Auriga ha dado a conocer la importancia del análisis de los datos en la banca, claves en el crecimiento y en la seguridad de todos los usuarios. Y es que, los puntos de contacto de los clientes bancarios con sus entidades se han multiplicado en los últimos años.

La banca utiliza este importante activo no solo como un recurso adicional a sus fuentes de ingresos tradicionales, sino también como una herramienta imprescindible en la toma de decisiones, la oferta de servicios y la mejora de su modelo de negocio en general.

“El objetivo de Auriga es ayudar a los bancos a utilizar la analítica de datos de manera más inteligente para mejorar las experiencias omnicanal de los usuarios en la próxima generación de la banca física y en los despliegues de autoservicio digital”, explica Gaetano Ziri, Innovation Manager del proveedor internacional de soluciones tecnológicas para la banca omnicanal y el sector de pagos Auriga.

La seguridad gana gracias al análisis de datos 

Puesto que la clave para la detección del fraude está entender la diferencia entre los comportamientos normales de gasto y las compras inusuales y fraudulentas, las tecnologías de análisis de datos están desempeñando un papel cada vez mayor en las estrategias de ciberseguridad de los bancos.

En este sentido mediante el análisis de red es posible rastrear una cuenta de empleado que se comporta de manera extraña después de hacer clic en un posible correo de phishing o que ha interaccionado con una nueva variante de malware.

La detección por IA y el machine learning permiten detectar y bloquear estos problemas instantáneamente, interviniendo en el ciberataque incluso antes de que pueda afectar negativamente a las operaciones comerciales.

La inteligencia artificial

La IA juega un papel clave para extraer y organizar los datos construyendo un ecosistema de información. Poner todos estos datos en contexto puede ayudar a mejorar los procesos de negocio y la operatividad.

El análisis de datos en banca: clave del crecimiento y de la seguridad para los usuarios 

Utilizándola en conjunto con herramientas de machine learning los bancos pueden, por ejemplo, explotar datos sobre transacciones y movimientos de flujo para pronosticar tendencias de retiro de efectivo y depósitos, patrones dentro de las sucursales, así como tendencias de reciclaje del efectivo.

Para todo ello es fundamental la existencia de soluciones tecnológicas bancarias que integren funcionalidades de análisis de datos y que permitan a los bancos elaborar de manera fácil y organizada la cantidad de datos de que disponen.

LookWise Device Manager de Auriga

Ya existen soluciones de seguridad –como LookWise Device Manager de Auriga- que analizan datos de millones de incidentes cibernéticos y pueden discernir entre una transacción honesta y una fraudulenta y así determinar posibles amenazas.

Por otro lado, también hay otras que permiten anonimizar y encriptar los datos cuando no se están utilizando, garantizando el cumplimiento de las normativas de protección de datos.

 

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