Servicios financieros

Nuestra visión

Los datos están en el corazón del negocio de los servicios financieros.

La banca, la inversión y los seguros suelen tener una madurez en datos e IA mayor que la de otros sectores. Tras grandes avances en la explotación a escala de sus datos internos, estos actores se interesan ahora por los datos externos, al tiempo que definen un gobierno de datos e IA adecuado, en un contexto de regulación creciente (RGPD, Data Act, AI Act). Siguen enfrentándose a importantes retos de transformación, por ejemplo:

• las funciones de riesgos y cumplimiento siguen mejorando sus procesos gracias a una mejor explotación de los datos (detección y prevención del fraude, gestión del riesgo operacional, IA responsable y fiable, Data Act y AI Act, etc.);
• las gestoras y las empresas de inversión evolucionan rápidamente gracias a los datos alternativos (identificación de clientes potenciales a partir de los datos de transacciones de las empresas, selección de oportunidades de inversión, explotación de datos de satélite, etc.);
• la banca minorista adopta herramientas y modelos de data science para mejorar sus ventas y sus ofertas online (next best offer y next best action, abandono, scoring, etc.);
• la banca privada refuerza su KYC gracias a un uso avanzado de los datos;
• las aseguradoras afinan la estimación de los riesgos gracias a modelos predictivos de aprendizaje automático.

Nuestra oferta

Emerton Data acompaña a los actores de los servicios financieros con:

• estrategias de datos e IA para transformar una función (por ejemplo, el pricing, el marketing o los siniestros);
• el diseño y el desarrollo de plataformas de datos;
• casos de uso sobre datos de clientes (marketing mix modelling, scoring, pricing, inteligencia de mercado, KYC, abandono, valor de vida del cliente, etc.);
• casos de uso de datos al servicio de la eficiencia (gestión de siniestros, gestión de riesgos, lucha contra el fraude, etc.);
• casos de uso de datos relacionados con la sostenibilidad y los criterios ESG;
• el gobierno y el modelo operativo de una IA responsable (enfoque estratégico, organización y enfoque técnico de la equidad, la robustez y la explicabilidad de los modelos de IA);
• enfoques de open data y datos alternativos.