Por qué los datos correctos son más importantes que la cantidad para optimizar tu estrategia de datos
Se escucha mucho hablar sobre los términos ‘Big data’ y ‘estrategia de datos’, ¿pero qué es una estrategia de datos en lo referente a los servicios financieros, y cómo puedes optimizarla para una toma de decisiones de riesgo más precisa e inteligente? La respuesta no es con más datos, sino con los datos correctos. Lee y descubre acerca de cómo escoger los datos correctos para tu negocio y por qué optimizar tu estrategia de datos es esencial para el éxito de la toma de decisiones.
Haz que tus datos trabajen con mayor inteligencia, no con mayor esfuerzo
En nuestra sociedad cada vez más digital, pareciera ser que todos están enfocados en obtener más. Más datos, más elecciones, más velocidad, más competencia, más opciones (¿cuántos servicios de streaming de entretenimiento diferentes hay ahora?). Más, más, más. Entonces, nuestro grito rebelde es que en lo referente a tu estrategia de datos, no necesitas datos extra, sino los datos correctos en el momento indicado. De acuerdo con IDC, “tan solo este año, se generarán más de cien mil exabytes de datos, cruzando el umbral de los 100 mil por primera vez”. No obstante, el 74 % por ciento de las personas que toman decisiones que encuestamos luchan con la estrategia de riesgo crediticio de su organización porque no pueden acceder fácilmente a los datos. Los datos están allí, pero es una increíble cantidad de esfuerzo perdido si no sabes qué fuentes de datos utilizar y cuándo.
El 74 % de quienes toman decisiones luchan con la estrategia de riesgo crediticio de su organización porque no pueden acceder fácilmente a los datos.
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Al desarrollar una estrategia de datos para tus ofertas de servicios financieros, debes buscar maneras de minimizar los costos y maximizar la innovación. Y esto significa poder seleccionar solo los datos que necesitas, exactamente cuando los necesitas, para poder tomar decisiones más precisas sobre crédito, identidad y fraude. De acuerdo con McKinsey, “los líderes de la industria recurren a múltiples fuentes de datos internas y externas para mejorar la potencia predictiva de las señales de crédito… tanto las fuentes de datos internas como las externas que se emplean en un modelo de toma de decisiones afectarán la calidad de las decisiones”.
¿Qué pueden hacer los datos correctos por tu estrategia de toma de decisiones?
Tal como lo dijo McKinsey, “Los mercados de datos permiten intercambiar, compartir y complementar los datos, para en última instancia empoderar a las compañías a construir productos de datos realmente únicos y exclusivos, y obtener información a partir de ellos”. En lo referente a las decisiones de riesgos específicamente, esto se traduce en varios beneficios clave y en ventajas competitivas:
- Una mejor experiencia de los clientes: Garantizan una experiencia digital para clientes de bajo riesgo y habilitan acciones impulsadas por datos para contrarrestar posibles riesgos en tiempo real.
- Una precisión mejorada de la toma de decisiones: Los datos correctos en los pasos correctos en tus procesos de toma de decisiones durante el ciclo de vida del cliente implican decisiones de riesgos más eficientes y precisas.
- Costos minimizados de los datos: Reduce el tiempo, el esfuerzo y los recursos necesarios para proveer, construir y mantener las integraciones de datos si todos los datos que necesitas están al alcance de tu mano.
- Escalabilidad: Cuando tienes las fuentes de datos correctas a nivel local y global, puedes llevar nuevos productos al mercado en regiones nuevas más rápido mediante la duplicación e iteración de tu estrategia de datos.
Los tipos de datos que son esenciales para optimizar tu estrategia de toma de decisiones durante el ciclo de vida:
- Datos de identidad: Verifica las identidades y los documentos para un mejor cumplimiento de incorporación, previene el fraude de identidad y asegúrate de estar protegido con datos de debida diligencia continua.
