Con la analítica los bancos logran una visualización más acertada de sus clientes, a través de un análisis profundo, los bancos encuentran información útil sobre su consumidor lo que les permite definir si quieren asumir el riesgo de contratación, si es posible incrementar la línea de crédito, e incluso la manera y los plazos en los que se puede cobrar a dicho cliente.

Conceptos como fraude, liquidez y morosidad, alertan a los bancos a incrementar medidas con las que: ya no sólo son los clientes quienes eligen la contratación de un producto. Al menos no cuando se habla de un crédito, una hipoteca o un seguro, productos cuyo riesgo de generar una pérdida económica para la institución es muy alto.

Por otro lado, podría tratarse de un cliente altamente rentable, al cual se le puede mejorar su línea de crédito e incrementar el número de productos a su historial, incluso podría ser un hombre cuyo historial crediticio inició hace cuatro años cuando era un estudiante y que en la actualidad  sea dueño de su propio negocio y esté en busca de una línea de crédito y que el banco (al no tener su perfil actualizado) niegue el crédito y pierda a un buen cliente.

Tener datos actualizados hasta la fecha agudiza la precisión para evaluar clientes de alto riesgo y perfilar nuevos productos para clientes de mayor rentabilidad, si bien es cierto que cuantos más datos de valor tengan los bancos, mayor conocimiento pueden obtener de sus clientes, el banco de datos tiene que estar en constante limpieza y actualización.

Recoger información sobre el cliente a partir de que el cliente realiza un primer trámite (apertura o solicitud de informes), actualizarla y organizarla con un enfoque bien estructurado para asignar ese cliente a una categoría, en función de sus atributos o comportamientos específicos.

A través de soluciones analíticas los bancos monitorean a sus usuarios, detectan tendencias, patrones, categorizan clientes rentables e identifican clientes de alto riesgo de manera rápida.