Los chips están alcanzando tamaños nanométricos imposibles de imaginar hace pocos años, mientras que la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para procesar datos crece cada día. Ante este panorama de capacidades virtualmente ilimitadas, ¿es posible seguir innovando? ¿Y en qué dirección? Para Jon Ander Beracoechea, reducir el tiempo que se tarda en llevar los beneficios de la tecnología a la sociedad sería una de las claves. El responsable Global de la disciplina Advanced Analytics de BBVA compartió su visión durante en la jornada de clausura del Data Fest, un evento interno organizado por la disciplina de Analítica Avanzada del banco, en el que sus profesionales de datos han reflexionado sobre las cuestiones más actuales del sector.

Como parte del impulso a la transformación digital y para seguir transformando la experiencia de los clientes, BBVA en Argentina fue sede de una de las jornadas de la Advanced Analytics Data Fest 2022.

BBVA cuenta con más de 2.700 profesionales dedicados a la ingeniería y ciencia de datos, una plantilla que se ha reforzado significativamente este año con cerca de 200 contrataciones y que se prevé complementar con otros 200 nuevos expertos en 2023. El banco, además, abrirá un nuevo centro de excelencia analítica en México, que vendrá a acelerar el desarrollo de productos globales. “La AI Factory es un modelo de éxito que queremos exportar a nuevos países”, asegura Ricardo Martín Manjón, responsable global de Data de BBVA, quien recuerda que “los datos son esenciales para cumplir los objetivos de negocio de BBVA”.

En 2020, las dos entidades firmaron un acuerdo de colaboración para impulsar entre los profesionales de BBVA el aprendizaje de ciencia de datos, un área formativa que en la próxima década tendrá dificultades para cubrir la demanda de las empresas, según un estudio de la UE. En solo dos años, 50 empleados se han graduado en el Máster oficial en Big Data Science del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra, 70 se han certificado como científicos de datos y diez han iniciado una tesis doctoral  sobre la aplicación del ‘data’ a retos financieros.

La ciencia de datos está revolucionando el modo en que las empresas se relacionan con sus clientes. El sector financiero no se ha quedado atrás, y aplica esta nueva tecnología con múltiples fines. Por ejemplo, los datos permiten a los bancos ofrecer a sus clientes productos y servicios que les ayudan a personalizar y simplificar su experiencia bancaria, categorizar sus ingresos y gastos, detectar anomalías en sus cuentas o calcular su huella de carbono. Siempre con los datos anonimizados, y con autorización previa del cliente, de forma que se pueda extraer todo su potencial sin identificar a las personas que los han generado.

BBVA ha organizado la cuarta edición del 'BBVA Data Challenge', un concurso que desafía a las comunidades de científicos de datos sobre un objetivo específico. Para esta edición el reto estará enfocado en el sector de las micro, pequeñas y medianas empresas, importante eslabón de la economía nacional.

Como parte de las iniciativas anuales que impulsa el equipo de Open Innovation de BBVA, llega la tercera edición de la HackathonBBVA 2022. Una competencia global que busca reunir a los mejores talentos informáticos para encontrar soluciones innovadoras a problemas reales de la banca. Este año, la cita se llevará a cabo del 21 al 23 de octubre y será nuevamente, completamente digital.

El nuevo indicador añade el resto de los medios de pago al gasto con tarjetas y eleva el gasto a nivel nacional, aumentando así la consistencia de la información Big Data de consumo con los oficiales. El proyecto aumenta además la capacidad de análisis en alta definición del consumo al haber creado las primeras estimaciones de la cuenta nacional de distribución del consumo y permitir analizar el consumo en función de diferentes variables como renta, categorías, género, edad y un nivel geográfico muy detallado incluyendo la evolución del consumo de las ciudades.

Este ámbito de la inteligencia artificial, uno de los más demandados de la actualidad, se ocupa no solo de hacer que las máquinas recopilen información, sino de diseñar los sistemas que, en base a  esta información, puedan tomar decisiones adecuadas. El ‘machine learning’ (o aprendizaje automático) ya se aplica en prácticamente todos los sectores.

Mientras que los científicos de datos seleccionan y analizan la información, los ingenieros de datos crean productos o soluciones de ‘software’ y destacan por sus amplios conocimientos sobre programación. La demanda de ambos perfiles, que trabajan de forma conjunta, ha aumentado de forma exponencial en los últimos años.

Cada vez más desarrolladores e ingenieros en el sector tecnológico recurren a datos sintéticos, en lugar de datos reales, para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. De esta forma, aspiran a proteger la privacidad de los usuarios y reducir el tiempo necesario para disponer de datos anonimizados y de calidad.

Dos modelos de ‘machine learning’ desarrollados por empleados de BBVA han conseguido el primer y segundo puesto en un reñido ‘datathon’ internacional de Tracfone Wireless, el mayor operador móvil de Estados Unidos. Los participantes debían crear un modelo que determinase qué clientes estaban en riesgo de exclusión social y podían acceder a unas ayudas del gobierno para no perder su acceso a internet durante el confinamiento por COVID-19. Tracfone tendrá en cuenta la solución ganadora en sus procesos de trabajo, para conseguir personalizar aún más su servicio.

