Análisis de big data en el tamaño del mercado bancario, la participación, el crecimiento y el análisis de la industria, por tipo (detección de fraude, gestión de riesgos, análisis de clientes, herramientas de cumplimiento) y mediante aplicación (banca minorista, banca de inversión, banca corporativa) y pronóstico regional de 2034

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Análisis de big data en la descripción general del mercado bancario

El tamaño global de Big Data en el tamaño del mercado bancario se estima en USD 8.06 mil millones en 2025, que se expandirá a USD 21.83 mil millones para 2034, creciendo a una tasa compuesta anual de 10.48%.

Los bancos usan análisis de big data para recopilar y estudiar muchos tipos de datos para aprender de ellos y ayudar a decidir sobre estrategias y enfoques importantes. La gama de información son datos internos, como registros de transacciones, uso de cuentas, conversaciones con clientes y datos externos, incluida la participación social, lo que está sucediendo en el mercado y las medidas económicas. Los bancos involucran análisis avanzados, como modelado predictivo, aprendizaje automático y minería de datos para dar una comprensión completa de cada cliente, evaluar el riesgo de crédito con gran precisión, fraudulencia detectar a medida que sucede, personalizar sus ofertas, mejorar cómo operan y obedecer todas las reglas relacionadas.

Los bancos están viendo cambios positivos en el análisis de big data en el mercado bancario debido a los mayores volúmenes de datos, las necesidades cambiantes de los clientes para los enfoques individuales y la importancia de que los bancos mantengan la competitividad en un mercado de digitalización rápidamente. Los informes de la industria esperan que el mercado se vuelva muy importante para los bancos que avanzan.

En muchos países, los bancos utilizan cada vez más big data para el análisis. Las empresas de todo el mundo están recurriendo a estas tecnologías para mantener su posición de mercado fuerte. A nivel global, Big Data ahora se usa para identificar mejor el fraude, evaluar los riesgos a medida que ocurren, mejorar la forma en que los clientes se abordan individualmente y hacen que los flujos de trabajo internos sean más eficientes. En lugar de simplemente almacenar datos, los bancos de todas partes ahora los están utilizando sabiamente para adivinar qué los clientes requieren, abordar los riesgos y aumentar las ganancias, cambiando en gran medida la industria bancaria.

Impacto Covid-19 

La análisis de big data en la industria del mercado bancario tuvo un efecto negativo debido al cierre de fábrica durante la pandemia de Covid-19

La pandemia Global Covid-19 no ha sido sin precedentes y asombrosas, con el mercado experimentando una demanda más baja de la anticipada en todas las regiones en comparación con los niveles pre-pandémicos. El crecimiento repentino reflejado por el aumento en la CAGR es atribuible al crecimiento y la demanda del mercado que regresa a los niveles pre-pandemias.

Como resultado de Covid-19, Big Data Analytics se volvió mucho más común en el campo bancario. Una vez que los bancos cerraron sus sucursales y trasladaron la mayoría de los negocios a lo digital, fueron inundados con más transacciones y datos que nunca. Esto significaba que tenían que mejorar rápidamente su análisis de big data para comprender mejor cómo los clientes actúan, administran su efectivo, verifican los riesgos de crédito durante los tiempos inestables y detectan un aumento en el fraude digital. La crisis dejó en claro que los bancos necesitaban usar datos para reaccionar rápidamente, por lo que se centraron en formas avanzadas de detectar fallas de préstamos, personalizar cómo interactúan con los clientes y capturan fraude temprano. Covid-19 impulsó a los bancos a impulsar su uso de datos y cambiar más a lo digital, lo que condujo a un mayor uso de análisis de big data en la industria financiera.

Últimas tendencias

Hiperpersonalización y centidad del cliente para impulsar el crecimiento del mercado

La hiperpersonalización y la colocación de clientes ahora son las principales tendencias que impulsan los cambios en el análisis de big data en la banca. Además de usar el primer nombre de un cliente, las empresas utilizan una gran colección de datos en tiempo real mejorados por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para comprenderlos como individuos. Si los bancos analizan el comportamiento de la transacción, los hábitos de gasto, lo que pasan los clientes en la vida, las actividades digitales y las tendencias más amplias del mercado, pueden predecir las necesidades de los clientes y darles asesoramiento y servicios por adelantado. Debido a esto, los clientes obtienen ofertas de tarjetas de crédito específicas, asesoramiento a la inversión personalizada, notificaciones para impulsar sus fondos de emergencia y servicios locales. Al proporcionar experiencias oportunas y relevantes en todas partes, los clientes interactúan, los bancos pueden mejorar la forma en que involucran a los clientes involucrados, generar respeto y hacer que regresen una y otra vez.

