La Data Science está transformando el mundo de las finanzas. Descubre cómo se utiliza la Data Science en este sector y cómo convertirte en un Data Scientist financiero.
Gracias a la Data Science, el sector de las finanzas está experimentando una verdadera transformación. Al analizar los datos, las empresas pueden extraer información valiosa mediante técnicas matemáticas y estadísticas.
Las organizaciones e instituciones financieras utilizan una gran variedad de métodos y herramientas informáticas. A partir de los datos, pueden calcular mejor los riesgos, detectar el fraude, limitar las pérdidas y maximizar los beneficios.
Aunque la Data Science se utiliza ahora en todos los sectores, las entidades financieras están entre las pioneras. Este sector fue uno de los primeros en recurrir al análisis de datos.
¿Qué es la Data Science?
Antes de hablar de su papel en las finanzas con más detalle, es necesario recordar rápidamente qué es la Data Science. Se trata de una disciplina que reúne métodos, procesos científicos, sistemas y algoritmos para extraer información a partir de datos estructurados o no estructurados.
En términos sencillos, la Data Science consiste en recopilar datos de diversas fuentes para extraer información explotable. Las fuentes pueden ser, por ejemplo, las bases de datos de clientes, pero también las nuevas tecnologías digitales, como las aplicaciones móviles, las redes sociales o las tiendas de comercio electrónico.
Estos datos se utilizan para tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, es posible predecir el comportamiento futuro de los consumidores, descubrir los puntos débiles de la empresa o identificar los puntos fuertes de la competencia.
Análisis de riesgos
El análisis de riesgos o Risk Analytics permite que las empresas financieras midan los riesgos antes de tomar decisiones. A partir de los datos, es posible medir la gravedad y la frecuencia de los peligros.
Los riesgos en cuestión pueden proceder del mercado, de los créditos o incluso de la competencia. El primer paso es identificar los riesgos y, a continuación, vigilarlos y priorizarlos.
Una empresa puede utilizar datos como las transacciones financieras o la información sobre los clientes para crear un modelo de «puntuación» y optimizar los costes. Por ejemplo, se utiliza el análisis de riesgos para comprobar la fiabilidad de un cliente antes de concederle un crédito, aplicando algoritmos de aprendizaje automático a las transacciones que realiza.
Una empresa financiera debe anticiparse al comportamiento de cada cliente. La Data Science permite hacer predicciones basadas en comportamientos pasados. Por ejemplo, es posible dividir la cartera de clientes en «clústeres» y predecir cuánto dinero ganará cada uno en el futuro.
Gracias a la Data Science y al Machine Learning, los clientes pueden separarse en diferentes categorías en función de atributos como la edad, el empleo o la dirección. La creación de modelos de predicción permite entonces decidir cuáles de estas características son las más importantes.
Detección del fraude
El fraude es un problema importante para las empresas financieras. El riesgo aumenta con el número de transacciones que se realizan. Afortunadamente, el análisis de datos puede servir para detectar los intentos.
Una de las prácticas más extendidas es el fraude con tarjetas de crédito. Ahora se dispone de algoritmos para detectar con precisión cualquier anomalía. Estos sistemas también pueden detectar compras excesivas y restringir las cuentas en consecuencia.
Trading algorítmico
El Big Data y la Data Science han tenido un gran impacto en el trading algorítmico. Los flujos de datos se analizan para tomar mejores decisiones.
Esto ayuda a elegir mejor en qué acciones invertir, cuándo comprarlas y cuándo venderlas. Se trata de un activo valioso para el mundo financiero.
Personalización y adaptación
Aumentar las interacciones con los clientes a través de la personalización se ha convertido en algo imprescindible para las empresas financieras. La Data Science permite examinar la experiencia digital de los clientes y ajustarla para responder a sus deseos y necesidades.
La IA está avanzando mucho en la comprensión del lenguaje humano y las emociones. Esto permite un alto nivel de personalización. Los Data Engineers pueden crear modelos para analizar las acciones de los clientes y descubrir en qué circunstancias necesitan asesoramiento financiero.
Gestión de datos de clientes
La estructura y el volumen de los datos financieros pueden variar mucho. Puede tratarse tanto de información sobre transacciones, como datos de redes sociales o aplicaciones de smartphones.
