{"id":2729,"date":"2015-03-19T05:12:35","date_gmt":"2015-03-19T05:12:35","guid":{"rendered":"http:\/\/www.abrima.com\/blog\/?p=2729"},"modified":"2015-03-19T05:12:35","modified_gmt":"2015-03-19T05:12:35","slug":"bbva-la-banca-en-la-autopista-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.abrima.com\/blog\/bbva-la-banca-en-la-autopista-del-big-data\/","title":{"rendered":"BBVA: La banca en la autopista del big data"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

Por Ignacio Quintanilla Salinas<\/strong>
\nDirector de Desarrollo de Negocio de Am\u00e9rica del Sur del BBVA<\/span><\/strong><\/p>\n

Carlos miraba, de pie, desde la ventana de su oficina, c\u00f3mo cruzaba lentamente un autob\u00fas por la esquina. No lo pod\u00eda creer. A sus 52 a\u00f1os de edad y con 21 a\u00f1os de experiencia trabajando en el banco, el Comit\u00e9 de Riesgos le hab\u00eda rechazado la operaci\u00f3n de uno de sus clientes m\u00e1s ordenados financieramente, el m\u00e1s prestigioso restaurante de la ciudad en los \u00faltimos 12 a\u00f1os, que se planteaba una expansi\u00f3n abriendo m\u00e1s locales.<\/p>\n

Su mayor sorpresa hab\u00eda sido el motivo: \u201cEs que la gente en Trip Advisor lo considera como poco interesante\u201d, le hab\u00eda explicado el analista de riesgos por big data. \u00a1Vaya motivo! \u2013pensaba.<\/p>\n

Este es el escenario que vamos a encontrarnos dentro de poco tiempo. El an\u00e1lisis estructurado de infinidad de informaci\u00f3n desestructurada que dejamos las personas en las redes sociales permite predecir con mayor exactitud el comportamiento de los clientes, propios o ajenos, en un determinado periodo de tiempo, y permite tomar decisiones de mercado \u2013o de riesgos, como en el caso del restaurante\u2013 con mayor exactitud.<\/p>\n

Esta es una de las aplicaciones pr\u00e1cticas del big data sobre la que vienen trabajando estad\u00edsticos y ling\u00fcistas computacionales para el sector financiero.
\n\u00bfQui\u00e9n de nosotros no ha usado alguna vez \u2013directa o indirectamente\u2013 informaci\u00f3n de internet sobre alg\u00fan hotel, rent a car u otro servicio antes de decidir contratarlo?.<\/p>\n

\u00bfQui\u00e9n no ha visto en Facebook o en Pinterest a sus amigos o compa\u00f1eros de trabajo celebrando un cumplea\u00f1os en determinado restaurante? \u00bfQui\u00e9n no ha mirado las opiniones y calificaciones sobre determinado producto antes de ordenar su compra?<\/p>\n

Todos los d\u00edas estamos recibiendo y dejando en la red opiniones que califican productos y servicios que utilizamos. Alg\u00fan amigo quej\u00e1ndose de la empresa de telefon\u00eda que lo dej\u00f3 sin cobertura cuando la necesitaba, u otro amigo comentando sus espectaculares vacaciones en un hotel de Puerto Vallarta. El problema que exist\u00eda frente a tanta informaci\u00f3n era la capacidad de analizarla e interpretarla.<\/p>\n

Lematizaci\u00f3n<\/strong>
\nEs con ese objetivo que se juntan tres profesiones para encontrar soluciones y aplicarlas: los ling\u00fcistas, los inform\u00e1ticos y los estad\u00edsticos. Los ling\u00fcistas recurren al uso de los llamados \u201clematizadores\u201d para poder simplificar el procesamiento de todas esas frases y expresiones puestas en lenguaje coloquial reescribi\u00e9ndolas en \u201clemas\u201d y ser capaces de interpretarlas.<\/p>\n

La lematizaci\u00f3n es el proceso ling\u00fc\u00edstico por el que se reduce la llamada \u201cforma flexionada\u201d de una palabra a su \u201clema\u201d o forma m\u00e1s simple. Por decirlo f\u00e1cil, el \u201clema\u201d de una palabra viene a ser la primera forma en la que encontramos esa palabra en el diccionario. Por ejemplo, \u201cescribir\u201d es el lema de \u201cescrib\u00ed\u201d, \u201cescribamos\u201d, \u201cescribiste\u201d, \u201cescribimos\u201d.<\/p>\n

Reduciendo las frases a sus lemas, podemos avanzar en el camino de estructurarlas para analizarlas, pero se necesita identificar adecuadamente el lema y el contexto del lema.<\/p>\n

Para eso se recurre al Natural Language Processing (NLP<\/span>) o Procesamiento Natural del Lenguaje, que es un campo donde se combina la inteligencia artificial, la computaci\u00f3n y la ling\u00fc\u00edstica para que, mediante algoritmos y aprendizaje autom\u00e1tico, una computadora pueda procesar las palabras, reducirlas a lemas, y, por su ubicaci\u00f3n en el contexto de la frase, entender el mensaje y dar respuesta.<\/p>\n

