El análisis financiero es una herramienta que los bancos y las compañías de seguros pueden utilizar para aprovechar sus antiguos puntos fuertes en un sector altamente competitivo en la actualidad, con el fin de ofrecer a sus clientes el máximo nivel de seguridad en el futuro. Lea aquí qué métodos y requisitos previos necesita para ello.

Casi ningún otro sector se ha visto tan afectado por el impacto de la digitalización en los últimos años como el Sector bancario y de seguros. Los nuevos competidores, como las FinTech o las plataformas de crowdlending o crowd-investing, compiten directamente con los bancos.

Métodos de pago alternativos, banca móvil y en línea, así como Inteligencia artificial y la tecnología blockchain están desafiando Servicios bancarios y el Sucursal bancaria como Institución en cuestión. Esto último, a su vez, repercutió directamente en la distribución de seguros.

Un estudio realizado por la Universidad de Potsdam en 2015 demostró que los bancos y las aseguradoras, en particular, trabajan de forma demasiado conservadora. Incluso hoy en día, las soluciones holísticas de ciencia de datos son más bien escasas. 

Fuente de la imagen: (presseportal.de)

Utilizando el ejemplo del Asistente virtual y el Trabajador Artificial, mostramos cómo los bancos y las compañías de seguros pueden beneficiarse de la IA.

Los últimos estudios en este ámbito muestran que los bancos y las compañías de seguros están utilizando estas Desafíos y han reaccionado con medidas iniciales. El sitio Digitalización  presiona a los bancos, mediante Innovaciones Todavía tenemos que hacer grandes esfuerzos en este ámbito para poder seguir competitivo para quedarse.

Los bancos y las compañías de seguros seguirán siendo importantes en el futuro, con nuevos modelos de negocio, innovaciones y normas estrictas.

Sin embargo, los últimos años también han demostrado que los bancos no están siendo simplemente sustituidos. Más bien, con la ayuda de innovaciones del campo de la Finanzas Analítica, el Desarrollo de nuevos modelos de negocio y Cooperaciones retener a los clientes existentes e incluso captar otros nuevos con las nuevas empresas.

Para los bancos y las compañías de seguros, por tanto, es crucial seguir ampliando sus propios puntos fuertes y optimizar su estructura corporativa interna, y ambas cosas pueden lograrse con Análisis financiero. Las soluciones de esta área ayudan a las empresas a identificar y responder mejor a las necesidades de los clientes.

La ciencia de datos ofrece a los bancos la oportunidad de aprovechar sus puntos fuertes

En comparación con los cálculos convencionales en el contexto de la gestión financiera y la contabilidad financiera, una herramienta basada en el análisis de datos como la analítica financiera ofrece más posibilidades. A través de Modelización y Simulación puede utilizarse, por ejemplo, en el ámbito de la gestión de costes y resultados para hacer predicciones precisas sobre el desarrollo de un producto o la rentabilidad.

Los bancos pueden así jugar con dos ventajas decisivas frente a las nuevas formas de banca: Pueden ofrecer a sus clientes Asesoramiento de alta calidad y ofertas de servicios, así como un mayor nivel de seguridad oferta. Los estudios demuestran que ambos -la mayor necesidad de contacto personal con un empleado y la necesidad de seguridad- son valores centrales para los clientes.

En consecuencia, las exigencias a los asesores bancarios, por un lado, y a la infraestructura técnica, por otro, aumentan constantemente. En el contexto de una consulta personal, los Herramientas de análisis financiero pueden utilizarse. De este modo, por ejemplo, se puede apoyar y mejorar la experiencia comercial de un empleado con la ayuda de modelos de previsión.

Cómo la analítica financiera ayuda a bancos y aseguradoras a optimizar procesos

En comparación con otras empresas, los procesos internos y las interrelaciones dentro de los bancos y las compañías de seguros son muy complejo. Importantes cifras clave, factores de cálculo y condiciones marco proceden del exterior: por ejemplo, de los mercados financieros nacionales e internacionales, el legislador, instituciones como el BCE y otras.

El análisis financiero permite modelos de precios flexibles, mejor evaluación del riesgo y una mejor Planificación de activos e inversiones. El desarrollo de nuevos productos, la predicción de sus probabilidades de venta y la determinación de su rentabilidad se basan, pues, en un base de datos fiable.

En contextos multicapa plantean un reto especial para la ciencia de datos es un reto. Cuanto más complejos son los procesos, más importante es depurar previamente los datos y comprobar su actualidad, pertinencia y plausibilidad.

Calidad de los datos es esencial para la ciencia de datos - en el artículo de nuestro blog encontrará las 5 medidas más importantes para aumentar la calidad de los datos.

La preparación, que en cualquier caso supone una gran proporción de un Proyecto de ciencia de datos es especialmente sensible en el sector bancario y de seguros. Incluso los errores o imprecisiones más pequeños pueden tener consecuencias importantes con pérdidas reales.

La ciencia de datos para bancos también existía en los años ochenta. La diferencia con hoy es que la potencia de cálculo ha crecido exponencialmente, mientras que el coste de la tecnología es cada vez menor.

Otra similitud con las innovaciones del pasado en la Sector bancario: En el pasado, como hoy, se habla a menudo de la posible pérdida de puestos de trabajo. Pero tampoco la introducción de Cajeros automáticos a despidos masivos, ni los modernos Herramientas de ciencia de datos y -Soluciones.

Además de la seguridad, hoy se trata de estar cerca del cliente

Hoy en día, para los bancos y las compañías de seguros es importante no sólo Rentabilidad de sus productos en relación con los costes, las pérdidas, el volumen de negocio y los beneficios. Más bien, se trata también de conocer Riesgo de impago en préstamos y seguros y ofrecer los productos adecuados, al precio de mercado adecuado, en el lugar adecuado y a los clientes adecuados. Esto se consigue, por ejemplo, diseñando y ofreciendo productos y servicios individualizados. (Segmentación de clientes)

El cálculo de los riesgos puede determinarse hoy con mucha más precisión y reflejarse así en el cálculo. Dicha calificación puede hacerse incluso sobre la base de unas pocas interacciones de los clientes en la página de inicio de la empresa.

Otra forma de aumentar la participación y la satisfacción de los clientes es utilizar el llamado "Puntuación comunitaria". Al implicar a los clientes en las comunidades y evaluar sus interacciones, se puede mejorar el servicio y aumentar el número de posibles puntos de contacto. Pero también la fidelización de los clientes y la predicción o prevención de las bajas (Predicción de bajas) figuran entre las posibles aplicaciones de la ciencia de datos en este ámbito.

Financial Analytics - Una herramienta inteligente de planificación y gestión para bancos y aseguradoras

Los ámbitos concretos de aplicación de la analítica financiera en bancos y aseguradoras son numerosos: la proyección de escenarios financieros futuros conduce a una planificación optimizada de los activos, las inversiones y la gestión inteligente de la plantilla. Herramientas de control proporcionan información valiosa que sirve de apoyo a la medición del rendimiento, el control presupuestario y de costes de personal, así como la planificación de personal.

Sin embargo, más allá de estas soluciones individuales, que a menudo responden a cuestiones específicas de cada departamento, es importante dar a las empresas holístico a considerar (Data Journey).

El objetivo global debe ser evaluar los datos más allá de los límites departamentales para mejorar los resultados económicos generales. Inteligencia artificial en la industria del marketing y en el sector bancario es, por tanto, el instrumento central que puede proporcionar una mejor y más informada Procesos de toma de decisiones posible. Sólo así podrán los bancos y las compañías de seguros disfrutar de todas las ventajas.