Estos datos no siempre están estructurados. El Machine Learning está demostrando ser una valiosa herramienta para extraer información de los datos. Las herramientas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de textos o la Data Mining, son especialmente útiles.
Análisis predictivo
La analítica de datos permite a las entidades y organizaciones financieras predecir acontecimientos futuros a partir de los datos. Analizando las redes sociales, los artículos de prensa y otras fuentes de información, se pueden predecir los costes, los acontecimientos importantes o los movimientos bursátiles.
Además, este enfoque ayuda a determinar la mejor manera de intervenir. Por tanto, el análisis predictivo es una parte importante de estas organizaciones.
Toma de decisiones
Los traders, los ejecutivos financieros o los accionistas tienen que analizar el mercado a diario y tomar decisiones estratégicas. La Data Science ayuda a optimizar esa toma de decisiones.
A partir de los datos pasados y presentes, se puede determinar la viabilidad del trading. Se puede identificar los mercados más volátiles con mayor precisión.
Como resultado, los gestores financieros pueden desarrollar una cartera de inversiones rentable. Algunas plataformas de análisis incluso indican cuándo invertir y cuándo vender activos.
¿Cuál es el papel de la Data Science en las finanzas?
Dadas las numerosas oportunidades que ofrece la Data Science para el mundo de las finanzas, hay una gran demanda de Data Scientists en este sector. Esos expertos desempeñan actualmente un papel crucial.
El enorme volumen de datos que recoge el sector financiero supone un auténtico reto. Una de las mayores dificultades es conseguir explotar los datos no estructurados de forma óptima.
Además, el mundo de las finanzas es complejo. Las fusiones y adquisiciones, las ofertas de productos complejos y las leyes en constante cambio son retos adicionales para los Data Scientists en comparación con otros sectores.
Los Data Scientists financieros son expertos que cuentan tanto con competencias técnicas como con un profundo conocimiento del sector. Por ejemplo, son capaces de utilizar técnicas de Data Science para detectar intentos de fraude o para crear experiencias personalizadas.
Asimismo, estos profesionales pueden crear Data Warehouses complejos o algoritmos para automatizar transacciones importantes. Por eso los Data Scientists financieros están muy solicitados y pueden percibir un salario muy elevado.
¿Qué hace un Data Scientist financiero?
Un Data Scientist financiero puede tener una gran variedad de funciones. En el día a día, puede participar en la gestión de riesgos, la detección de fraudes, la personalización de la experiencia del cliente, el análisis de clientes, la negociación algorítmica o la automatización de precios.
Por lo general, el papel del Data Scientist consiste en desarrollar procesos de recogida, almacenamiento y análisis de datos para obtener información. A partir de esa información, proponen soluciones estratégicas a los problemas de la empresa.
El Data Scientist financiero recopila datos estratégicos y los cohesiona mediante técnicas de Data Modeling. Utilizan el Procesamiento del Lenguaje Natural y la Visión Artificial para analizar datos no estructurados.
En colaboración con los distintos equipos, identifica los problemas y propone soluciones basadas en datos. El análisis cuantitativo le permite obtener información a partir de la cual desarrollar soluciones completas.
Además, el Data Scientist financiero entrena modelos de Machine Learning a partir de los datos y prueba nuevos enfoques a través de sistemas prototipo. También codifica nuevos algoritmos para facilitar el análisis de datos y el aprendizaje automático.
Este profesional aplica nuevos enfoques al análisis de riesgos o busca nuevas formas de automatizar los procesos de gestión de riesgos. También pueden diseñar aplicaciones de verificación de identidad para proteger a la empresa contra intentos de fraude.
Al analizar el uso de los productos y el comportamiento de los clientes, puede sugerir recomendaciones para mejorar la experiencia del usuario. Por último, el Data Scientist financiero puede supervisar el rendimiento de los algoritmos de trading y modificarlos para obtener mejores resultados.
En caso de crisis financiera o recesión, el Data Scientist desempeña un papel clave en la toma de decisiones. Sus servicios son especialmente demandados en estas situaciones críticas, ya que el análisis de datos puede identificar cómo reducir los costes y aumentar la eficiencia.
Data Scientist financiero vs. Data Scientist: ¿cuáles son las diferencias?
Los Data Scientists deben tener tres habilidades principales: conocimiento de su campo de actuación, competencias tecnológicas y dominio de matemáticas y estadística. Dependiendo del sector, la importancia de cada una de estas habilidades varía.
