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Cómo mejorar la calidad de los datos en los servicios financieros

El 24% de las aseguradoras afirma que «no confía mucho» en los datos que utiliza para evaluar y fijar el precio del riesgo.

Inteligencia Corinium

La recesión económica y los problemas financieros a los que se enfrentan las empresas hoy en día indican la importancia de utilizar los datos para predecir acontecimientos futuros. Pero las ambigüedades presentes en los datos financieros pueden llevar a las empresas a basar decisiones cruciales en datos inexactos y a sufrir las consecuencias. Los bancos, las aseguradoras, las empresas hipotecarias y otras empresas que ofrecen servicios financieros no son inmunes a la pesadilla de la calidad de los datos. De hecho, estas empresas experimentan los mayores costes derivados de la mala calidad de la información financiera.

En este blog, trataremos el significado de la calidad de los datos en los servicios financieros, cómo beneficia a las personas y a las organizaciones, los problemas comunes de calidad de datos presentes en los datos financieros y cómo mejorar la calidad de la información financiera.

¿Qué es la calidad de los datos en los servicios financieros?

La calidad de los datos en los servicios financieros significa que los datos financieros capturados, almacenados, procesados y presentados por las instituciones financieras cumplen su objetivo. Se sabe que cualquier dato que no cumpla su propósito es de mala calidad y debe ser probado y verificado antes de que pueda ser utilizado eficazmente.

Las instituciones financieras -como los bancos, las compañías de seguros, las empresas hipotecarias o de corretaje, los inversores, los acreedores o los prestamistas- utilizan datos en casi todos los procesos empresariales. Los datos financieros se utilizan para:

  • Preparar estados financieros e informes para uso interno y para los clientes,
  • Aprobar los préstamos y completar el proceso de suscripción,
  • Detectar o prevenir actividades fraudulentas, como el robo de datos o las solicitudes falsas,
  • Identificar a las personas que tienen más probabilidades de no pagar sus préstamos,
  • Evaluar los riesgos asociados a las decisiones financieras, como el riesgo operativo o de crédito, etc.

Es obvio que la mala calidad de los datos puede afectar negativamente a la ejecución y los resultados de estos procesos. Alimentar estos procesos con datos precisos y limpios es perjudicial para proteger la credibilidad de las instituciones financieras.

¿Por qué es importante la calidad de los datos en los servicios financieros?

Dado que los datos están estrechamente integrados en el sector de los servicios financieros, es muy importante que los datos estén libres de errores. Los datos de alta calidad, limpios y sin errores, permiten a los clientes confiar en sus bancos de inversión y compañías de seguros. Veamos la importancia de la calidad de los datos en el sector de los servicios financieros y los beneficios que puede obtener al garantizar la calidad de sus datos financieros.

1. Evaluar, planificar y mitigar el riesgo

El riesgo es inevitable en ciertas actividades financieras, ya sea para invertir en una empresa, prestar dinero a un prestatario o aprobar préstamos o solicitudes de hipotecas. Pero una planificación inteligente del riesgo es crucial para sobrevivir en el mundo financiero. Con un cuidadoso análisis de los datos y una evaluación del riesgo, se puede mitigar el riesgo y tomar mejores decisiones sobre los rendimientos esperados, la rentabilidad y otras alternativas. Pero para ello, necesita datos correctos, precisos y relevantes que le ayuden a esquivar los riesgos financieros y las posibles pérdidas que puedan existir.

2. Detectar y prevenir las actividades fraudulentas

Los bancos, las compañías de seguros y los inversores que tienen una mala calidad de datos son más susceptibles de sufrir comportamientos fraudulentos y bajas. Esto se debe a que las lagunas en la calidad de los datos permiten a los defraudadores robar la identidad, hacer solicitudes falsas, eludir los controles de reapertura y realizar ataques maliciosos a los datos sensibles almacenados por las organizaciones financieras. Los datos limpios, precisos y consolidados le permiten detectar anomalías a tiempo y evitar actividades fraudulentas.

3. Permitir la digitalización de los procesos financieros

La banca digital, los pagos en línea y las solicitudes de crédito en línea están revolucionando el sector financiero. Pero el éxito de la implantación y ejecución de estos servicios digitales sólo es posible con datos de alta calidad. Muchos banqueros e inversores siguen manteniendo archivos físicos, ya que los datos están dispersos en diferentes fuentes y requieren una intervención manual para ser comprendidos según sea necesario. La gestión de la calidad de los datos permite a las instituciones financieras digitalizar cualquier aspecto de su negocio u oferta de servicios.

4. Garantizar la fidelidad de los clientes

Cuando los registros de los clientes se cotejan, fusionan y consolidan para representar una visión completa de 360 grados, resulta más fácil aprovechar las experiencias personalizadas de los clientes, así como garantizar su privacidad y seguridad. Cuando los datos están dispersos en diferentes fuentes -incluidos los archivos locales y físicos, las aplicaciones de terceros y los envíos de formularios web- resulta imposible ofrecer una experiencia conectada a sus clientes y generar confianza y fidelidad.