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Análisis de big data en la segmentación del mercado bancario

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en detección de fraude, gestión de riesgos, análisis de clientes, herramientas de cumplimiento.

• Detección de fraude: en este segmento, el análisis de big data detecta y evita el fraude de inmediato al examinar el historial de transacciones, las acciones regulares del usuario móvil e irregularidades de la red.

• Gestión de riesgos: con el análisis de big data, los bancos pueden monitorear y manejar riesgos financieros importantes, como el crédito, el mercado y el riesgo operativo, creando modelos y analizando muchos resultados posibles.

• Análisis de clientes: los analistas en esta categoría utilizan los vastos datos de los clientes para comprender verdaderamente a los clientes, para que puedan personalizar los servicios, comunicarse con precisión y aumentar la experiencia del usuario.

• Herramientas de cumplimiento: Debido a los análisis de big data, las instituciones financieras pueden satisfacer las necesidades difíciles de cumplimiento al automatizar cómo se recopilan y se usan los datos para informes y controles regulatorios.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en banca minorista, banca de inversión, banca corporativa.

• Banca minorista: en servicios financieros, el análisis de Big Data ayuda a mejorar el servicio al cliente, adaptar los productos para cada cliente, aumentar el éxito de las promociones y controlar el riesgo de crédito para clientes individuales y pequeños.

• Banca de inversión: para manejar el comercio algorítmico, comprender las tendencias del mercado, evaluar los riesgos de herramientas financieras significativas y realizar fusiones y adquisiciones debida diligencia, la banca de inversión utiliza análisis de big data.

• Banca corporativa: con el análisis de big data, las instituciones financieras pueden comprender las necesidades individuales de los grandes clientes corporativos, prestar atención a la gestión del Tesoro, mejorar las finanzas comerciales, la gestión de líneas de crédito y el análisis de los préstamos corporativos.

Dinámica del mercado

La dinámica del mercado incluye factores de conducción y restricción, oportunidades y desafíos, estableciendo las condiciones del mercado.

Factores de conducción

Aumento del volumen de datos para aumentar el mercado

El aumento del volumen de datos es un factor importante en el análisis de big data en el crecimiento del mercado bancario. Cada acción que las personas toman en línea durante una transacción, banca, uso de una aplicación móvil o contactar al servicio al cliente se suma a la gran recopilación de información que se recopila. Estamos tratando con más que solo datos regulares de bases de datos ahora, ya que hay millones de publicaciones no estructuradas, correos electrónicos, documentos y grabaciones de voz para analizar. Ahora está claro para los bancos que este banco de datos es rico en información sobre sus clientes, el mercado, sus operaciones eficientes y los riesgos potenciales. Dado que estos datos son tan grandes y difíciles de administrar, se requieren plataformas modernas de análisis de big data porque los sistemas simples no pueden manejar todo de manera efectiva. Debido a esto, el crecimiento continuo de los datos hace que los bancos busquen sistemas analíticos más potentes y respalda sus esfuerzos para desarrollar capacidades capaces de utilizar la nueva información.

Creciente demanda de personalización para expandir el mercado      

El mayor deseo de los consumidores por servicios personalizados es una razón principal para el crecimiento del mercado en el análisis de big data en la banca. Ahora que los clientes reciben recomendaciones personales de compañías tecnológicas y sitios de compras, también quieren que sus bancos ofrezcan la misma asistencia directa y personalizada. Los clientes comienzan a sentir que los productos y mensajes bancarios genéricos son obsoletos. Debido a los big data, los bancos ahora pueden considerar a cada cliente como un grupo individual y registrar sus hábitos financieros cambiantes, eventos importantes de la vida, gustos personales y cuánto riesgo tienen. Al conocer bien a sus clientes, pueden enviar ofertas de crédito personalizadas, consejos útiles, posibilidades de inversión y actualizaciones sobre seguridad, sobre la forma de comunicación preferida de cada cliente. Si los bancos identifican las necesidades de los clientes de inmediato y actúan en consecuencia, su base de clientes aumenta junto con sus ventas generales y, a su vez, respalda el crecimiento de las soluciones de análisis de big data. 