La mayoría de los Data Scientists son más empresariales y estadísticos que tecnológicos, excepto en los sectores científico y educativo. En el campo de las finanzas, los Data Scientists son, en su mayoría, investigadores. Al mismo tiempo, la mitad de ellos se identifican como profesionales de Business Data.
Aunque están muy solicitados, los Data Scientists son menos habituales en el sector financiero que en otros sectores. La mayoría trabaja en comercio, en servicios profesionales y en comunicaciones. Solo el 11 % de los Data Scientists trabajan en el sector financiero.
¿Cuáles son las habilidades necesarias para convertirse en un Data Scientist financiero?
Para convertirse en un Data Scientist financiero se necesita experiencia y competencias. Es posible empezar como Data Analyst y luego ir ascendiendo y especializándose.
La mayoría de los Data Scientists tienen conocimientos técnicos de probabilidad y estadística, Data Visualization, Machine Learning, y dominan los lenguajes Python y SQL. Sin embargo, un Data Scientist financiero también debe tener experiencia en su sector y habilidades de comunicación.
Un Data Scientist en el sector de las finanzas debe ser licenciado en matemáticas, estadística o informática. Por supuesto, debe dominar las finanzas y las leyes que las rigen.
Por lo tanto, el Data Scientist financiero debe estar familiarizado con el tipo de datos que tendrá que analizar. Dependiendo de si trabaja para un fondo de inversión, un banco o una empresa fintech, no procesa los mismos datos.
Por ejemplo, un Data Scientist que quiera analizar datos sobre riesgos de inversión tiene que entender de economía, mercados financieros, gestión de carteras y análisis de riesgos.
También debe ser capaz de manejar una amplia variedad de herramientas generales de Data Science, como los algoritmos de Machine Learning o los frameworks de Big Data. Este experto también debe ser capaz de crear modelos estadísticos.
Las tecnologías de Big Data, como Apache Spark o Hadoop, no deberían tener secretos para él. También es capaz de manejar diferentes lenguajes de programación como Python, R, o incluso JavaScript y C++, dependiendo de la especialización elegida.
El Data Scientist financiero es capaz de entender y trabajar con series de datos estructuradas o no estructuradas. También comprende los principales sistemas utilizados en el sector financiero, como SAP, Oracle y SWIFT.
En términos de comunicación, el Data Scientist financiero debe ser capaz de liderar las tropas y convencer a los responsables de la organización del valor de la Data Science. También debe hacerse entender por los ejecutivos, los directivos y otros perfiles no técnicos de la empresa.
¿Cuál es el salario de un Data Scientist financiero?
El salario de un Data Scientist varía en función de su experiencia, pero también de la empresa para la que trabaje y del sector de actividad. Según PayScale, un Data Analyst financiero en Estados Unidos puede ganar unos 70 000 dólares al año. Un analista cuantitativo o Quant gana una media de 85 000 dólares al año.
Los Data Scientists financieros pueden aspirar a ganar aún más. Según PayScale, un Data Scientist generalista gana 96 000 dólares al año. Un especialista en finanzas puede negociar para ganar más.
En España, según Glassdoor, un Data Scientist gana alrededor de 35 000 euros al año. Según nuestro propio estudio de las empresas del CAC40, su sueldo puede oscilar entre 25 000 y 45 000 euros al año. Con tres años de experiencia, el sueldo medio supera los 50 000 euros anuales.
¿Cómo puedo formarme para ser Data Scientist?
Para convertirte en un Data Scientist financiero, puedes elegir DataScientest. Nuestro curso de Data Scientist te permite adquirir todas las competencias técnicas necesarias. Esta opción es ideal si ya tienes algunos conocimientos del mundo financiero.
Los distintos módulos del programa cubren los diferentes aspectos de la Data Science. Aprenderás programación en Python, visualización de datos, Machine Learning, Deep Learning y análisis de Big Data.
Este curso es totalmente a distancia, y consiste en un 85 % de coaching individual en nuestra plataforma Cloud y un 15 % de master classes. Puedes elegir entre la Formación Continua o el BootCamp Intensivo, en función del tiempo que tengas disponible.
Al final del curso, recibirás un certificado expedido por La Sorbonne gracias a nuestra alianza. Entre nuestros antiguos alumnos, el 93 % encontró trabajo inmediatamente después del curso.
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