La Explotación de Datos en la Banca para PYMES: Un Imperativo de la Era Digital

En el panorama financiero actual, la explotación de datos se ha consolidado como un pilar estratégico para la banca, especialmente en su relación con las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES). El sector bancario se posiciona como líder en técnicas de análisis de datos en España, demostrando una creciente conciencia sobre la importancia de la información para la toma de decisiones. Esta tendencia no solo optimiza las operaciones bancarias y la gestión de riesgos, sino que también transforma la experiencia del cliente y la productividad interna.

Como indica Jorge Zubieta, socio y fundador de Loycus, una plataforma que “convierte las tarjetas de crédito de cualquier banco en una tarjeta de fidelización universal”, el mayor activo de muchas empresas del sector son los datos y la información. La capacidad de recopilar, analizar y actuar sobre estos datos es fundamental para mantenerse competitivo en un mercado cada vez más orientado a la personalización y la eficiencia. El Big Data, un conjunto de datos que se genera de forma masiva, a gran velocidad y en tiempo real, extraído del comportamiento de consumidores y factores ligados a los procesos internos, se ha vuelto accesible para las PYMES gracias a la democratización de herramientas y plataformas de análisis de datos.

El Potencial del Big Data para las PYMES

En los últimos años, el Big Data ha pasado de ser una tecnología reservada para grandes corporaciones a estar al alcance de las PYMES. Esto ha sido impulsado por el crecimiento de plataformas accesibles en la nube como Google Analytics, Power BI o soluciones de análisis basadas en CRM como HubSpot, que ofrecen versiones adaptadas para empresas de menor tamaño. Estas herramientas permiten a las PYMES almacenar y analizar grandes cantidades de datos, en tiempo real, el comportamiento del cliente, prever patrones de compra y ajustar sus estrategias comerciales.

Beneficios del Big Data para las PYMES

En un mercado competitivo, el uso del Big Data puede ser un recurso clave para que las PYMES optimicen su funcionamiento, reduzcan costos y mejoren la experiencia de sus clientes. Algunos de los beneficios más significativos incluyen:

• Aumento de la eficiencia operativa y reducción de costes: Las empresas que integran el análisis de datos pueden identificar áreas de gasto, optimizar procesos internos y reducir costos innecesarios.
• Mejora en la experiencia del cliente: El Big Data permite conocer mejor a los clientes, adaptando los servicios a sus necesidades específicas y personalizando ofertas.
• Identificación de oportunidades de crecimiento: El análisis de datos ayuda a detectar tendencias y oportunidades emergentes en el sector, permitiendo anticiparse a la demanda y adaptarse a las nuevas preferencias de los consumidores.

Por ejemplo, una tienda textil en España implementó una solución de Big Data para analizar los patrones de compra de sus clientes y ajustar sus inventarios según la demanda, reduciendo costos de almacenamiento y optimizando la reposición de stock. Asimismo, agencias de viajes emplean el análisis de datos para crear paquetes personalizados y promociones, mientras que cadenas de restauración innovadoras utilizan la información para identificar zonas con alta demanda de menús específicos y lanzar nuevas líneas de productos.

Ciberseguridad: Un Pilar Fundamental en la Era de los Datos

La ciberseguridad ha pasado de ser una tendencia a convertirse en un imperativo para las PYMES. El uso y protección de los datos es más decisivo que nunca para construir una relación de confianza entre las empresas y sus clientes. Como enfatiza Beatriz Plaza, experta en PYMES de BBVA, “es un pilar fundamental para ellas”, ya que “cada vez que un cliente utiliza cualquier medio digital, expone sus datos”.

Impacto de un Ciberataque en las PYMES

En un sector como el fintech, la credibilidad de los usuarios y de los negocios es muy importante. Un ciberataque no solo afectaría la credibilidad de los clientes, sino que también generaría costes ocultos significativos. Inma Elizalde, experta en PYMES, señala que “al ser los datos el principal activo de cualquier empresa, ya no solo la credibilidad sería la que fallaría, sino que hay otros costes ocultos como, por ejemplo, la productividad, la cual mermaría ya que si se produce cualquier incidente hay que parar para solucionarlo”. José Luis Guerrero coincide: “el ataque de cualquier externo que quiera hacernos daño es un sobrecoste”.

Las estadísticas son claras: “según un estudio elaborado por una empresa de ciberseguridad, el coste medio por un ataque era de unos 35.000 €, subiendo más actualmente al rango entre esta cantidad y los 70.000 €. De hecho, el 60% de las PYMES que sufren un ataque deben cerrar a los 6 meses”, indica Inma Elizalde. Por ello, la inversión en ciberseguridad es crucial, y contar con un buen seguro que cubra estos riesgos es una recomendación esencial. Por ejemplo, el ciberseguro de BBVA ayuda a proteger al cliente tanto en el impacto económico como en las posibles repercusiones de la responsabilidad civil por vulneración de datos.

La transparencia en la gestión de la información y la garantía de que los datos del cliente están seguros son una base para la continuidad del negocio.

Sostenibilidad y el Manejo de Datos

La sostenibilidad también se vincula con la ciberseguridad en el manejo de la ingente cantidad de datos que han crecido exponencialmente en los últimos años. Como explica César González, experto en financiación y sostenibilidad de BBVA, la concienciación de los usuarios es importante. A menudo, no somos conscientes de que al enviar un correo electrónico o archivar archivos en nuestro móvil, estamos dejando una huella y generando un impacto negativo en el medio ambiente.