5. Permitir una puntuación de crédito precisa para la aprobación de préstamos

Cuando se trata de prestar dinero a los prestatarios, es crucial que los inversores y los banqueros comprendan la responsabilidad de sus decisiones. Deben validar la identidad y la puntuación de crédito del solicitante, así como calcular el valor y el tipo de interés que se utilizará para el préstamo. Una buena calidad de los datos puede eliminar cualquier discrepancia o retraso que pueda surgir en el proceso de suscripción y asegurarse de que está invirtiendo en la persona adecuada en el momento adecuado.

6. Cumplir con las normas reglamentarias

Las normas de cumplimiento, como la lucha contra el blanqueo de capitales (AML) y la lucha contra la financiación del terrorismo (CFT), obligan a las instituciones financieras a revisar su gestión de datos en los servicios financieros. Para cumplir estas normas, estas empresas deben supervisar las transacciones de sus clientes para detectar delitos financieros, como el blanqueo de capitales y la financiación de actividades terroristas. Con una información inexacta y de mala calidad, las instituciones financieras no informan a tiempo de las actividades anormales o inusuales a las autoridades pertinentes.

7. Facilitar el análisis predictivo

La ciencia de los datos ha evolucionado para permitir predicciones y conocimientos en tiempo real en el mundo de las finanzas y los posibles riesgos asociados a las actividades de financiación. Los inversores predicen la viabilidad de la inversión en un determinado mercado, o qué acciones serán más rentables a largo plazo. Estos cálculos no serán precisos ni pertinentes si los datos utilizados para estas estadísticas son de mala calidad. Por lo tanto, otra gran ventaja de la calidad de los datos es permitir a los analistas y científicos de datos hacer predicciones precisas sobre los beneficios financieros.

Problemas comunes de calidad de datos en los servicios financieros

Hablamos de cómo la calidad de los datos ofrece un gran valor a las instituciones financieras. En esta sección, veremos cómo se ve la mala calidad de los datos en diferentes instituciones financieras, como los problemas de calidad de datos en la banca o los problemas de calidad de datos en las compañías de seguros. Puede leer más sobre los problemas de calidad de datos más comunes y su origen.

Problema de calidad de los datosExplicaciónEjemplo de mala calidad de datos en los servicios financieros
Datos inexactosLos datos no representan la realidad ni la verdad.El nombre legal completo de un cliente está mal escrito en el contrato de préstamo.
Datos que faltanLos datos no son tan completos como se necesitan.2 de cada 15 cláusulas de un contrato de préstamo se dejan en blanco.
Registros duplicadosLos datos contienen duplicados y no representan identidades únicas.La presencia de registros de clientes duplicados permite la solicitud de múltiples préstamos.
Unidades de medida variablesLos datos se almacenan en distintas unidades de medida.Las transacciones internacionales almacenan los valores monetarios en las monedas locales, en lugar de una unidad comercial estándar, como el dólar estadounidense.
Formatos y patrones variablesLos datos se almacenan en diferentes formatos y patrones.Los números de teléfono de los clientes se almacenan en diferentes patrones: algunos tienen códigos internacionales, mientras que otros ni siquiera tienen códigos de área.
Información obsoletaLos datos no están actualizados o no son lo más actuales posible.Las transacciones tardan demasiado en aparecer en los registros de los clientes, lo que hace que los procesos del sistema sean susceptibles de un cálculo incorrecto.
Dominio incorrectoLos datos no pertenecen a un dominio de valores correctos.Los códigos de moneda utilizados no pertenecen al dominio ISO.
InconsistenciaLos datos no son los mismos en las distintas fuentes.Se utilizan diferentes tipos de cambio para los distintos segmentos de clientes de la organización.
IrrelevanciaLos datos no ofrecen ningún valor a sus usuarios.Los empleados obtienen la información requerida después de aplicar múltiples filtros, clasificaciones y reglas de priorización.

¿Cómo mejorar la calidad de la información financiera?

Los problemas de calidad de los datos pueden costarle mucho dinero, especialmente si se encuentra en el sector financiero. Las empresas que ofrecen servicios financieros necesitan probar y verificar sus datos antes de alimentar los procesos empresariales críticos. Deben tomarse medidas calculadas para evitar que se produzcan problemas de calidad de datos en el sistema, así como para remediar los problemas que ya existen. A continuación, veremos las iniciativas más importantes que las organizaciones financieras pueden adoptar para garantizar la calidad de los datos.

