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El scoring bancario en los tiempos del Big Data

Con este artículo vamos a abrir una serie de cinco artículos donde expondremos las cinco ponencias y sus preguntas asociadas del pasado workshop celebrado el 27 de Octubre en la Universidad de Deusto.

El workshop, titulado como “Aplicación del Big Data en sectores económicos estratégicos“,  tenía como principal objetivo mostrar la aplicación del Big Data en varios sectores estratégicos para la economía Española (finanzas, sector público, cultura, inversión y turismo). La primera de las intervenciones corrió a cargo de Jorge Monge, de Management Solutions, que nos expuso cómo elaborar un scoring financiero y su relevancia en la era del Big Data.

La revolución tecnológica se produce a magnitudes nunca antes observadas. El sector financiero no es ajeno a ese cambio, conjugando una reestructuración sin precedentes, con un cambio de perfil de usuario muy acusado. Así, se está pasando de la Banca Digital 1.0 a la 4.0, una innovación liderada por el cliente, y donde la analítica omnicanal con datos estructurados y no estructurados se torna fundamental.

La Banca Digital 4.0 (Fuente: Management Solutions)
La Banca Digital 4.0 (Fuente: Management Solutions)

Las entidades financieras, gracias a esta transformación digital, disponen de gran cantidad de información pública, con la que hacer perfiles detallados no solo a sus clientes actuales, sino también a sus clientes potenciales. Dado que la capacidad de procesamiento se ha visto multiplicado por las nuevas arquitecturas del Big Data, esto tampoco supone un problema. Los modelos de scoring (como el que Jorge expuso) pertenecen al ámbito de riesgos de las entidades bancarias, intentando clasificar a los clientes potenciales en función de su probabilidad de impago. Nos contó un proyecto real en el que con datos anonimizados de una cartera de 72.000 clientes potenciales, se mezclaron datos tradicionales de transacciones, con datos de redes sociales, para conformar un modelo analítico. Éste, conformado por variables significativas de cara a evaluar el incumplimiento, permitía mejorar el poder precitivo del scoring bancario.

El reto actual radica en la gran cantidad de datos. Jorge señaló cómo aunque se genere gran cantidad de información, esta no sería útil si no pudiera procesarse. Sin embargo, la capacidad de procesamiento se ha visto multiplicada por las nuevas arquitecturas de Big Data. Destacó, aquí, Hadoop, Hive, Pig, Mahout, R, Python, etc. Varias de las herramientas que ya comentamos en un post pasado.

Por último, destacaba, que el reto ya no es tecnológico. El reto es poder entender el procesamiento que hacen estas herramientas. Así, ha surgido un nuevo rol multidisciplinar para hacer frente a este problema: el data scientist, que integra conocimientos de tecnología, de programación, de matemáticas, de estadística, de negocio, etc. Hablaremos de este perfil más adelante. Y, cerraba la sesión, destacando la importancia de la calidad de la información, el reto que suponen las variables cualitativas y la desambiguación.

Os dejamos, para finalizar el artículo, la presentación realizada por Jonge Monge. Aprovechamos este artículo para agradecerle nuevamente su participación y aportaciones de valor.