Big Data y Machine Learning para saber quién te dará problemas de pagos
El sector bancario persigue la segmentación automatizada de clientes en función de su perfil sociodemográfico e histórico de pagos.
Los impagos son uno de los mayores quebraderos de cabeza para las pymes y autónomos españoles. En este escenario, la digitalización está cobrando cada vez más importancia. La transformación digital ha revolucionado a todos los sectores, pero en los últimos años también lo ha hecho especialmente en el ámbito financiero.
Actualmente, 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, según un informe elaborado por Experian.
En concreto, 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.
En palabras de Ricardo García, Iberia Analytics Director de Experian, las empresas deben ser capaces de extraer información de diversas fuentes, del mismo modo que interpretarla y explotarla estadísticamente para crear esos modelos analíticos avanzados, que permitan mejorar cuadros de mando de gestión y segmentación de cliente.
El hecho es que estas técnicas avanzadas de Machine Learning aumentan la discriminación entre el perfil de pagadores, por lo que reduce las opciones de fraude y permite personalizar mucho mejor los productos a ofrecer, algo que en el sector bancario tiene un valor incalculable.
Evaluar la capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo”; explican desde Experian.
Estos sistemas, dicho en otras palabras, permiten clasificar a los clientes en función de su perfil, que estará basado en características sociodemográficas, su edad y su comportamiento de pago.
En último lugar, cabe destacar que los modelos predictivos que desarrollan en Experian se encuentran orientados al sector financiero, de los seguros y del retail, entre otros.
