Big Data- Impacto Estratégico en Banca Peruana.pptx

BIGDATA

1. Aplicaciones Estratégicas de Big Data en la Banca Peruana: Oportunidades y Retos Descubre cómo el Big Data transforma decisiones en la banca peruana con casos globales y locales Nombres y Apellidos : Alexander Perez Zafra

2. Volumen, variedad y velocidad de datos financieros aumentan rápido El crecimiento exponencial de datos en Perú y el mundo exige análisis avanzados para entender mercados y clientes con precisión. Bancos requieren análisis precisos para decisiones y riesgos Tanto bancos centrales como privados necesitan Big Data para mejorar la toma de decisiones monetarias y gestionar riesgos financieros con mayor exactitud. Fintechs compiten usando Big Data para ofertas personalizadas Las fintechs aprovechan Big Data para adaptar productos y minimizar riesgos, obligando a la banca tradicional a innovar y mejorar su competitividad. Banco Central de Reserva de Perú explora Big Data El BCRP ya integra Big Data para perfeccionar pronósticos económicos y fortalecer la estabilidad financiera nacional. Adopción estratégica genera ventajas competitivas y mejor regulación Implementar Big Data estratégicamente optimiza la experiencia del cliente y facilita el cumplimiento regulatorio, asegurando liderazgo en el mercado. Por qué Big Data impulsa hoy la banca peruana Entiende cómo el Big Data transforma decisiones, competencia y estabilidad financiera en Perú

3. Japón supera pronósticos tradicionales con Big Data Desde 2013, Japón crea índices económicos propios usando Big Data, mejorando la precisión de sus análisis comparado con métodos tradicionales. China combina IA y nube para gestión de riesgos China integra Big Data, inteligencia artificial y tecnología en la nube para detectar y prevenir riesgos financieros en múltiples sectores económicos. EE.UU. explora Big Data con cautela Aunque EE.UU. muestra entusiasmo por Big Data, aún mantiene decisiones basadas en datos tradicionales para sus políticas económicas. Eurozona analiza 40,000 transacciones diarias La Eurozona procesa Big Data de miles de transacciones diarias para apoyar la creación de nuevas tasas de referencia monetaria más precisas. América Latina mide incertidumbre económica En América Latina, Big Data se usa para anticipar choques económicos y planear políticas públicas que mitiguen riesgos futuros. Cómo los Bancos Centrales Usan Big Data para Decisiones Ejemplos clave de Japón, China, EE.UU., Eurozona y América Latina en análisis y prevención financiera

4. Datos transaccionales bancarios Incluyen movimientos, pagos y créditos que reflejan la actividad diaria y permiten análisis financiero detallado. Datos económicos alternativos Basados en redes sociales, búsquedas y clima financiero para captar tendencias y percepciones del mercado actual. Datos regulatorios y de mercado Reportes oficiales, tasas e índices que garantizan cumplimiento normativo y apoyan decisiones estratégicas clave. Sensores y dispositivos IoT Detectan fraudes y analizan comportamiento con datos en tiempo real desde dispositivos conectados y sistemas. Tecnologías emergentes en banca Incluyen IA, cloud computing y análisis en tiempo real para mejorar decisiones rápidas y gestión del riesgo. Fuentes Clave de Big Data en la Banca Peruana y Global Descubre cómo diferentes tipos de datos integrados mejoran la visión financiera y la gestión del riesgo en bancos

5. Medición precisa de rigidez de precios y sector económico 1 El BCRP utiliza Big Data para analizar cómo los precios se ajustan en sectores clave, facilitando la comprensión del comportamiento económico en tiempo real. Mejora en pronósticos de PIB e inflación 2 La integración de grandes volúmenes de datos permite al banco central generar estimaciones más exactas del PIB y la inflación, optimizando la planificación económica. Modelos predictivos con fuentes no convencionales 3 Se desarrollan modelos que incorporan datos alternativos, como redes sociales o transacciones digitales, para anticipar posibles choques económicos antes de que ocurran. Decisiones rápidas y confiables en política monetaria 4 El análisis masivo de datos apoya la toma de decisiones con mayor agilidad y confianza, fortaleciendo la respuesta del banco frente a cambios económicos. Colaboración con universidades y centros de investigación 5 El BCRP trabaja junto a instituciones académicas para potenciar capacidades analíticas y desarrollar nuevas metodologías basadas en Big Data. Big Data en el Banco Central para Análisis Económicos Precisos Descubre cómo el BCRP usa Big Data para mejorar pronósticos y decisiones en política monetaria

6. Gestión de riesgos crediticios con modelos predictivos Utilización de modelos de Big Data para evaluar la solvencia de clientes y prevenir morosidad, mejorando la seguridad financiera. Personalización de productos bancarios Análisis del comportamiento del cliente para crear ofertas adaptadas en créditos y seguros, aumentando la satisfacción y retención. Detección de fraudes en tiempo real Implementación de inteligencia artificial para monitorear transacciones sospechosas y evitar pérdidas económicas significativas. Optimización operativa interna Análisis de procesos internos con Big Data para reducir costos y mejorar la rapidez en la atención y respuesta de servicios. Mejora de la experiencia del cliente Uso de Big Data para fortalecer la atención, desarrollar canales digitales y fomentar la fidelización de usuarios bancarios. Aplicaciones clave de Big Data en banca comercial peruana Descubre cómo Big Data transforma la banca con riesgos, personalización y eficiencia

