Análisis prescriptivo de datos en el sector financiero

En el ámbito financiero, tener una idea clara de lo que está por venir puede ser muy útil para tomar decisiones acertadas que te orienten en la dirección correcta. En este sentido, anticipar el futuro no debe ser un acto aleatorio. De hecho, en la actualidad puedes aprovechar una herramienta sumamente beneficiosa: el análisis prescriptivo.  

Ahora bien, ¿en qué consiste exactamente esta práctica?, ¿cómo puede ayudarte?, ¿vale la pena aprovechar su potencial? Hablemos de todas estas cuestiones. 

Importancia de la información financiera en el sector bancario 

Antes que nada, es conveniente examinar la importancia de la información financiera en el entorno bancario. Las instituciones manejan volúmenes masivos de datos relacionados con transacciones, clientes, riesgos y tendencias del mercado. Estos datos representan la esencia misma de las operaciones bancarias, por lo que son la base sobre la cual se toman decisiones estratégicas.  

Cabe destacar que la información financiera es más que una base de datos relacional o un número específico de hojas de cálculo. De forma que se trata de un reflejo detallado de la salud económica de determinada organización (Indeed, 2024). 

En este punto, la captura de datos mediante el análisis prescriptivo se ha convertido en una disciplina extremadamente beneficiosa. Gracias a esta herramienta, se obtienen recomendaciones específicas junto con medidas prácticas que se pueden implementar para mejorar la eficiencia de los procesos financieros (Cote, 2021). 

Características principales del análisis prescriptivo de datos 

Estas son sus principales características: 

• Modelado predictivo avanzado: utiliza algoritmos complejos y modelos predictivos avanzados para anticipar eventos futuros y sugerir acciones concretas. 
• Integración de datos en tiempo real: la capacidad de procesar y analizar información en tiempo real, incluyendo la minería de datos, permite una toma de decisiones más rápida y precisa (Brandt et al., 2021). 
• Mejoramiento continuo: además de ofrecer soluciones puntuales, busca la optimización constante de los procedimientos. 
• Enfoque en la acción: a diferencia de otros enfoques analíticos, se centra en proporcionar recomendaciones accionables. Dicho de otro modo, ofrece una ruta clara hacia la mejora (Chakri et al., 2023). 

Funciones más destacadas del análisis prescriptivo 

El análisis prescriptivo favorece la oportuna gestión de datos. También, cumple varias funciones importantes que redefinen la manera en que las instituciones manejan sus operaciones. Veamos las más destacadas: 

• Optimización de recursos: ayuda a las instituciones financieras a usar sus recursos de una forma más eficiente. Detecta áreas de gastos excesivos o ineficiencias y propone cambios para optimizar el rendimiento financiero. 
• Gestión del riesgo: este tipo de análisis, conjuntamente con la analítica web, evalúa el riesgo al que se enfrenta una institución financiera. Asimismo, sugiere medidas para prevenir problemas o corregirlos si ya han ocurrido. 
• Personalización de servicios: permite a las instituciones entender mejor a sus clientes. Con esta comprensión, resulta más sencillo adaptar los servicios para satisfacer las necesidades individuales de cada usuario. Esto aumenta su satisfacción y fomenta la lealtad a largo plazo. 

Beneficios tangibles de la aplicación del análisis prescriptivo 

La aplicación de dicha práctica conlleva una serie de beneficios tangibles que impactan directamente en la rentabilidad de las entidades bancarias: 

Optimización de la gestión de riesgos: ayuda a anticipar y gestionar riesgos financieros de manera proactiva. De este modo, es posible minimizar pérdidas y mantener una posición financiera sólida. 

• Mejora en la experiencia del cliente: al aplicar ciencia de datos, de manera prescriptiva al análisis de la información del cliente, se logra personalizar ofertas y servicios. 
• Eficiencia operativa: identificar y corregir ineficiencias en los procesos operativos. Esta es una excelente forma de reducir costos y generar una mayor eficiencia en la asignación de los recursos. 
• Cumplimiento normativo mejorado: facilita el cumplimiento normativo. Aporta herramientas para monitorizar y ajustar las operaciones de acuerdo con los requisitos regulatorios (Radford University, 2022). 

Resultados medibles: banca abierta y mercado descentralizado 

Es indispensable medir los resultados de la aplicación del análisis prescriptivo de datos para evaluar su eficacia y realizar ajustes. La medición debe basarse en indicadores clave de rendimiento que sean relevantes para los objetivos específicos de la institución bancaria. 

La banca abierta, con colaboración entre entidades financieras y proveedores de servicios externos, demanda un enfoque ágil y proactivo. Asimismo, la descentralización del mercado financiero, impulsada por tecnologías como blockchain, exige un tratamiento eficiente de la información.  

En ambos casos, este tipo de análisis puede anticipar posibles situaciones críticas, así como revelar nuevas oportunidades. Como resultado, la estrategia analítica se convierte en un recurso valioso para la capitalización oportuna de las tendencias del mercado (Brody, 2022). 

Una transformación efectiva orientada al éxito financiero 

El análisis prescriptivo de datos es una herramienta poderosa que no se limita únicamente a describir y predecir. Tras su implementación, puedes obtener recomendaciones útiles para mejorar tus decisiones estratégicas.  

Claramente, esta práctica consigue impulsar la eficiencia y la rentabilidad. Además, coloca a las entidades financieras a la vanguardia de la innovación, asegurando su éxito a largo plazo. ¡Intégralo en tu negocio para potenciar tu competitividad y lograr el máximo beneficio! 

Referencias Bibliográficas 

Brandt, T., Wagner, S. y Neumann, D. (2021). Prescriptive analytics in public-sector decision-making: A framework and insights from charging infrastructure planning. Eur J Oper Res., 291(1): 379–393. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7532776/  

Brody, D. (2022). The use of predictive analytics in finance. The Journal of Finance and Data Science, 8, 145-161. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405918822000071  

Chakri, P., Pratap, S., Lakshay y Gouda, K. (2023). An exploratory data analysis approach for analyzing financial accounting data using machine learning. Decision Analytics Journal, 7, 100212. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772662223000528  

Cote, C. (2021, 2 de noviembre). What is prescriptive analytics? 6 examples. Harvard Business School Online. https://online.hbs.edu/blog/post/prescriptive-analytics  

Gaewprapun, E. (2023, 13 de noviembre). Prescriptive Analytics: A Powerful Tool for Finance to Enhance Data-Driven Decision-Making. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/prescriptive-analytics-powerful-tool-finance-enhance-ekkarit-9f0wc/  

Indeed. (2024, 11 de enero). Qué es la información financiera. https://mx.indeed.com/orientacion-profesional/desarrollo-profesional/que-es-informacion-financiera  

Keller, M. (2023, 10 de mayo). Predictive and Prescriptive Analytics Needed: How User Demands Are Driving Better RMIS Utilization. Risk Insurance. https://riskandinsurance.com/predictive-and-prescriptive-analytics-needed-how-user-demands-are-driving-better-rmis-utilization/  

Radford University. (2022, 24 de agosto). How can predictive and prescriptive data analysis help business leaders make the right decisions? https://online.radford.edu/degrees/business/mba/business-analytics/predictive-and-prescriptive-data-analysis/