Revisión Sistemática sobre Big Data en Finanzas: Satisfacción y Lealtad

Abstract

Esta revisión sistemática, realizada bajo la metodología PRISMA, tiene como objetivo investigar la implementación de Big Data Analytics en el sistema de gestión de clientes que propone la fidelización y satisfacción de los clientes, reconociendo los desafíos que intentan superar, los métodos actualizados e identificando si es beneficioso para el sector financiero. Se consideraron estudios en los sectores financiero, tecnológico y de telecomunicaciones para facilitar la transferencia de información desde diferentes sectores. Se analizaron 9 artículos, teniendo como principales resultados que el sistema Big Data almacena y organiza grandes volúmenes de datos con IA y algoritmos, que la complejidad de los datos, la amplia clasificación de características y la confidencialidad son los problemas abordados; que las combinaciones de aprendizaje automático, “k-means”, “clustering” y Naive Bayes son los métodos más utilizados; es decir, el desempeño de los modelos propuestos supera a los métodos estadísticos clásicos. En general, los artículos cubren aspectos como el tipo de datos, las técnicas de extracción y el uso de algoritmos para automatizar el ajuste de datos. Finalmente se desarrolla una comparación de las necesidades del cliente con los métodos innovadores que ofrece la BDA.