Las organizaciones del mercado B2B actual tienen la necesidad de digitalizar y automatizar procesos para adaptarse a los entornos dinámicos y competitivos de hoy en día. Para ello, deben implementar la transformación digital en todas sus etapas.
El sector de la industria financiera y la gestión de riesgo de crédito puede sacar un gran partido de las nuevas tecnologías: inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (Machine Learning), aprendizaje profundo (Deep Learning), big data y la ciencia de datos.
Pero ¿qué es la ciencia de datos y cómo ayuda a estimar escenarios financieros futuros?
Qué es la ciencia de datos (data science)
La ciencia de datos es una ciencia interdisciplinaria que consiste en integrar tecnologías de alta sinergia como las IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y big data con el propósito de:
- Analizar cantidades masivas de datos de forma rápida y automática.
- Aprender y generar patrones sobre el comportamiento del mercado.
- Generar predicciones.
Lo ideal es que, a través de software como las herramientas de análisis predictivo, se puedan aprovechar todas estas tecnologías de forma integral. De este modo, las empresas pueden innovar sus estructuras y entregar un servicio completamente personalizado.
Gracias al data science, desde corporaciones multinacionales hasta empresas medianas y pequeñas pueden aprender sobre su entorno, ajustar demanda y producción a la medida, controlar riesgos y descubrir nuevas oportunidades.
Importancia de las herramientas de análisis predictivo
Un análisis predictivo es importante para detectar fraudes, optimizar campañas, potenciar operaciones y reducir riesgos. Sin embargo, para que el análisis sea efectivo y relevante, se deben recolectar datos de fuentes internas y externas, procesarlos, cuantificarlos y analizarlos.
Una herramienta de análisis predictivo facilita todos estos procesos haciendo uso de la ciencia de datos.
Ahora bien, es más común que estas herramientas se utilicen para entender hábitos de clientes o identificar tendencias comerciales. Sin embargo, en el espacio financiero, las herramientas de análisis predictivo permiten a las empresas:
- Utilizar modelos financieros para medir los gastos.
- Optimizar la gestión del riesgo.
- Detectar y reducir el fraude.
- Aumentar la retención de clientes.
- Analizar escenarios financieros a futuro.
Un análisis de escenarios financieros efectivo prevé la posibilidad de que ocurran actividades fraudulentas que comprometan las operaciones de la empresa, pero para ello es necesario involucrar estos tres elementos:1. Datos: esta es la primera barrera y es importante que se utilicen datos fiables.2. Estadísticas: una de las principales herramientas utilizadas parala predicción de escenarios es el análisis de regresión.3. Supuestos: cualquier análisis de escenarios financieros debe tener un supuesto detrás de él. El análisis predictivo supone que el futuro seguirá imitando al pasado.
¿Cómo usar la ciencia de datos para mejorar el análisis de riesgo financiero?
Una solución avanzada -como Yndika- es importante para la gestión de riesgos financieros, ya que involucra todos los elementos previamente mencionados y entrega un análisis predictivo relevante.
Al mismo tiempo, permite optimizar y automatizar las etapas involucradas en la gestión del riesgo de crédito a través de una interfaz intuitiva y fácil de manejar, y lo mejor de todo es que integra las tecnologías de la ciencia de datos en una sola plataforma.
Con Yndika, es posible aplicar la inteligencia de datos al análisis de riesgo financiero y optimizar procesos de cobro. Esto se consigue gracias a una programación basada en Machine Learning que permite el cálculo de tres indicadores:
- Índice de Comportamiento en Pagos.
- Límite de Crédito Atlax 360.
- Riesgo Inmediato de Impago.
En una economía con fuerte incertidumbre como la actual, es de vital importancia integrar en los procesos de gestión todas las herramientas que pone a disposición la tecnología para pronosticar escenarios futuros, con el objetivo de tomar la mejor decisión comercial posible.