7. Invertir en infraestructura tecnológica escalable 1 Mejora la capacidad con cloud y sistemas modernos que soporten grandes volúmenes de datos, garantizando eficiencia y flexibilidad operativa. Capacitar y atraer talento especializado 2 Forma equipos expertos en análisis y ciencia de datos para aprovechar el potencial de Big Data y generar insights valiosos para el negocio. Implementar gobernanza y privacidad de datos 3 Asegura la calidad y protección de datos con políticas claras y cumplimiento normativo, fortaleciendo la confianza y seguridad en el manejo de información. Fomentar cultura basada en datos 4 Promueve el cambio cultural para que las decisiones se tomen apoyadas en datos objetivos, reduciendo resistencias internas y mejorando resultados. Modernizar sistemas heredados con APIs 5 Integra plataformas antiguas mediante APIs para lograr interoperabilidad progresiva sin afectar operaciones existentes. Supera los desafíos clave para adoptar Big Data en banca Soluciones prácticas para infraestructura, talento y cultura en la banca peruana

8. Analizar la situación actual del banco y asegurar que la estrategia de Big Data esté alineada con sus objetivos corporativos para maximizar impacto. Identificar y escoger fuentes de datos relevantes y confiables que alimenten los modelos analíticos, garantizando calidad y pertinencia. Desarrollar o adquirir tecnologías como cloud, IA y plataformas analíticas para procesar y analizar grandes volúmenes de datos eficazmente. Formar y entrenar a profesionales en habilidades técnicas y analíticas para manejar las herramientas y extraer valor del Big Data . Ejecutar pruebas piloto para validar modelos y herramientas, asegurando que funcionen correctamente antes de su implementación masiva. Hoja de ruta para implementar Big Data en banca peruana Pasos clave para integrar Big Data alineado con objetivos y seguridad bancaria

9. Banco De Japón Mejora Precisión Del PIB Creó Un Índice Experimental Que Aumentó La Exactitud En El Cálculo Del PIB, Facilitando Ajustes Más Certeros En Políticas Económicas Nacionales. 1 Banco Popular De China Mitiga Riesgos Complejos Integra Big Data E IA Para Identificar Y Gestionar Riesgos En Múltiples Mercados, Optimizando La Toma De Decisiones En Entornos Volátiles. 2 Banco Central Europeo Usa Tasas Alternativas Implementa Tasas De Referencia Basadas En Datos Diarios De Transacciones, Aumentando La Transparencia Y Eficiencia En Operaciones Financieras. 3 Innovación Con Big Data Transforma Banca Estos Casos Demuestran Cómo La Innovación En Big Data Mejora La Precisión, Prevención Y Eficiencia En El Sector Bancario Global. 4 Casos internacionales que transforman la banca peruana Ejemplos clave muestran cómo Big Data impulsa precisión y prevención en la banca global

10. Conclusiones y Recomendaciones Conclusiones Optimización del conocimiento del cliente El uso de Big Data permite a las entidades bancarias peruanas comprender mejor los hábitos, necesidades y expectativas de sus clientes, impulsando una banca más personalizada y centrada en la experiencia del usuario. Gestión avanzada de riesgos La analítica de datos masivos mejora la detección temprana de fraudes, el análisis crediticio en tiempo real y la predicción de impagos, fortaleciendo la seguridad y sostenibilidad del sistema financiero. Eficiencia operativa La incorporación de Big Data en procesos internos (automatización, análisis predictivo y mantenimiento preventivo) reduce costos, acelera tiempos de respuesta y mejora la toma de decisiones. Innovación en productos y servicios El análisis de grandes volúmenes de datos permite crear soluciones financieras innovadoras, como créditos instantáneos, seguros personalizados o recomendaciones financieras automatizadas. Desafíos de adopción A pesar de los avances, la banca peruana enfrenta retos en infraestructura tecnológica, ciberseguridad, regulación de datos y talento especializado para maximizar el valor de Big Data. Recomendaciones: 1.-Fortalecer la infraestructura tecnológica Invertir en plataformas de almacenamiento y procesamiento escalables ( cloud híbrida, sistemas distribuidos) que soporten grandes volúmenes de información. 2.-Impulsar la cultura del dato Capacitar a colaboradores en analítica avanzada, inteligencia artificial y visualización de datos, fomentando la toma de decisiones basada en evidencia. 3.-Refuerzo en ciberseguridad y cumplimiento normativo Adoptar estándares internacionales de protección de datos, garantizar la transparencia en el uso de la información y alinearse con futuras regulaciones locales y globales. 4.-Alianzas estratégicas Colaborar con fintechs, startups de analítica y universidades para acelerar la innovación y el desarrollo de soluciones basadas en Big Data. 5.-Foco en inclusión financiera Aprovechar el análisis de datos alternativos (uso de móviles, historial de pagos de servicios, redes sociales) para diseñar productos que integren a sectores no bancarizados y reduzcan las brechas sociales. 6.-Visión de largo plazo Establecer una hoja de ruta clara para la adopción de Big Data en el sistema financiero, integrando objetivos de negocio, innovación tecnológica y sostenibilidad social.