Big Data y el sector financiero

El término Big Data (grandes datos) hace referencia a una tal cantidad de datos que desborda la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable.

La utilidad última de los Big Data es la toma de decisiones. Se emplea, por ejemplo en los motores de recomendaciones en la web que sugieren productos a comprar o personas con las que se puede uno llevar bien o a las que interesaría conocer, que ayudarían a decidir qué productos adquirir o con quién relacionarnos.

Para ello las empresas de internet mantienen modelos estadísticos de cada uno de nosotros, nuestras vidas y nuestras costumbres -los famosos perfiles-, según el MIT en su artículo "The Power to Decide" ("El poder para decidir"). 

En el mundo financiero, en las bolsas de todo el mundo hay robots que operan en los mercados (trading bots) mediante algoritmos y soluciones heurísticas de un gran número de variables y datos, procesados a gran velocidad, sin intervención humana. En el extremo están las operaciones bursátiles de alta frecuencia -HFT, High Frecuency Trading-, que toman posiciones antes de que ningún operador humano (de la competencia) haya tenido tiempo de hacerlo.

Las empresas pioneras en tratar los grandes datos han sido las que tenían por una parte dichos datos, y por otra, la tecnología para tratarlos, es decir, las empresas tecnológicas: Amazon, Google, Apple o PayPal.

No es de extrañar que, al igual que en otros sectores como la prensa (Amazon con la compra de "The Washington Post) o la automoción (Google y su cohe automático), estas empresas estén empezando a ofrecer servicios que antes eran privativos del mundo financiero, como los pagos. Según McKinsey en su artículo "The digital battle that banks must win" ("La batalla digital que los bancos deben ganar"), estos actores tecnológicos están amenazando fuentes críticas de ingresos para los bancos, como son las comisiones sobre las transacciones de los particulares. 

Como afirma Francisco González, presidente del BBVA, en la publicación "C@mbio" del 12/2013 "Para los bancos, la buena noticia es que tienen una importantisima ventaja competitiva: el gran volumen de informacion del que ya disponen acerca de sus clientes. El reto es transformar esa informacion en conocimiento y utilizar este conocimiento para ofrecer a los clientes lo que desean." 

Pero si comparamos estos datos bancarios con los que ya tienen y generan minuto a minuto las empresas tecnológicas ya mencionadas, tanto en cantidad de individuos como en variedad de contenidos, que, analizados son una fuente de conocimiento sobre su comportamiento, estas últimas estarían mucho mejor posicionadas, ya que, además, disponen de la última tecnología y lo llevan haciendo más tiempo.

Tanto en los casos de ayuda a la toma de decisiones -la máquina sugiere varias alternativas de actuación- como en aquellos en que es la propia máquina la que actúa, la base es la misma: recogida de grandes datos, buenos algoritmos de procesamiento y potencia de cálculo para llevarlos a cabo. De estos tres factores, uno es de conocimiento del negocio -los algoritmos-, los otros dos son de tecnología.

A las empresas tecnológicas, por tanto, sólo les faltaría conocer el negocio -bancario-, y para esto tienen varias soluciones como pagar a las personas que lo tienen o comprar un banco.

Y a los bancos avanzar con la tecnología. La competencia de los bancos no es otro banco sino las empresas tecnológicas.

Dado que las TI son un componente esencial del negocio, es necesario que los consejos de administración adopten proactivamente decisiones acerca de la aplicación y el uso que se quiera hacer de las TI. De esta manera se conseguirá la transformación digital de los bancos, condición indispensable para su supervivencia.

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Este artículo fué publicado originalmente por ComunicacionesHoy, nº 142, mayo 2015. Referencia: ESPECIAL / Banca y Seguros, pg. 26 – "Big Data y el sector financiero" – María José de la Calle.