PYMES como Loycus están implementando acciones en pro de la sostenibilidad, como el teletrabajo al 100%. César González propone otras oportunidades, como la automatización de procesos para reducir la factura de luz y el aprovechamiento de la capacidad ante los proveedores para reducir la emisión de tarjetas físicas de plástico, algo que Loycus ya realiza al no requerir la creación de nuevas tarjetas de fidelización físicas, sino que la tarjeta de crédito o débito existente funciona como tal.

La Transformación Digital en la Banca y las PYMES

La irrupción digital y el avance tecnológico han supuesto una revolución en la sociedad y en la organización empresarial. El sector bancario está sometido a un continuo proceso de transformación tecnológica. El Big Data es un elemento imprescindible no solo en las transacciones diarias, sino también en el pilar fundamental del sistema que sostendrá el futuro.

La analítica de datos, la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data forman una sinergia que agiliza y optimiza los procesos en la banca y el sector financiero. Esta es la base de toda estrategia. Al analizar el comportamiento de los usuarios, las entidades pueden comprender sus hábitos, tiempos, montos, usos y preferencias, lo que permite la creación de productos personalizados e inteligentes, así como cuentas inteligentes basadas en los movimientos y transacciones realizadas.

La gestión de riesgos, uno de los primeros usos de la analítica de datos y la ciberseguridad en la banca, se beneficia enormemente del machine learning. Estos recursos permiten analizar información en tiempo récord y minimizar los riesgos al tomar decisiones basadas en datos completos. Además, el análisis de datos externos puede generar oportunidades de negocio antes no contempladas, atrayendo a un público identificado con la compañía y la marca.

Ejemplos de Aplicación del Big Data en el Sector Financiero

El Big Data permite a los bancos:

• Optimizar operaciones: Descubrir formas de reducir costes, mejorar la eficiencia operativa y automatizar procesos para una mayor productividad y rentabilidad.
• Entender mejor a los usuarios: Favorece una mejor comprensión de su perfil, comportamiento, necesidades y preferencias.
• Detectar fraude: Analizar patrones de transacciones y detectar actividades sospechosas o anómalas que podrían indicar posibilidad de fraude.
• Cumplir con regulaciones: Ayuda a los bancos a cumplir con las regulaciones financieras, que cada vez son más estrictas, al analizar de manera recurrente los datos de sus transacciones y operaciones.
• Desarrollar productos y servicios: Los insights obtenidos a través del análisis de datos permiten detectar qué demanda el mercado y desarrollar productos y servicios acordes a estas peticiones.

Plain Concepts, por ejemplo, ha colaborado con el sector financiero en proyectos de Big Data. Hélix 2, una plataforma de Big Data e inteligencia artificial, ayuda a las empresas a buscar financiación, utilizando datos de 3.600 PYMES españolas, legislaciones de la UE y artículos científicos para identificar factores de riesgo de crédito. Otro proyecto fue la creación de la app Valora View de BBVA, que contribuía a la búsqueda de pisos para alquiler o compra.

La analítica de datos convierte los amplios segmentos en precisos motores de ingresos. Al mapear el riesgo de cancelación, la afinidad del producto y la elasticidad del precio a nivel individual, los bancos pueden adaptar las ofertas, los plazos y los precios para maximizar el valor de por vida del cliente. Esto permite priorizar relaciones de alto margen, reducir incentivos innecesarios y aumentar la rentabilidad.

Desafíos y Consideraciones Éticas en la Explotación de Datos

A pesar de los innegables beneficios, la explotación de datos en la banca para PYMES también presenta desafíos, especialmente en lo que respecta a la protección de datos y la regulación. Los datos bancarios y financieros son datos personales, y las entidades financieras y de crédito deben cumplir rigurosamente con la normativa de protección de datos, como el RGPD y la LOPDGDD.

Cumplimiento de la Normativa de Protección de Datos

La base legitimadora para el tratamiento de datos personales de las entidades financieras y de crédito está en el consentimiento expreso de sus clientes, el cual debe recogerse al formalizar el contrato correspondiente y para cada finalidad determinada. Dada la gran cantidad de datos que manejan, las entidades están obligadas a llevar un registro de actividades de tratamiento y a realizar evaluaciones de impacto en protección de datos (EIPD).

Además, es obligatorio contar con un Delegado de Protección de Datos (DPO) que puede ser interno o externo. Las políticas de privacidad y de cookies deben estar claramente detalladas en la página web y aplicaciones de la entidad. En caso de una brecha de seguridad, la entidad deberá notificarla tanto a la AEPD como a los propios interesados. La vulneración de la ley de protección de datos personales puede acarrear sanciones significativas, desde 40.000 euros por infracciones leves hasta 20 millones de euros o el 4% del volumen de facturación anual por infracciones muy graves.

Los movimientos bancarios de una cuenta son confidenciales y solo pueden ser vistos por el titular. Sin embargo, en caso de movimientos sospechosos de grandes sumas de dinero, el banco está obligado a informar a Hacienda. Es crucial ser precavido ante intentos de phishing que intentan hacerse pasar por la entidad bancaria.

Tabla: Impacto de las Sanciones por Incumplimiento de Protección de Datos

La integración de la analítica en los sistemas bancarios es una decisión inteligente que permite a los bancos detectar fraudes, descubrir déficits de tesorería, mejorar la evaluación del riesgo crediticio y detectar ineficiencias operativas en tiempo real. Aunque la implementación puede ser compleja, con los expertos adecuados, el proceso se facilita y contribuye a que toda la operativa funcione mejor.