De hecho, es la tecnolog\u00eda que est\u00e1 detr\u00e1s de aplicaciones como Siri, u otras en telefon\u00eda, que permite que hablemos con las computadoras. Es replicar lo que hace el cerebro de los ni\u00f1os, cuando est\u00e1n aprendiendo a hablar, para entender lo que los adultos les decimos a ellos. De all\u00ed, la denominaci\u00f3n de Procesamiento Natural del Lenguaje.<\/p>\n

Una vez que hemos logrado pasar los datos desestructurados de las redes sociales y otros de internet a datos estructurados, los podemos enriquecer con otros datos de fuentes m\u00e1s estructuradas, como por ejemplo las transacciones de clientes, los pagos con tarjeta de cr\u00e9dito (qu\u00e9, d\u00f3nde, cu\u00e1ndo, cu\u00e1nto), en general, informaci\u00f3n que los clientes van dejando registrada casi sin saberlo con su comportamiento transaccional y financiero cotidiano.<\/p>\n

Luego, mediante m\u00e9todos estad\u00edsticos, la procesamos para efectuar el an\u00e1lisis y generar conclusiones.<\/p>\n

Es as\u00ed como el analista de big data<\/a> hab\u00eda procesado informaci\u00f3n del cliente de Carlos, y hab\u00eda podido identificar la opini\u00f3n de sus clientes considerando que su oferta de valor era poco interesante y, por tanto, conclu\u00eda que sus ventas se iban a reducir y se le complicar\u00eda la cuenta de resultados. Probablemente, ni siquiera los propietarios del restaurante estaban visualizando el problema que se les ven\u00eda encima.<\/p>\n

Imaginemos las oportunidades que este tipo de procesamiento de datos le permitir\u00e1 a los bancos en la evaluaci\u00f3n de riesgos de pymes. Significa enriquecer el m\u00e9todo tradicional de informaci\u00f3n pasada y presente, como ventas, balance y cuenta de resultados con interpretaci\u00f3n de datos que dejan ver el comportamiento futuro de los clientes de una pyme, para validar \u2013o no\u2013 los flujos proyectados que nos hayan presentado.<\/p>\n

Y esta es solo una de las aplicaciones que el big data ofrecer\u00e1 a los bancos: la riqueza de saber lo que dicen sus clientes de los nuestros. Pero, si podemos procesar lo que dicen los clientes de nuestros clientes, tambi\u00e9n podemos procesar lo que dicen nuestros clientes sobre nosotros. Y esa informaci\u00f3n nos permitir\u00e1 modificar nuestros productos, servicios, procesos, circuitos o crear nuevos, para dar respuestas m\u00e1s exactas a lo que nos pide el mercado.<\/p>\n

Beneficios<\/strong>
\nEn definitiva, la ruta de la banca en la autopista del big data va a ofrecer muchos beneficios en conocimiento de nuestros clientes y del mercado. Y a esta autopista, m\u00e1s tarde o m\u00e1s temprano, todos nos vamos a incorporar.<\/p>\n

Algunos bancos en el mundo, como el BBVA<\/span>, ya estamos preparados y prepar\u00e1ndonos para ello. Preparados, porque hemos entendido el fen\u00f3meno, hemos empezado a trabajar con \u00e9l, hemos incorporado talento en estas nuevas disciplinas, y hemos tomado la decisi\u00f3n de conducir en esta autopista del big data. Y prepar\u00e1ndonos, porque esto es como el deporte.<\/p>\n

Todos los d\u00edas hay que seguir prepar\u00e1ndose para estar en forma dado que las velocidades de transformaci\u00f3n de estas nuevas disciplinas nos obligan a velocidades de adecuaci\u00f3n a las que no est\u00e1bamos acostumbrados, pero de las que hoy no hay manera de escapar.<\/p>\n

Todo est\u00e1 movi\u00e9ndose a gran velocidad. Cambiando, invent\u00e1ndose y volvi\u00e9ndose a inventar. Por ejemplo, hoy ya hablamos del big data credit risk management.
\nCarlos ha entrado al ascensor del banco. Saluda a un compa\u00f1ero de trabajo que, preocupado, le cuenta que viene de ver al orientador vocacional de su hijo de 14 a\u00f1os, con la esperanza de que le diera pistas sobre lo que le conven\u00eda estudiar para su futuro\u2026 y que hab\u00eda salido m\u00e1s confundido de lo que entr\u00f3.<\/p>\n

\u201cQu\u00e9dese tranquilo \u2013le hab\u00eda dicho el orientador vocacional\u2013 la profesi\u00f3n en la que trabajar\u00e1 su hijo a\u00fan no se ha inventado\u201d. Carlos sonri\u00f3. Acababa de entender lo que le hab\u00eda pasado esa ma\u00f1ana.<\/p>\n

Fuente: Gestion<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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