Marco Bressan: "Big Data nos permite redefinir las fronteras de nuestros servicios"

¿En qué consiste la era de Big Data?

Hemos pasado de almacenar el dato simple en los inicios de la informática -como el número contable o científico-, a la posibilidad de representar digitalmente la música, la cultura, los viajes, el cuerpo humano, entre otras cosas. Este proceso de ‘datificación’ es posible gracias a los sensores que registran los eventos y actividades que llevan el mundo físico al digital como, por ejemplo, un secuenciador de genoma.

Hace diez años costaba 200 millones de dólares secuenciar el genoma de un individuo. A día de hoy cuesta unos 700 dólares y, el año que viene, costará menos de 100 dólares digitalizar el genoma. Como las entidades digitales pueden ser fácilmente replicadas, almacenadas, transmitidas, modificadas o vendidas, este traspaso hace que sectores enteros -en este caso la salud- se transforme en servicios de información y conocimiento.

Lo mismo sucede en el mundo financiero. Desde una transacción hasta la mayoría de los elementos que conforman la relación con el cliente (o del cliente con el mundo) son información que vive en el mundo digital. En la era del big data las empresas buscan entender el valor que esta información puede tener y capturarlo.

¿Qué beneficios aporta a BBVA trabajar con los datos?

El Banco cuenta con un dato que tiene un enorme valor, pero que se ha explotado relativamente poco. Un ejemplo es el de procesar millones de transacciones al día y limitar ese procesamiento a la prestación del servicio que genera la transacción. Es decir, tratamos un pago como un objeto hermético, cuando en realidad cada pago contiene muchísima información sobre el comportamiento de nuestros clientes. Es frecuente que nos llame la atención el valor que tiene cada ‘like’ en Facebook, cuando en realidad la capacidad de información de un ‘like’ palidece en riqueza frente al valor que se desprende de un simple pago. Por lo tanto, podemos considerar que un ‘like’ es una intención de voto, cuando un pago es un voto concreto. En el Banco no solo tenemos pagos, sino que tenemos movimientos de cuentas, contratos, correos, llamadas telefónicas y más información de millones de clientes.

El uso de estos datos puede ofrecernos beneficios inmediatos en áreas como riesgos y fraude. Y puede garantizarnos conocimiento de gran impacto, por el resultado del análisis de estos datos, que nos brinda una mejor inteligencia de cliente. El big data nos permite tener una visión más clara y objetiva de las operaciones, apoyar la toma de decisiones y anticipar su impacto. Pero, sobre todo, el análisis de los datos nos permite redefinir las fronteras de nuestros servicios y desarrollar nuevos productos digitales adaptados a las nuevas necesidades de nuestros clientes. Es importante saber usar estos datos para poder competir con los nuevos jugadores en el mundo de los servicios financieros, que están construyendo nuevos productos a partir, precisamente, de los datos que tienen de sus (y nuestros) clientes.

Es habitual oír hablar sobre omnicanalidad, pero la realidad no existe este concepto sin un verdadero conocimiento del cliente. Y no hay conocimiento del cliente, sin intentar usar la traza que el cliente deja y que poseemos a nuestro alcance.

¿Cómo estamos integrando este concepto en el Grupo?

El objetivo es transformar el banco en una empresa ‘information-driven’. Es decir, convertir al Banco en una empresa donde un mayor y mejor conocimiento de nuestros clientes (y de nosotros mismos) se traduce en resultados. Hoy no está tan claro que esto suceda. Los datos pueden ahogar y, en ocasiones, tener más datos sólo representa más costes de infraestructura o más dolores de cabeza.

En este camino, lo primer que hemos hecho es centralizar los datos que posee el Banco, en una infraestructura que permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de todo tipo y color. Desde movimientos de cuentas hasta grabaciones de voz o correos electrónicos. No nos limitamos a datos de clientes, ya que una empresa ‘information-driven’ tiene que serlo hacia fuera y hacia dentro. Por este motivo también estamos reuniendo los datos de nuestras operaciones o, incluso, datos externos.

Al final trabajar con datos de forma eficiente requiere de unas capacidades tecnológicas y científicas. Por eso, el siguiente paso ha sido crear BBVA Data & Analytics, para centralizar este conocimiento y gradualmente ‘irradiarlo’ hacia toda la organización y así contagiar al resto de la organización de una metodología de trabajo. A largo plazo nos gustaría que cualquier colaborador de BBVA sea capaz de informar de su trabajo, y decidir a partir de unos datos concretos al alcance de su mano. Esto es lo que se llama ‘democratizar el dato’. Por ejemplo, si a una persona de Riesgos se le ocurre que cierta información tiene potencial para mejorar la calidad de su ‘scoring’, queremos que sea capaz de comprobarlo lo más rápido posible. Otro ejemplo, si alguien de Recursos Humanos considera que no estamos utilizando nuestro talento de forma óptima, el acceso inmediato a los datos tiene que permitirle determinar cómo conseguirlo.

Para lograr este objetivo es necesario propagar ciertos conocimientos. Por eso, una de las primeras actividades que hemos realizado es una formación abierta denominada ‘From data miner to data analyst’, que está dirigida a los colaboradores de diferentes áreas del Banco. La primera edición ha sido a aquellos que tienen cierto conocimiento de datos. Pero nuestro objetivo es que las tecnologías relacionadas con big data estén gradualmente al alcance de todos.

¿Qué tipo de productos y servicios se pueden crear a través de Big Data?

Una gestión más eficiente del dato permite crear campañas comerciales mejor orientadas. Al contar con más datos del cliente, BBVA tiene la opción de dirigirse solo al ‘target’ que le interesa y no inundar de información innecesaria a todos nuestros clientes.

