Big Data

Los bancos se apoyan en Big Data y Machine Learning para evitar los impagos

Gracias a los modelos predictivos basados en Big Data, el sector de la banca consigue reducir considerablemente las posibilidades de que se produzcan impagos. Te contamos cómo.

Por Redacción España, el 22/01/2020

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Los impagos y retrasos en el cobro son uno de los mayores problemas a los que se enfrentan mes sí y mes también las pymes y autónomos de nuestro país. En este contexto, la transformación digital ha sido y es especialmente importante en el ámbito financiero.

Y por supuesto, el sector bancario está a la cabeza de la transformación. Desde hace ya un tiempo, los bancos persiguen una segmentación automatizada de clientes en función de su perfil sociodemográfico y de su historial de pagos.


Una mejora sustancial en la predicción del riesgo

Según un reciente informe, el Big Data y el Machine Learning mejoran en un 30% la capacidad de predecir el riesgo de impago en la admisión de nuevos clientes.

El estudio apunta a que más del 80% de los directivos son conscientes de la importancia que tienen los datos y la analítica avanzada para los negocios, y que aumentar sus inversiones de cara a poder generar modelos les ayuda a mejorar sistemáticamente los resultados.

El uso de la tecnología Machine Learning aumenta la diferenciación entre el perfil de pagadores, por lo que reduce las opciones de fraude y permite personalizar mucho mejor los productos que el banco puede ofrecer a sus clientes.

Evidentemente, ser capaz de evaluar con precisión la capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo.

Estos sistemas son, en definitiva, modelos predictivos, que permiten clasificar a los clientes en función de su perfil, que estará basado en características sociodemográficas, su edad y su comportamiento de pago.

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