Big Data Analytics en Instituciones Financieras: Potenciando la Toma de Decisiones y la Eficiencia Operativa

Marcia Elizabeth Pérez Prieto, Ángel Javier Bravo Armijos, Wilmer German Sánchez González

Resumen


El Big Data Analytics en el sector financiero permite a las instituciones procesar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa que facilite la identificación de patrones y tendencias en el comportamiento del consumidor. Esta capacidad resulta esencial para la personalización de servicios financieros, la anticipación de necesidades de los clientes y la mejora de su experiencia.

Además, Big Data Analytics optimiza la gestión del riesgo mediante herramientas y metodologías avanzadas que permiten la detección oportuna de fraudes y una evaluación crediticia más precisa.

El presente estudio tiene como objetivo explorar el impacto potencial de estas tecnologías en la gestión de datos de las instituciones financieras, con énfasis en la mejora de la eficiencia operativa. Para ello, se adopta el protocolo de revisión sistemática de Kitchenham, la cual permite integrar, analizar y realizar investigaciones que evidencian como la combinación de datos estructurados y no estructurados fortalece los procesos de toma de decisiones estratégicas.

En conclusión, se demuestra que Big Data Analytics representa una ventaja competitiva clave en el entorno financiero actual, al permitir una transformación profunda en el manejo de la información y en la capacidad analítica de las instituciones.


Palabras clave


Big Data; sector financiero; toma de decisiones; riesgo; crediticio; eficiencia operativa.

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Referencias


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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v10i11.10688

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