Banca y finanzas, retos en la calidad de los datos del sector financiero

La calidad de datos en el sector financiero tiene gran importancia debido al volumen de información personal y sensible que se gestiona en este sector. Por ello, la exactitud y complejidad de la información influyen tanto en la seguridad de las transacciones como en la toma de decisiones directivas.

De ello también dependerá la confianza de los usuarios de las entidades financieras en cuanto al manejo de cuentas y operaciones de pagos y banca electrónica en general. A continuación, ampliaremos un poco más sobre la importancia del data quality en el ámbito financiero, su situación actual y los retos que debe afrontar en un futuro inmediato.

Importancia de la calidad de los datos en banca y finanzas

En efecto, uno de los problemas a los que se enfrentan las entidades financieras es el uso de los datos que tienen una calidad deficiente. Este problema, ocasiona costes y hace más difícil la incorporación de sistemas de información avanzados. De forma paralela, esto genera información poco fiable para la toma de decisiones. Por esta razón, cuando las empresas de este segmento asumen un proceso de data quality no pueden limitarse a cumplirlo como un proyecto corriente. Más bien debe entenderse como un plan continuo y a largo plazo, para asegurar la calidad de la información proveniente de diversas fuentes.

La calidad deficiente de datos era usual y hasta justificada en los primeros años de la informática debido a que la mayoría de los datos se transcribían manualmente. A medida que las TI evolucionaban, el data quality adquiría mayor relevancia. Al día de hoy, para captar y anticiparse a las necesidades y expectativas del consumidor, las empresas financieras cuentan con plataformas avanzadas. Éstas recaban innumerables datos de las interacciones compañía-usuario (Big Data) para su análisis posterior en analítica avanzada (machine learning), con el propósito de personalizar la oferta. En función de ello, la calidad de la información marca la diferencia entre las organizaciones que poseen soluciones informáticas y estrategias ad hoc, hechas con un fin determinado y las que no.

Ventajas de los datos cualificados en el ámbito financiero

En banca y finanzas, activar soluciones informáticas y procedimientos de calidad de datos en el marco de un proceso de data governance proporciona ventajas relevantes. Entre ellas:

• Operaciones más eficientes que mejoran la experiencia de los usuarios de las entidades. Asimismo permite que los clientes participen en el desarrollo del data quality, aportando datos completos y precisos que harán más sencillas y seguras sus transacciones. Incluso podrán adquirir productos y emplear servicios personalizados.
• Las empresas financieras obtienen mecanismos para administrar y analizar los datos. Esto les permite reaccionar a tiempo ante el impacto de la calidad de la información en sus procesos de negocio.
• En este sentido, las herramientas informáticas para corregir y depurar las inconsistencias reducen al mínimo o eliminan los procesos manuales de depuración. Por tanto, reducen la carga de los administradores de los datos.
• Las acciones y recursos tecnológicos para la calidad de datos otorgan a las organizaciones un mayor control sobre sus activos de datos. Esto repercute en un mayor retorno de la inversión (ROI) en TI de las compañías. Específicamente en big data, machine learning y analítica avanzada, aumentando su nivel de competitividad.
• Y como hemos dicho, los datos de calidad reducen considerablemente los riesgos, identificando, corrigiendo y evitando errores antes de que estos impacten negativamente.

Situación y perspectivas del data quality en el sector

El reciente estudio Herramientas de calidad de datos: trayectoria y análisis del mercado global, de ResearchAndMarkets.com aporta datos contundentes. Entre ellos, que en el contexto de la pandemia del COVID-19, el mercado global de herramientas de calidad de datos obtuvo 827.7 millones de dólares durante 2020. También pronostica que las ganancias podrían llegar a 2.500 millones en 2027, con un crecimiento interanual de 17,4%.

El mismo informe, indica que  el sector banca y finanzas concentra un 22,8% de participación en la inversión global de recursos de data quality. Sin embargo, proyecta que los datos financieros aumentarán en un porcentaje interanual cercano al 18,3%. En consecuencia, esto facilitará las inversiones de hasta 1.100 millones de dólares dentro de siete años. Todo ello demuestra la gran preocupación de las empresas del segmento por lograr que los datos obtenidos sean veraces y completos, e incluso que puedan ser enriquecidos.

Por otro lado, Estados Unidos concentró casi el 30% del mercado global de soluciones de calidad de datos en 2020. Mientras que China probablemente logre una tasa de crecimiento interanual del 16,7% durante el periodo 2020-2027. Lo que corresponderá a una inversión aproximada de 437,8 millones de dólares al término del mismo.

En el caso de Europa, el citado informe prevé que Alemania alcance una tasa de crecimiento anual de aproximadamente 12,7%. Al mismo tiempo, las empresas del resto del continente europeo seguramente llegarán a los 437,8 millones de dólares de inversión en data quality en 2027.

Retos de la calidad de datos en el sector financiero

Para que estas inversiones en calidad de datos en el sector financiero resulten productivas, es preciso que las organizaciones asuman una serie de retos:

• Garantizar la privacidad. En el contexto de explotación masiva de datos de usuario/empresa, la privacidad adquiere una pertinencia vital, más allá de las exigencias del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). La correcta gestión de los datos y la garantía de su empleo legítimo, transparente y justificado incrementan la confianza del usuario en la institución. Sin duda, esta última constituye un activo muy valioso para la organización.
• Gobierno de datos. En esta misma línea, el tratamiento correcto de los datos fundamentado en el cumplimiento de una política sólida de data governance garantizará la integridad de los datos. Y dentro de esa gestión es prioritario incluir el tratamiento de la información con herramientas de normalización, deduplicación y enriquecimiento como las ofrecidas por DEYDE.
• Ciberseguridad. De forma paralela al avance de Internet y las herramientas digitales, crece la exposición de los datos propios de las entidades financieras así como la de sus clientes. Por ello, es imprescindible monitorizar constantemente la efectividad de las estrategias y los recursos tecnológicos de seguridad que garanticen la protección de la información. Los hackers no dejan de buscar la manera de vulnerar los sistemas de seguridad más avanzados, por lo que siempre es importante ir un paso por delante.

Para finalizar, cabe recordar que DEYDE ha proporcionado soluciones de calidad de datos a empresas del segmento banca y finanzas con excelentes resultados. Te invitamos a conocer nuestros casos de éxito con BBVA y Bankinter, entre otros.