El científico de datos, clave para los clientes del sector bancario

Uno de los mayores anhelos de la empresa, poder comprender mejor el comportamiento y las demandas de sus clientes, se ha hecho realidad en la última década con el surgimiento de la ‘data science’ o ciencia de datos. habilitar creación automatizada de conocimiento procesables y modelos para la toma de decisiones por parte de humanos y máquinas. Lo cual es muy útil en tiempos como los actuales, cuando las empresas y los consumidores interactúan a un ritmo vertiginoso. “Trabajar en ‘big data’ significa determinar el presente y el futuro del mundo”, dijo Elena Alfaro, Responsable de Datos y Analítica Avanzada de BBVA Client Solutions. “Los datos y el uso de inteligencia basada en datos están presentes en casi todo lo que hacemos. Definen y dan forma al mundo en el que vivimos, y seguramente harán aún más de aquí en adelante”.

Es en su capacidad de respuesta rápida donde reside la fuerza de Data Science, como demuestra Luis de la Fuente Valentín, profesor del Máster en Análisis y Visualización de Big Data en la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR). “Con el análisis de datos podemos dar respuesta en poco tiempo“, dijo. “Cuando logras tener los datos de hoy, es cuando las cosas se vuelven relevantes”.

La Universidad de Harvard la ha definido como “la profesión más sexy del siglo XXI”.

“Es una disciplina que ayuda a extraer y analizar evidencia empírica”, subrayó. David Muelas Recuenco, científico de datos en BBVA AI Factory. “Por esta razón, el perfil del científico de datos es muy importante cuando se quiere extraer valor accionable de los datos. Además, es multifacético y los científicos de datos pueden contribuir de muchas maneras: desde transformar datos ‘en bruto’ para que luego puedan ser utilizados en otros procesos, hasta analizar si ciertos procesos o modelos tienen sesgos, incluso ayudando a reducir sus efectos”.

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No en vano, la Universidad de Harvard la definió como “la profesión más sexy del siglo XXI”. Como predijo Elena Alfaro en relación a este privilegio: “Pasaremos muchos años en los que seguirá habiendo gran demanda profesional y no sólo para los campos más técnicos”.

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La contribución de Data Science hoy se puede sentir en muchos niveles. Las empresas pueden analizar gasto promedio de la cartera de clientes durante un periodo determinado, segmentar por tipo de cliente, detectar lo antes posible cuando un cliente ha entrado en un determinado segmento o comprobar el efecto de sus acciones. Pero también puede ayudar en operaciones internas, en términos de sistema de seguridadpor ejemplo.

ciencia de datos en la banca

El sector bancario no se ha quedado atrás en la revolución, incorporando equipos de científicos de datos a su plantilla. Hoy en día es difícil identificar una línea de negocio o función dentro de un banco que no se base, al menos en parte, en análisis predictivos. Los bancos de todo el mundo están comenzando a aprovechar el poder de los datos para usarlos en todas las áreas de sus operaciones, desde análisis hasta productos de venta cruzada y administración. cumplimiento normativogestión del riesgo reputacional, gestión de delitos financieros y muchos más.

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