El incremento del fraude, ocasionado por la falta de prevención o de control, genera un impacto negativo económico y social en las organizaciones, empresas e instituciones de todos los sectores económicos y áreas productivas, particularmente en el sector financiero y bancario. Gestionar el riesgo significa identificar, analizar y cuantificar las probabilidades del mismo con antelación. La gestión eficaz del riesgo, a través de la utilización del Análisis Predictivo facilita identificar, controlar y gestionar las probabilidades de riesgo.

El Análisis Predictivo es posible gracias a las nuevas tecnologías que facilitan procesar ingentes cantidades de datos (Big Data) y descubrir patrones o tendencias (Business Intelligence). Su objetivo es analizar diferentes y múltiples datos con técnicas estadísticas que permiten detectar patrones de comportamientos a través de los cuales se pueden desarrollar modelos de predicción. El análisis predictivo está basado en un modelo estadístico que analiza y gestiona, a partir de los datos existentes, parámetros que identifican posibles patrones de comportamiento para detectar riesgos y oportunidades. Su aplicación es infinita, abarca desde modelos predictivos de propensión de compra, a fraudes bancarios o identificación del comportamiento de los clientes o consumidores entre otros.

 El análisis predictivo está basado en un modelo estadístico que analiza y gestiona, a partir de los datos existentes, parámetros que identifican posibles patrones de comportamiento para detectar riesgos y oportunidades.

Es una herramienta imprescindible en el sector financiero para las entidades porque anticipa o identifica de manera eficaz los riesgos, gracias al análisis de las bases de datos actualizados e históricos, previendo o evitando así los incumplimientos o riesgos. La incorporación del análisis predictivo aporta indudables beneficios al sector bancario: identifica oportunidades, detecta y corrige incidencias, optimiza su productividad, operatividad y eficiencia de costes, además de aumentar los niveles de rentabilidad, retención del cliente, así como su fidelidad

GDS Modellica proporciona software, análisis decisionales y técnicas de aprendizaje automático para gestionar el riesgo, combatir el fraude y construir relaciones rentables entre las empresas y sus clientes. Sus soluciones, en cuanto a gestión de riesgos específicos de la industria financiera incluyen análisis predictivos, Big Data y gestión de decisiones. Ayudan a guiar el desarrollo e implementar acciones aplicando soluciones adaptadas a las necesidades individuales. Para llevar a cabo una buena gestión del riesgo y minimizarlo, nos indica su director general, Antonio García Rouco “es preciso recabar y tener toda la información posible sobre los riesgos que afrontará un negocio con el fin de sacar una información viable del análisis predictivo. La información obtenida aprovecha las ventajas del Big Data, clave para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y demás información útil”.

GDS Modellica sabe y conoce la importancia de mejorar las prácticas de gestión de riesgos y obtener un sólido retorno de la inversión al implementar tecnología de análisis y decisión. Gracias a su consolidada experiencia y presencia internacional, ha desarrollado nuevas técnicas con enfoque analítico para ayudar a evitar riesgos y tomar las mejores decisiones posibles. Según García Rouco, sus soluciones “aportan personalización y flexibilidad con el objetivo de agilizar y desarrollar nuevas estrategias, así como eliminar los obstáculos comunes de los sistemas heredados. Sus servicios son excelentes para cualquier organización que necesite optimizar y automatizar sus políticas y estrategias de administración de riesgos de crédito”.

La gestión de riesgo financiero aporta notables beneficios a la hora de conceder préstamos y créditos. Una gestión eficaz, fruto del análisis predictivo, mejora la operatividad, toma de decisiones fundamentadas, capacidad de anticiparse, obtención de objetivos, posibilidad de afrontar mayores riesgos, ventajas competitivas, etc. en definitiva, mejora la rentabilidad y eficacia.