- Abarcan: KYC/KYB, PEP/sanciones, verificación de documentos, fraude de identidad sintética
- Datos de fraude: Identifica posibles fraudes de solicitudes y primeras partes en tiempo real para detectar y prevenir proactivamente los fraudes y reducir las pérdidas; reduce los falsos positivos al aprovechar las señales de fuentes de datos de teléfonos móviles, correo electrónico, comportamiento, dispositivos, IP, redes sociales y otras fuentes de datos de fraude.
- Abarcan: Datos de correos electrónicos y telefonía móvil, inteligencia global de fraudes, validación de medios sociales, datos de dispositivos, IP y geolocalización.
- Datos de crédito: Minimiza la exposición crediticia y las pérdidas al aprovechar las fuentes de datos de oficinas de crédito, banca abierta y fuentes de datos alternativas. Garantiza una incorporación crediticia optimizada y añade valor en todo el ciclo de vida del cliente con la creación del perfil dinámico de riesgo del cliente, la mitigación del cobro y la optimización del valor durante todo el ciclo de vida del cliente.
- Abarcan: Datos de oficinas de crédito, de negocios, de banca abierta y datos alternativos que incluyen medios sociales, pagos de alquileres, información de viajes, servicios públicos y más.
Los desafíos de la cadena de suministro de datos y cómo superarlos
Escoger los datos correctos puede parecer abrumador, pero es esencial para tener una cadena de suministro de datos optimizada, con los datos correctos en el momento indicado, para poder ofrecer a tus clientes los productos más eficaces. Y dependiendo del tipo de producto financiero que ofrezcas, existen regulaciones regionales que debes considerar, proveedores de terceros requeridos, requisitos de tecnología y más. Estos son algunos de los desafíos más típicos conocidos que ralentizan la implementación de incluso las estrategias de datos mejor pensadas:
- Identificación de fuentes de datos locales relevantes
- Negociación de múltiples contratos
- Cumplimiento de regulaciones variables
- Garantía de privacidad de los datos para diferentes requisitos regionales
- Normalización de formatos de los datos
- Construcción y mantenimiento de integraciones
- Apoyo de las estrategias globales
Pero puedes superar estos desafíos si te aseguras de tener los datos correctos para cada una de las ofertas de productos que tienes. ¿Cómo? Trabaja con un socio que te proporcione una solución de datos todo en uno. Construir tu propia cadena de suministro de datos, para tu caso de uso, es posible, pero por supuesto que requiere de tiempo y uso intensivo de los recursos. Si deseas trabajar con un socio, busca una solución de datos que ofrezca:
- Un contrato de datos que te dé acceso a múltiples fuentes de datos
- Una IPA única para reemplazar numerosas integraciones
- Una amplia variedad de tipos y fuentes de datos, tanto tradicionales como alternativos
- Una selección experta de las fuentes de datos, personalizadas de acuerdo con tus necesidades, y que puedan modificarse fácilmente a medida que evolucionen tus necesidades
- Cadenas simplificadas de suministro de datos sin códigos que los usuarios sin pericia técnica puedan comprender y controlar
- Acceso a datos globales, así como a fuentes locales, para garantizar el éxito de tus tácticas regionales y la capacidad para iterar y expandirte a nuevos mercados
- Integración sin inconvenientes con tu tecnología de toma de decisiones para garantizar decisiones más precisas e inteligentes
Si eres un proveedor de “Compra ahora, paga después”, o estás pensando en zambullirte en este mercado, lee nuestro blog sobre maneras específicas de optimizar tu cadena de suministro de datos para BNPL.
Simplificar tus cadenas de suministro de datos (obtención de fuentes, construcción, integración y mantenimiento de las fuentes de datos y conexiones) y optimizar tu estrategia de datos es esencial para tu éxito continuo y ventaja competitiva. No te dejes abrumar por la inmensa variedad de datos disponibles; recuerda que tener los datos correctos es mucho más importante que tener más datos. El acceso a los datos correctos en el momento correcto mejora los modelos de riesgo, afianza los procesos de incorporación, mejora la precisión de la toma de decisiones durante el ciclo de vida del cliente y optimiza la experiencia de los clientes.
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