1. Conseguir la aprobación de la dirección y la gerencia

El primer paso para hacer posible la cultura de la calidad de los datos en cualquier organización es involucrar a los líderes empresariales y al resto del personal directivo. Puede empezar por llamar su atención sobre los problemas de calidad de los datos que están presentes en los conjuntos de datos. Los informes sobre la calidad de los datos generados mediante la elaboración de perfiles de datos pueden ser útiles para informar a la alta dirección y a otros miembros del personal sobre el tipo de problemas de calidad de los datos a los que se enfrenta su institución.

Además, puede obtener una muestra de datos de actividades financieras recientes y calcular el coste de la mala calidad de los datos utilizando el método de la Medición del Viernes por la Tarde. Esto le ayudará a construir un caso contra la mala calidad de los datos y a obtener las aprobaciones y los compromisos necesarios para ejecutar las medidas de calidad de los datos.

2. Aplicar tres niveles de control de calidad de los datos

El control de calidad de los datos es cada vez más avanzado a medida que surgen nuevas técnicas y tecnologías. Esto ayuda a los bancos y a las compañías de seguros a permitir múltiples niveles de control de calidad de los datos. Por ejemplo, en el primer nivel y en el inicial, se puede empezar haciendo una rápida comprobación de los hechos y solucionando los problemas de calidad de los datos que pueda haber. A este nivel, hay que asegurarse de que el conjunto de datos está completo, es preciso y está normalizado.

En el segundo nivel, usted desea implementar un análisis estadístico más profundo de su conjunto de datos. Esto le ayudará a calcular las variaciones estándar de los valores numéricos y a detectar las anomalías que puedan producirse. La elaboración de perfiles de datos es una buena técnica para realizar este tipo de análisis estadístico de los datos. En el tercer y último nivel, puede utilizar herramientas complejas de aprendizaje automático e IA que pueden predecir los posibles problemas de calidad de los datos en tiempo de ejecución que sus fuentes son propensas a tener.

3. Conciliar y consolidar los registros duplicados

La duplicación de datos es uno de los mayores problemas de calidad de datos a los que se enfrentan los bancos y las compañías de seguros. Deben emplear un marco de calidad de datos que coteje los duplicados y los consolide en uno solo. Los registros pueden cotejarse en tiempo de ejecución con cada actualización o procesarse en lotes a intervalos regulares. Más información sobre el procesamiento por lotes frente a la validación de la calidad de los datos en tiempo real.

El proceso de reconciliación de registros o deduplicación de datos consiste en los siguientes pasos:

  1. Perfilar los datos para resaltar los errores,
  2. Ejecución de técnicas de análisis, limpieza y normalización de datos para lograr una visión coherente,
  3. Coincidencia de registros que pertenecen a la misma entidad (exactamente en un identificador único o coincidencia difusa en una combinación de campos),
  4. Fusionar los registros para eliminar la información innecesaria y conseguir una única fuente de verdad.

4. Utilizar la tecnología para la gestión de la calidad de los datos

La utilización de la tecnología para lograr un ciclo de vida sostenible de la gestión de la calidad de los datos es el núcleo de la mejora de la calidad de los datos en cualquier institución financiera. No se promete que ningún proceso funcione bien, ni que ofrezca el mejor rendimiento de la inversión, si no se automatiza y optimiza mediante la tecnología. Invierta en la adopción de un sistema tecnológico que cuente con todas las funcionalidades que necesita para garantizar la calidad de los datos en todos los conjuntos de datos.

Por muy capacitado que esté su equipo de calidad de datos, seguirá teniendo dificultades para mantener unos niveles aceptables de calidad de datos hasta que se les proporcione las herramientas adecuadas. Aquí es donde una herramienta de gestión de la calidad de los datos puede resultar útil. Una herramienta de autoservicio «todo en uno» que perfile los datos, realice varias actividades de limpieza de datos, coteje los duplicados y genere una única fuente de verdad puede convertirse en un gran diferenciador en el desempeño de los administradores de datos, así como de los analistas de datos.

Conclusión:

Comprender los problemas de calidad de los datos financieros y elegir un marco adecuado para rectificar estos errores es una tarea difícil. En muchas situaciones, una sola técnica no es suficiente, y se utiliza una combinación de técnicas para solucionar con precisión los problemas de calidad de los datos. Por ello, la necesidad de herramientas digitales es cada vez mayor. Herramientas que no sólo optimizan el tiempo y el esfuerzo, sino que también seleccionan inteligentemente las técnicas de calidad de datos en función de la naturaleza de su estructura y valores.

DataMatch Enterprise es una de estas herramientas que le ayuda a limpiar y cotejar sus datos para permitir un análisis preciso y una visión completa. Ofrece una serie de módulos que admiten datos procedentes de distintas fuentes, limpian y estandarizan valores, permiten la asignación de campos, sugieren una combinación de definiciones de coincidencias específicas para sus datos y fusionan datos para obtener una visión completa de sus finanzas.

Para saber más, inscríbase en una prueba gratuita hoy mismo o reserve una demostración con nuestros expertos para empezar a arreglar la calidad de su información financiera.

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