Big data aplicado a entidades Bancarias

Caso Practico CRM, Data Mining y Big Data

1- ¿Se considera ético utilizar Big Data o supone cierta invasión de la intimidad y piensa que se trata al final de la utilización de información inadecuada o no debidamente permitida por el

Usuario?

Considero que es ético utilizar este tipo de análisis sobre los datos recolectados en las compañías, no se viola la privacidad de las personas ya que no analizamos a profundidad su día a día si no recolectamos información necesaria o que necesitemos para adelantarnos a algunas necesidades que pueda tener la compañía o el cliente.   Ejemplo el Walmark en el huracán Katrina sabía con certeza los productos que más llevarían sus clientes se preparó días previos y abasteció gran parte de la ciudad.

Debemos garantizar que esta información de use de la mejor manera (Responsabilidad corporativa) garantizando que no irrespetaremos a los clientes con su datos; Aun no puedo identificar porque en la compañía donde trabajo no podemos utilizar esta información de manera adecuada, tenemos más de 32 Millones de usuarios en todos los segmentos, pero analizar estos datos o alguna prioridad que necesitemos de los usuarios ha sido casi imposible, pero AMAZON y otras compañías de un volumen grande de usuarios ya lo hacen.

En Claro S.A Colombia hacemos minería de datos, recolectamos información planeamos estrategias, pero creo que los sectores están tan avanzados que no estamos alineados con los parámetros mundiales de BIGDATA, para concluir esta pregunta confirmo que no es invasión de la intimidad si se utiliza de una gran manera para bien de la empresa del cliente o mutuo.

2- Plantee una iniciativa comercial que podría realizarse, en el sector bancario, a partir de la información disponible en un Big Data como el mencionado que surge de la confluencia de datos de sistemas de información internos y externos.

Una vez leído el documento,   como accionista de un banco o con un alto cargo dentro de la compañía, se me ocurre analizar las notificaciones de retiro de los clientes (una vez retire dinero llega un mensaje de texto al celular) o las cantidad de retiros en los cajeros automáticos de la ciudad.

Hay empezar el análisis bigdata y utilizar los CRM de la compañía, primero identificar métricas como en donde sacan dinero, con qué frecuencia, valor de cada retiros entre otros. Esta dimensión me indicaría donde poder tener oficinas de créditos y sectores específicos de la ciudad, además donde no es rentable tener oficinas y cajeros.

Identificar donde puedo tener cajeros pagar arriendos y donde no es útil por la baja demanda de los usuarios, además hacer productos personalizados por los retiros o ahorros que presenten los clientes. Analizar la información externa permite al banco nuevas oportunidades de negocio, si el cliente sube a una red social sube fotos de un tipo de coche y manifiesta su interés, el banco puede generar, en ese preciso momento, una oferta de un producto de crédito que se ajuste sus necesidades concretas, que la reciba a través de la propia red social y la pueda contratar con “muy pocos clics” rápidamente.

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