Banca y seguros

Data science y Big Data para banca y seguros

Las soluciones de PiperLab permiten a entidades bancarias y aseguradoras extraer todo el potencial de sus datos mediante el conocimiento y la segmentación de sus clientes, anticipando comportamientos de propensión y abandono de productos o ayudándoles a mejorar sus modelos de scoring crediticio, fraude o perfiles de riesgo.

Clientes destacados
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¿SABÍAS QUE...

consultar el Borme ayuda a conocer el riesgo de los clientes a la hora de devolver un préstamo?

el hecho de tener una multa puede ser positivo a la hora de pedir un préstamo?

saber en qué momento, sobre qué y cómo se tuitea en las diferentes regiones permite conocer información socio-económica de las mismas?

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DATOS GENERALES DEL SECTOR
de las entidades financieras
que desarrollan proyectos de Data Science lo hacen para mejorar sus perfiles de riesgo.
de las organizaciones
considera una prioridad mejorar la experiencia de usuario a través del Big Data.
de las empresas
utilizan movimientos bancarios y los registros de visitas a la web como fuentes de datos.
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Soluciones
Scoring de riesgos
Utilizamos tanto la información interna de la compañía como datos externos para entrenar modelos que nos permitan obtener scores de riesgo crediticio, fraude o siniestralidad, incorporando esta información a los procesos existentes.
Predicción de adopción y abandono de productos
Nuestro objetivo es la mejora de la experiencia de cliente en los diferentes productos de la organización, analizando qué variables son las relevantes a la hora de determinar si un usuario va a adquirir un producto de la compañía o va a abandonarlo, creando alertas e integrando el resultado de los modelos predictivos en las herramientas de gestión comercial o de comunicación.
Enriquecimiento y segmentación de clientes
Disponer de la visión global del cliente es la base para mejorar el conocimiento que tenemos de él y descubrir grupos que se comportan de la misma manera para adaptar la oferta a sus necesidades y preferencias. Integramos todos los datos de la organización para descubrir patrones de comportamiento que enriquecen el perfil del cliente, permitiendo la gestión del mismo durante todo su ciclo de vida.
Indicadores micro y macro-económicos
Utilizamos datos no convencionales (logs de visitas, información redes sociales, datos de terceros, etc.) para medir la evolución de índices bursátiles o la monitorización detallada de cifras de actividad económica como el PIB o la tasa de paro con el objetivo de crear estrategias ganadoras en mercados o determinar el riesgo de inversión en determinadas zonas geográficas.
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Datos que utilizamos
Movimientos bancarios
Es el oro que almacenan todas las entidades financieras, que permite conocer a los clientes, ofrecerles el mejor servicio posible y fidelizarles.
Logs de plataformas web
En un sector en plena transformación digital, conocer el comportamiento online del cliente es clave para evolucionar todos los procesos internos.
Redes sociales
Ayudamos a conocer mejor a los clientes a través de los datos que estos publican en las redes sociales, permitiendo identificar gustos, datos de perfil o momentos de vida.
Open data
Instituciones públicas como el INE, el Registro Mercantil, el BOE o el catastro ofrecen la posibilidad de utilizar datos que integramos en nuestros modelos de big data para banca y seguros.
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Testimonios
"En PiperLab hemos descubierto a unos excelentes profesionales, innovadores tecnológicos natos y con los que ya hemos desarrollado proyectos con unos resultados espectaculares. Modos de trabajo totalmente flexibles y que nos han permitido generar los proyectos más punteros en el mundo del Data"
Óscar López Ugarte
Head of data de Rastreator.com
"Innovación, nuevos desafíos y trabajo bien hecho son las características que definen el equipo de PiperLab. Les planteamos un reto complejo y laborioso y construyeron una solución impecable: conceptualmente avanzada y técnicamente elegante."
Aitor Chinchetru
CEO de Wanna & COO en Fintonic.

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