Transforma el sector financiero
a través de los datos

La transformación tecnológica está cambiando el sector bancario para siempre.

El futuro de la banca
empieza ahora

La banca, como la conocemos hasta ahora, no es suficiente para abordar los nuevos retos económicos, culturales y generacionales, y la transformación de la base tecnológica es la clave para reducir costes y aumentar la rentabilidad.

La seguridad es prioritaria, y es donde las entidades bancarias invierten gran parte de sus recursos. Predicción de fallos, previsión de gastos o un conocimiento 360º del cliente, son esenciales para abordar la nueva era de la banca.

Los datos tienen la clave. En Keepler ayudamos a entidades financieras a entender sus datos y, con ello, entender mejor su Negocio, mejorando la experiencia del ciclo de vida del cliente, detectando incidencias con antelación, aumentando la fidelización… Aplicar las técnicas adecuadas de machine learning y utilizar la ciencia de los datos para mejorar la inteligencia de Negocio, permite a los bancos hoy prepararse al mañana.

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Casos de uso

DETECCIÓN DE FRAUDE

El aprendizaje automático y la analítica son cruciales para la detección y prevención efectivas del fraude que involucra tarjetas de crédito, contabilidad o seguros. La detección proactiva del fraude en la banca es esencial para proporcionar seguridad a los clientes y empleados. Mediante la implementación de una serie de esquemas de detección de fraudes, los bancos pueden lograr la protección necesaria y evitar pérdidas significativas.

SEGMENTACIÓN DE CLIENTES

La segmentación de clientes por comportamiento o por características específicas (por ejemplo, región, edad, ingresos para la segmentación demográfica), requiere la aplicación de múltiples técnicas de agrupación, árboles de decisión, regresión logística… Esto permite descubrir segmentos de alto y bajo valor,  asignando de forma efectiva los recursos de marketing, ayudando así a la fidelización y retención de clientes.

VALOR DEL CICLO DE VIDA DEL CLIENTE

El valor de vida del cliente es una predicción de valor en la relación con el cliente. La importancia de esta medida está creciendo rápidamente, ya que ayuda a crear y mantener relaciones beneficiosas con ellos, generando así una mayor rentabilidad y crecimiento del negocio. Los bancos necesitan una visión completa de cada cliente para enfocar sus recursos eficientemente. Aquí es donde entra en juego la ciencia de los datos: nociones de adquisición y desgaste de clientes, uso de productos y servicios bancarios, volumen y rentabilidad; así como las características de otros clientes como datos geográficos, demográficos y de mercado.

SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

La ciencia de datos y las herramientas de machine learning pueden crear algoritmos que analizan y filtran la actividad del usuario para sugerirle los productos más relevantes y precisos, incluso antes de que este los busque. Para construir un motor de recomendaciones, los especialistas en datos analizan y procesan mucha información, identifican perfiles de clientes y capturan datos que muestran sus interacciones para evitar la repetición de ofertas. Un motor de recomendación permite a los bancos con visión de futuro obtener la ventaja de ser los primeros en tomar la iniciativa.

¿Hablamos? 

Si quieres saber más o que desarrollemos una propuesta para tu caso de uso concreto, contáctanos y hablamos. 

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