Factor de restricción

La seguridad de los datos y las preocupaciones de privacidad impiden el crecimiento del mercado

Incluso con el gran potencial del análisis de big data en la banca, los grandes obstáculos en la seguridad y la privacidad de los datos están causando problemas significativos para su crecimiento. Los bancos mantienen datos personales y financieros, haciéndolos atractivos para cualquier persona que pretenda un ataque cibernético. Proteger contra el acceso no autorizado y el robo o el mal uso de los datos del cliente es vital porque una violación de seguridad única puede causar grandes pérdidas a la empresa, dañar gravemente su reputación y hacer que los clientes pierdan confianza en la empresa. Además de eso, las regulaciones de privacidad mundiales difíciles como GDPR y CCPA dictan cómo las empresas deben reunir, preservar, trabajar y manejar los datos de los clientes. No seguir las regulaciones trae grandes consecuencias para los bancos, empujándolos a centrarse más en la ciberseguridad, el cifrado y cómo se controlan los datos. Dado que la seguridad juega un papel tan importante, muchos proyectos que involucran inversiones de big data a menudo se retrasan y pueden evitar que algunas compañías financieras abrazan completamente el análisis de big data, lo que impide la expansión general del mercado.

IA y integración de aprendizaje automático para oportunidades de productos en el mercado

Oportunidad

La mezcla de tecnologías AI y ML abre grandes oportunidades para nuevos productos en el análisis de big data en el mercado bancario. La combinación permite servicios financieros más inteligentes y egoístas, no solo la recopilación regular de datos. La calculación de tales algoritmos permite procesar vastos conjuntos de datos en poco tiempo, descubriendo relaciones finas que los expertos humanos pueden descuidar. Debido a esto, podemos construir productos de clase mundial como los sistemas de detección de fraude en tiempo real, mejorar el análisis de riesgos en la puntuación crediticia y predecir con mayor precisión las tendencias del mercado. Además, los chatbots y los asistentes digitales ayudan a los clientes, mientras que los robo-asesores brindan asesoramiento financiero personalizado a muchos clientes. A medida que AI y ML siguen creciendo, especialmente gracias a los avances en IA generativa y explicable, los bancos pueden establecer nuevas fuentes de ingresos, impulsar sus operaciones y garantizar que los clientes reciban un servicio especial y confiable.

 

El sesgo y la equidad algorítmica podrían ser un desafío potencial

Desafío

Dado que los bancos en Big Data Analytics usan la IA y el aprendizaje automático, un desafío importante para los consumidores es la equidad con respecto al sesgo algorítmico. Debido a que estos sistemas usan datos antiguos, pueden mostrar sesgo, injusticia o discriminación que existía en el pasado. Si los datos detrás de los modelos de calificación crediticia, los sistemas de detección de fraude o los motores de recomendación personalizados no reflejan la sociedad correctamente, están incompletos o sesgados, los algoritmos solo pueden empeorar estos sesgos al tomar sus decisiones. Como resultado, algunos consumidores pueden no obtener los mismos beneficios o servicios en función de la raza, y las mujeres podrían enfrentar tasas diferentes solo por su género. Los modelos de IA altamente complejos generalmente no pueden entenderse fácilmente por las personas, exacerbando aún más las preocupaciones sobre la transparencia y la responsabilidad.

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Análisis de big data en el mercado bancario Insights regionales

• América del norte

Norteamérica lidera el análisis de big data en el mercado bancario en este momento, principalmente debido a las grandes empresas de tecnología, los marcos bancarios bien desarrollados y el uso temprano y frecuente de análisis avanzados por parte de los bancos. Debido a que quieren hacer felices a los clientes, controlar los riesgos y mantenerse competitivos en un mercado avanzado, los principales bancos en los Estados Unidos Big Data Analytics en el mercado bancario, asignan mucho dinero a la IA y el aprendizaje automático para Big Data. Debido a sus estrictas reglas, los datos laterales pueden manejar efectivamente la privacidad, pero deben desarrollar poderosos enfoques de cumplimiento y detección de fraude.

• Europa

En Europa, Big Data Analytics es importante y crece en la banca porque enfatiza el seguimiento de las regulaciones y la gestión de riesgos. Las reglas estrictas sobre la privacidad de los datos en la región, como GDPR, han hecho que los bancos aumenten las inversiones en programas de análisis de datos seguros. Hubo un comienzo más lento para adoptar grandes datos en Europa porque varias reglas estrictas y sistemas bancarios tradicionales lo hicieron complicado, pero los bancos allí ahora se están dando cuenta de que ayuda a mejorar cómo funcionan, enfocarse en lo que sus clientes quieren y lidiar con los delitos financieros. Más empresas eligen soluciones en la nube porque ayudan a satisfacer las crecientes necesidades de escalabilidad y flexibilidad.

