técnicas incluyen la agrupación y la asociación. En el primer caso, el proceso analítico agrupa datos similares o que plasman un comportamiento semejante. La técnica de asociación detecta correlaciones para encontrar patrones repetitivos y así establecer una conexión entre datos y comportamientos. A partir de la detección de patrones y el análisis histórico, se puede recurrir también a la técnica de previsión, que permite predecir comportamientos futuros usando como referente la relación entre variables dependientes e independientes y sus tendencias. Aplicación de los resultados del Data Mining Una de las principales ventajas de la interpretación adecuada de los datos es lograr una comprensión más completa de los clientes. Para el sector financiero, disponer de esta información y poder entender a estos clientes, posibilita ofrecer un servicio mejorado y adaptado a sus necesidades particulares. De esta manera, la banca en cuestión también refuerza sus valores, incrementando su capacidad de atraer y retener sus clientes. Otra aplicación frecuente de las funciones del Data Mining es la detección de acciones sospechosas de fraude. A través de la detección de patrones fraudulentos, el Data Mining permite identificar estas acciones y contrastar la información con la de su propia base de datos para sacar conclusiones. Ser capaz de afrontar la saturación de información para convertirlo en una ventaja es fundamental en el sector financiero. Las posibilidades que ofrece saber tratar e interpretar correctamente esta información son ilimitadas y forman parte de la evolución del funcionamiento del sector, convirtiendo el método de procesamiento de datos en un activo principal de cualquier entidad financiera. En My T-Advisor tenemos desde hace años una apuesta clara por la innovación para nuestras herramientas y todas las plataformas de nuestros clientes. Por este motivo el departamento de Innovación trabaja desde hace meses con soluciones que aportan muchísimo valor a los inversores particulares mediante el análisis y tratamiento de los datos. Éstos alojan nuestras soluciones escalándolas a un nivel superior, ya que albergamos datos de mercado, de clientes, tendencias, carteras modelo, rango de perfiles de clientes, y toda la información propia de la gestión de carteras del día a día.