Big Data y Machine Learning, tecnologías claves para identificar a clientes morosos en la industria bancaria

Saber si las personas son responsables para pagar a tiempo, ahora es posible gracias a las tecnologías Big Data y Machine Learning, que a través de una gran recopilación de datos le entregan a la banca los perfiles socioeconómicos y el detalle del comportamiento anterior de todos sus clientes. Así, la industria financiera puede hacerle seguimientos automáticos a quienes solicitan sus servicios con el fin de evitar a los deudores. 

Según un estudio de Experian, empresa multinacional de informes de créditos de consumo, las tecnologías mencionadas ayudan a la banca a predecir hasta en un 30% el riesgo de morosidad de sus nuevos clientes.  

Con la ayuda del Machine Learning, por ejemplo, también se reducen las posibilidades de fraudes, y con el ordenamiento de información que realiza el Big Data, incluso se pueden personalizar los servicios que se les entregan a los clientes de bancos y otras instituciones financieras. 

Ambas tecnologías aportan beneficios para la industria bancaria y al implementarlas pueden mejorar desde la toma de decisiones hasta la estrategia empresarial.

Otra ventaja que facilita y agiliza el trabajo logístico de la industria financiera es la detección de los mejores pagadores, entre el grupo de los que ya están bien calificados. Además, pueden conocer con exactitud sus capacidades de pago, lo que les permite trabajar con mayor precisión y rigurosidad.

Así, son muchos los sectores de la industria que se han digitalizado, incorporando estas nuevas tecnologías porque la evidencia muestra que les permite potenciar sus negocios.  En este contexto, y gracias al éxito del Machine Learning, la analítica predictiva también toma fuerza en el ámbito bancario, donde es necesario adelantarse a las necesidades de los clientes para ofrecerles nuevas y mejores soluciones. Con esto también se disminuyen riesgos y así se evitan costos mayores para las empresas.

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