• Asia

Debido a una esfera digital en expansión, más personas que usan Internet y el crecimiento de la clase media, la región de Asia Pacífico se está convirtiendo en el líder en el crecimiento del análisis de big data en la banca. Dado que la banca digital y las transacciones móviles están produciendo grandes cantidades de datos en China e India, existen grandes posibilidades para que los proveedores de análisis ayuden. A pesar de que el Medio Oriente está desarrollando su infraestructura bancaria de nivel superior a un ritmo más lento que América del Norte y Europa, el énfasis en los servicios digitales, los esfuerzos enfocados en servir a todos y usar grandes datos están impulsando una mayor inversión en esta área para atender una vasta y diversa base de clientes.

Actores clave de la industria

Jugadores clave que transforman el panorama del mercado bancario en el panorama del mercado bancario a través de la innovación y la estrategia global

A través de la innovación de las estrategias y el desarrollo del mercado, los actores del mercado en el campo de la empresa están configurando el análisis de big data en el mercado bancario. Algunos de estos pueden verse como avances en diseños, productos de materiales y controles, además del uso de tecnologías más inteligentes para la mejora de la funcionalidad y la flexibilidad operativa. Los gerentes son conscientes de su responsabilidad de gastar dinero en el desarrollo de nuevos productos y procesos y expandiendo el alcance de la fabricación. Esta expansión del mercado también ayuda a diversificar las perspectivas de crecimiento del mercado y obtener una mayor demanda del mercado para el producto en numerosas industrias.

Lista de compañías de alta gerencia

• IBM (U.S)
• Oracle (U.S)
• SAP (Germany)
• Microsoft (U.S)
• SAS Institute (U.S)
• Teradata (U.S)
• Amazon Web Services (U.S)
• Google (U.S)
• Salesforce (U.S)
• Qlik (U.S)

Desarrollo clave de la industria

2024: Ahora está claro que la IA generativa (Genai) está transformando la banca, ya que reemplaza la IA para desarrollar nuevos resultados, procesar datos y chatear como una persona. Los bancos utilizan Genai para ofrecer servicios altamente personalizados, preparar informes automáticamente, suavizar los procedimientos de préstamos y crear código para los desarrolladores. Al mismo tiempo, el requisito de AI explicable (XAI) se está volviendo más urgente. Debido a que la inteligencia artificial ahora es muy importante para ejecutar bancos, como para tomar decisiones de crédito y encontrar fraude, todos, desde clientes y reguladores hasta personal interno, requiere que sea claro cómo funcionan estos modelos. Con Xai, los bancos pueden ver y seguir cómo se llegan a las decisiones de IA, encontrar y tratar con sesgo, asegurarse de que cumplan con las reglas y ganar más confianza de sus clientes.

Cobertura de informes

Este informe se basa en el análisis histórico y el cálculo de pronóstico que tiene como objetivo ayudar a los lectores a comprender la comprensión integral del análisis global de big data en el mercado bancario desde múltiples ángulos, lo que también proporciona un apoyo suficiente a la estrategia y la toma de decisiones de los lectores. Además, este estudio comprende un análisis integral de SWOT y proporciona información para futuros desarrollos dentro del mercado. Examina factores variados que contribuyen al crecimiento del mercado al descubrir las categorías dinámicas y las áreas potenciales de innovación cuyas aplicaciones pueden influir en su trayectoria en los próximos años. Este análisis abarca las tendencias recientes y los puntos de inflexión históricos para su consideración, proporcionando una comprensión holística de los competidores del mercado e identificando áreas capaces para el crecimiento.

Este informe de investigación examina la segmentación del mercado mediante el uso de métodos cuantitativos y cualitativos para proporcionar un análisis exhaustivo que también evalúa la influencia de las perspectivas estratégicas y financieras en el mercado. Además, las evaluaciones regionales del informe consideran las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que afectan el crecimiento del mercado. El panorama competitivo se detalla meticulosamente, incluidas acciones de importantes competidores del mercado. El informe incorpora técnicas de investigación no convencionales, metodologías y estrategias clave adaptadas para el marco de tiempo anticipado. En general, ofrece ideas valiosas e integrales sobre la dinámica del mercado profesionalmente y comprensiblemente.