BBVA se ha propuesto un gran reto digital: ir un paso más allá en la prestación de servicios bancarios y ofrecer sugerencias personalizadas que mejoren la salud financiera de sus clientes. Para ello, utiliza ciencia de datos para identificar las características que la definen (siempre con su consentimiento previo) y así ofrecerles sugerencias para gestionar su día a día, reducir su deuda, ahorrar o planificar su futuro.

BBVA ha logrado que su ‘app’ aprenda a leer los recibos de sus clientes, distinga sus gastos en energía y calcule su equivalente en emisiones de dióxido de carbono (CO2) para, finalmente, ofrecer un consejo personalizado de ahorro energético. Detrás de la calculadora de la huella de carbono, operativa en España y que en breve se llevará a Turquía, se esconde un sistema de inteligencia artificial que aún está en pleno desarrollo. En 2022 incorporará mediciones de transporte para dar una foto aún más real del impacto medioambiental de cada usuario.

Webinar: 'La huella de carbono y el desafío de las emisiones'

Con el avance de la reactivación económica en Colombia y el mundo tras los efectos de la pandemia y la cada vez creciente consolidación del uso de los canales virtuales para hacer operaciones bancarias, se han hecho más notorios los ataques  a personas basados en la denominada ingeniería social.

BBVA Research avanza en su proyecto de medir la economía en tiempo real y alta definición e incorpora a su gama de indicadores de 'big data' un índice para medir la inversión y sus componentes en los países donde BBVA opera.

Los centros de procesamiento de datos (CPDs) de última generación de BBVA cuentan con las más prestigiosas certificaciones del mundo en cuanto a diseño, construcción y sostenibilidad operativa. Esto se traduce en un mantenimiento de la operación del Grupo ante posibles contingencias, ofreciendo el mejor servicio a sus clientes en prácticamente cualquier circunstancia.

“La medición en tiempo real de la actividad económica es una necesidad en tiempos como los actuales”, ha afirmado Tomasa Rodrigo en el tradicional curso de verano de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (Santander), organizado por la Asociación de Periodistas de Información Económica (APIE), con la colaboración y el patrocinio de BBVA.

La innovación, el trabajo en equipo, la adquisición de conocimientos y el uso de nuevas capacidades tecnológicas son elementos fundamentales para la evolución y la consecución de nuevos productos y/o servicios más ajustados a las necesidades de los clientes. Por ese motivo, el Hackathon Ninja Global de BBVA proponía el reto de crear un prototipo para atraer y/o retener clientes utilizando el potencial de la inteligencia artificial y los datos de la mano de IBM. ¿Lo habrán conseguido?

El consejero delegado de BBVA ha participado en la tercera edición de un encuentro que organizan anualmente los estudiantes de la Koç School, en Estambul. El evento ha analizado las oportunidades que ofrece el sector ‘fintech’ y la contribución de la tecnología y la digitalización al sector bancario.

Es innegable la rapidez con la que el mundo cambia y se transforma. Las nuevas tecnologías nos empujan a cuestionarnos la manera en la que hacemos negocios, cómo de sostenibles son nuestros procedimientos y qué tan preparados estamos para abrazar el cambio y aprender de él.

‘Behavioral Economics’ e inteligencia artificial se dan la mano en el Proyecto BELA, una iniciativa de BBVA para hiperpersonalizar la comunicación con sus clientes. Gracias a esta solución, desarrollada conjuntamente con Oracle, BBVA logra generar automáticamente cientos de versiones de sus mensajes para adecuarlos a los distintos tipos de usuario, de modo que sus campañas son hasta un 200% más efectivas.

¿Existe un mercado negro en internet de datos personales? ¿Es posible controlar el rastro que dejamos como ciudadanos con nuestra actividad online? ¿Qué podemos hacer? El análisis de si es un buen trato lo que reciben los usuarios a cambio de sus datos ha inspirado el ‘webinar’ “¿Pagas con dinero o con tus datos?”, organizado por BBVA.

Con motivo del Día Internacional de la Seguridad de la Información, Ricardo Martín Manjón, responsable global de Data en BBVA, ha recordado que la seguridad y privacidad de los datos dependen de la responsabilidad de las empresas pero también de los propios usuarios. “Como ciudadanos tenemos que tener una mayor sensibilidad sobre nuestros datos y no cederlos (si no queremos revelarlos) de forma consciente o inconsciente”, ha afirmado.

Durante el mes de noviembre, BBVA Research ha presentado sus trabajos sobre el uso de la ciencia de datos en el análisis económico en importantes foros académicos internacionales como en el Workshop del Banco Central Europeo (BCE) sobre ‘big data’ y economía; en la conferencia del Banco de Inglaterra-FRB-King’s College; en la conferencia de la Reserva Federal y el Banco de Italia sobre aplicaciones de ‘big data’ a la Macroeconomía; en la conferencia anual de Big Things; y en una presentación a los economistas de la OCDE. Y la acogida ha sido excelente.