BBVA API Market
Hacienda puso en marcha el Suministro Inmediato de Información (SII), un proyecto que arrancó tras dos años de preparativos. Con esta plataforma ahora es mucho más fácil detectar prácticas fraudulentas, como el ‘software’ de doble uso, es decir, programas informáticos cuya razón de ser es la ocultación de ventas.
“Una vez que hemos empezado a contar con esta infraestructura nos hemos dado cuenta de que podemos hacer más cosas con ella”, explicó en un artículo publicado en BBVA.com José Borja Tomé, subdirector general de Tecnologías en la Agencia Tributaria, organismo dependiente del Ministerio de Hacienda.
Entre ellas, Tomé destacó que ahora se pueden “determinar las participaciones accionariales en las compañías”, lo que resulta muy útil para desenmascarar a supuestos insolventes que tienen un entramado de sociedades pantalla donde ocultan sus activos. “Ahora es mucho más fácil explicar el florecimiento súbito de determinadas fortunas y quiénes son sus auténticos dueños. Es una analítica de comprobación cruzada (cross-checking) sencilla, que da buenos resultados”.
El siguiente paso de Hacienda en el uso de los datos, señaló Tomé, es realizar una analítica avanzada que permita ir automatizando decisiones que hasta ahora toman los inspectores. Las máquinas desbrozarán aún más el terreno de esos funcionarios públicos para poder detectar patrones fuera de lo común.
Gracias en gran parte al uso analítico de los datos, no solo se evita que “los que sí pagan impuestos acaben pagando más porque alguien no lo hace”, sino que, además, el uso de los datos “hace que seamos una de las agencias tributarias de Europa que menos cuesta a sus contribuyentes”.
Es uno de los proyectos desarrollado por el área de BBVA Data & Analytics. Se trata de una herramienta interactiva y abierta a todos los usuarios donde se han analizado las ciudades de Madrid, Barcelona y Ciudad de México bajo el prisma de su actividad comercial. El resultado son unos nuevos mapas donde se reordenan las fronteras urbanas y se identifican las zonas más turísticas, residenciales o con más compradores jóvenes.
En total se han analizado más de 413 millones de transacciones con tarjeta realizadas a lo largo de un año. Son datos agregados y anónimos que ofrecen una visión actualizada de las dinámicas en estas tres ciudades.
La visualización es otro de los puntos fuertes de esta herramienta. Desarrollada en colaboración con CARTO, se invita a los usuarios a explorar los mapas de cada ciudad e incluso a crear sus propias etiquetas con las que definir las nuevas divisiones.
Juan Murillo, responsable de Análisis Territoriales de BBVA & Analytics, destaca que la ciencia de datos permite “comprender mejor las dinámicas en estas ciudades, examinar el uso que hacen de ellas los ciudadanos según su estilo de vida, y describir la especialización de cada zona, sus patrones y actividades predominantes”.
Además, subraya que con esta herramienta BBVA abre “la posibilidad de que los usuarios contribuyan a enriquecer el proyecto con sus aportaciones, y les invitamos a crear categorías que nos ayuden a incorporar nuevas perspectivas en estos resultados”.
La cadena de hipermercados estadounidense, que tiene 20.000 tiendas en 28 países, ha apostado claramente por el big data. En su sede central, en el estado de Arkansas, ha creado el llamado data café, un espacio de trabajo centrado en la gestión analítica de los datos de más 200 fuentes, tanto internas como externas.
Pero su verdadero fuerte está en su capacidad de procesar rápidamente hasta 40 petabytes de datos –suficientes para almacenar 542 años de vídeo en alta resolución– correspondientes a transacciones recientes. Se van a procesar, manipular y visualizar todos esos datos, con un objetivo claro: reducir el tiempo necesario para la toma de decisiones comerciales acertadas. Lo que antes se hacía en semanas se resuelve ahora en minutos.
Según se recoge en este artículo de BBVA, el científico de datos de Walmart Naveen Peddamail señalaba en la revista Forbes: “si no puedes llegar a conclusiones hasta que analizas las transacciones una semana o un mes después, en todo ese tiempo estás perdiendo ventas. Pero si lo logras en 20 o 30 minutos… Ese es el auténtico valor de todo lo que hemos construido en este data café”.
Ahora, con esta solución de big data los clientes de BBVA pueden conocer cuál es su colchón financiero y cómo mejorarlo controlando sus gastos. De esta forma, se ayuda a los clientes a conseguir una buena gestión de sus finanzas personales para tomar mejores decisiones.
De este modo se ofrece un diagnóstico de la salud financiera del cliente a través del análisis de cuatro variables: ahorro mensual, libertad financiera, gasto en vivienda y gasto por préstamos o pagos aplazados en tarjeta. En función del resultado, BBVA Bconomy sugiere planes personalizados para mejorar la economía doméstica.
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