Un mayor conocimiento del cliente nos permite también entender mejor su riesgo crediticio. En este momento estamos pilotando un complemento del ‘scoring’ de riesgos para pymes que utiliza una analítica avanzada sobre los datos de pagos. Los datos también nos permiten dar servicios nuevos. Por ejemplo, para nuestros clientes de adquirencia estamos desarrollando herramientas de inteligencia comercial que les permite entender mejor el negocio desde una perspectiva más amplia que la actual.

Los datos de BBVA tienen impacto más allá del Banco. Un ejemplo de ello es el resultado de la colaboración del área de big data con el Ayuntamiento de Madrid, para estudiar el turismo y determinar el impacto comercial de ciertos eventos. Así por ejemplo, los datos y estudios de la marcha del ‘Orgullo Gay’ en los años 2011 y 2012, contribuyeron a una rectificación del recorrido de 2014 para potenciar las oportunidades económicas del evento.

¿Qué tiene de cierto eso de que gracias al big data podremos anticiparnos a los acontecimientos?

Hasta la fecha, la mayoría de los esfuerzos en big data, dentro y fuera del Banco han sido de carácter descriptivo. Un ejemplo típico son las visualizaciones a partir de datos de servicios de redes sociales, que han logrado describir el comportamiento de millones de personas. Otro ejemplo serían las segmentaciones avanzadas de clientes. Pero el verdadero valor del big data será cuando se explote la capacidad de grandes volúmenes de información para anticipar el futuro. Por ejemplo, en BBVA el proyecto Risk360 busca predecir la probabilidad de ‘default’ de una empresa a partir de información contextual de pagos. Otro de nuestros proyectos busca anticipar eventos en las finanzas de nuestros clientes, para poder prevenirlos y que el Banco pueda ayudarlos a actuar en consecuencia.

En la medida en que mejoremos la capacidad predictiva, la forma de hacer negocios y de relacionarnos con los clientes cambiará de forma drástica. ¿Qué sentido tendrá pensar en segmentos de clientes cuando seamos capaces de predecir necesidades individuales?

¿Cómo se gestiona el hecho de compartir datos con la necesidad de seguridad y privacidad?

Para el área de big data del Banco la seguridad es un factor esencial. La confianza de nuestros clientes es una componente fundamental de nuestro negocio y de todas las actividades que realizamos con la gestión de los datos. Cuando utilizamos datos de nuestros clientes, siempre procuramos que quede claro el valor que queremos aportar.

La legislación europea no permite compartir datos personales de los clientes con otras empresas. Cuando BBVA realiza estudios o comparte datos, la información que se utiliza son datos anonimizados y agregados de forma irreversible, es decir, que es imposible que se puedan extraer conclusiones o información acerca de un usuario concreto.

¿En qué medida crees que ha sido la gestión de los datos la causa del éxito de compañías como Facebook, Gmail, Netflix o Amazon?

Todas estas empresas comparten un conocimiento profundo del negocio digital, y han sabido interpretar las implicaciones del mundo digital en cada uno de sus negocios. Spotify ha entendido que la música, como información digital, puede gestionarse de forma distinta y transformarse en una experiencia compartida; Facebook ha sabido entender qué cosas nuevas podemos hacer cuando representamos digitalmente las relaciones sociales; Netflix en el entretenimiento y, por último, Amazon con los libros o la distribución minorista. Estas empresas han sabido traducir conceptos fundamentales del sector retail, como el de búsqueda y recomendación de servicios, a entornos digitales. También han sabido utilizar la tecnología para reducir sus costes y ser más competitivos e, incluso, cambiar el modelo de negocio. Todas estas compañías tienen unas características en común muy básicas, una relación íntima entre negocio y tecnología, y se caracterizan por una clase directiva con conocimientos tecnológicos profundos o por un cuidado muy especial con la experiencia de cliente.

¿Cómo imaginas el futuro del Big Data?

Realmente lo de ‘big’ llamará cada vez menos la atención y veremos cómo los datos (grandes, pequeños, internos o externos) se convierten en el motor de los principales procesos en empresas, gobiernos o incluso personas. Los gobiernos y las empresas lo tendrán difícil para justificar las decisiones que no sean fundamentadas con datos. Para las compañías, el uso de los datos no se limitará a conocer mejor a los clientes, sino que se extenderá a todos los ámbitos de la organización, como por ejemplo a Recursos Humanos. Por lo tanto, es fundamental que las empresas entiendan qué tipo de dato poseen, el valor del mismo y la forma de capturarlo.

En este camino todavía hay desafíos que aún no están resueltos, como por ejemplo la propiedad y la privacidad de los datos. Una parte importante de estos datos son generados o describen a personas y su comportamiento, por ello, las empresas y los gobiernos tendrán que saber demostrar el valor para los clientes y los ciudadanos.

Otro riesgo importante tiene que ver con la calidad del dato y la calidad de su análisis. En la medida en que se vayan tomando decisiones cada vez más importantes a partir de los datos y su análisis, tendremos que asegurarnos que los datos son fiables y que los algoritmos sobre los que fundamentamos estas decisiones son robustos. Ya se han empezado a ver ejemplos, donde un exceso de optimismo en datos y algoritmos, han llevado a conclusiones incorrectas. Esto será especialmente relevante cuando los datos alimenten procesos completamente automatizados.

En cualquier caso, tanto las oportunidades como los desafíos en materia de big data requerirán de empresas y sociedades que entiendan de datos, de su alcance y de sus limitaciones, por lo que en los próximos años será muy importante la ‘educación en datos’ a todos los niveles.