El reflejo del pulso de la ciudad en los datos de pago

Comunicación presentada al I Congreso Ciudades Inteligentes:

Autores

• Juan Murillo Arias, Responsable de Análisis Urbanos, Data&Analytics, BBVA
• Marco Bressan, Presidente, Data&Analytics, BBVA
• Elena Alfaro Martínez, Vicepresidenta, Data&Analytics, BBVA
• Marcelo Soria Rodríguez, Vicepresidente, Data&Analytics, BBVA
• María Hernández Rubio, Data Scientist, Data&Analytics, BBVA
• Daniel Villatoro Segura, Data Scientist, Data&Analytics, BBVA

Resumen

Los datos de actividad financiera real suponen una nueva fuente de información que permite comprender mejor las interacciones socio-económicas que tienen lugar en nuestro territorio. Hoy en día es posible parametrizar una serie de hechos que marcan en ritmo vital de la ciudad a partir del análisis del flujo de transacciones electrónicas, un dato geoposicionado y ordenado cronológicamente con muy alta granularidad, y que recoge además múltiples atributos descriptivos de los intereses y la actividad de los ciudadanos. La transformación de este flujo de datos en información y en conocimiento pone a disposición de los gestores urbanos nuevas herramientas con las que interpretar qué, quién, cuándo y dónde tienen lugar las interacciones que impliquen un pago: evoluciones en las actividades de ocio, salud, viajes y turismo, educación y cultura, deporte, servicios, o adquisición de bienes de consumo pueden ser mejor descritas gracias a una fuente que se abre ahora a ciudadanos e instituciones.

Introducción y Antecedentes

Hace ya más de cuatro años que internamente surgió la cuestión de cómo los sistemas tecnológicos del banco podrían contribuir con una nueva capa de información a mejorar la lectura de lo que acontece en nuestro territorio. La línea de trabajo iniciada por entonces en el marco del Centro de Innovación de BBVA se clasifica dentro del último de los puntos descritos anteriormente: sobre la base de los datos propios de la actividad de una entidad financiera se estructuró una línea de investigación que aspiraba a describir las dinámicas socioeconómicas en base a datos de actividad real.

En este proceso nos encontramos además con la gran fortuna de tener ya desplegada una densa red que monitoriza las interacciones de ciudadanos y empresas en el plano socioeconómico: el sistema de medios de pago electrónicos, que recaba en España un flujo de 600 millones de transacciones al año y en México 1.600 millones de registros anuales. Al contrario de lo que ocurre en otros proyectos, cuyo modelo de negocio está lastrado de entrada porque parten de unos elevados costes iniciales en despliegue de sensores, en nuestro caso la red estaba ya implantada, tan sólo había que detenerse a interpretar mediante las herramientas apropiadas la ingente cantidad de datos que generan la actividad de tarjetas, TPVs (terminales punto de venta), y cajeros. Esta fue la primera fuente de datos que comenzamos a explotar de la mano de diversos socios tanto en el ámbito académico -con el MIT Senseable City Lab como colaborador desde 2011- como en el ámbito administrativo -gobiernos locales con los que llevamos a cabo diversas pruebas piloto- o en el ámbito corporativo, con compañías con las que hibridamos nuestras respectivas fuentes de datos para realizar análisis conjuntos.

Iniciamos la labor de convertir estos datos en información útil, en conocimiento, con la voluntad, además, de desarrollar herramientas y soluciones que pueden ayudar a dinamizar la economía, aspecto con el que más se vincula la información generada. En este sentido durante una prolongada fase exploratoria estudiamos los flujos económicos entre zonas, las relaciones espaciales entre el origen de compra (punto de residencia de los consumidores) y el destino del gasto, desarrollando métricas del poder de atracción de un área, del grado de autosuficiencia de un municipio en términos de consumo minorista, o del modo en que los diferentes comercios se interrelacionan entre sí, compartiendo clientes dentro de una categoría comercial, o entre diferentes sectores de actividad. Todo ello de forma dinámica, pues tanto la granularidad espacial como la ordenación cronológica precisa son quizá las mayores virtudes del dato con el que tratamos.

El proyecto de Análisis Urbanos en BBVA Data&Analytics

Hoy esta línea de trabajo ha madurado hasta el punto de haberse plasmado en la creación de una nueva consultora tecnológica, BBVA Data&Analytics, cuyo objetivo es precisamente extraer valor de los datos, y que aspira además a abrir este conocimiento a la sociedad, a partir de diversas líneas que han madurado desde la fase piloto hasta constituir servicios que arrojan nueva luz a la hora de apoyar la toma de decisiones fundamentada sobre hechos.

Conseguir acceso interno a los datos que manejamos ha sido una tarea ardua, pero también nos ha llevado tiempo garantizar todos los mecanismos para que, en el flujo de aprovisionamiento y procesamiento, se salvaguarde con las máximas garantías la privacidad de nuestros clientes, creando nuevos repositorios seguros donde se custodian datos que, en todo caso, han pasado por procesos de disociación irreversibles. Además, hemos dedicado tiempo y recursos a depurar distorsiones inherentes a datos de esta naturaleza, mediante procesos de mejora en la calidad de la geoposición de los comercios, o sistemas de cuantificación de nuestra cuota de mercado, por ejemplo.

Los servicios ideados sobre este cimiento han tratado de cubrir, entre otros, los siguientes objetivos:

• Que un comerciante sepa de dónde están llegando sus clientes, cuánto gastan en función de su edad, género u origen, con qué tipo de comercio se complementa mejor, o cuál es el momento de máximo consumo en su área puede ayudarle a mejorar su rendimiento, a configurar mejor los servicios y productos que ofrece, a regular sus precios, o incluso a planificar con antelación sus necesidades en materia de recursos humanos. Este servicio ya es una realidad y ha sido recientemente puesto en producción en la dirección territorial Sur de BBVA en España.
• Que un emprendedor acierte en el tipo de negocio y en la ubicación elegida gracias a análisis de mercado basados en la actividad comercial real. El abrir los datos a empresas de geomarketing y emprendedores que hagan madurar esta idea está en nuestra hoja de ruta.
• Que no se deniegue un crédito si la información de contexto, más allá de las cuentas internas de la pequeña empresa en cuestión, apuntan a que la idea de negocio se inserta en un área con potencial de crecimiento, y destaca además, según ciertos parámetros, sobre otros negocios de perfil similar. Algo que ya se lleva a cabo a través de nuevos procedimientos de scoring de riesgos aplicados a créditos denegados por el sistema de scoring tradicional.
• Que un gestor público evalúe el impacto de una remodelación urbana, de una nueva línea de transporte, o de una medida legal o fiscal sobre la actividad comercial, como puede ser por ejemplo obtener métricas sobre los efectos de una liberalización de horarios de apertura, y ofrecer información fiable que pueda ayudarle a replicar dichas medidas, o a corregirlas si el impacto no fue el deseado. Ya hemos generado diversos informes de esta naturaleza, y estamos trabajando además en evaluar los efectos que un nuevo desarrollo urbanístico de suelo de uso terciario ha tenido sobre la actividad comercial de un municipio y sobre el tejido comercial preexistente. Son ejemplos reales en los que una nueva fuente de datos complementa los procesos de validación de decisiones adoptadas, en pos de objetivizar la gestión urbana.
  

Figura 1. Mapa de Calor de la actividad comercial en Bilbao y su área metropolitana.

Que un operador privado del sector turístico tenga información dinámica y suficientemente detallada sobre la actividad y los patrones de consumo de cada una de las nacionalidades, sus áreas de interés o sus movimientos dentro de un destino, para que pueda adaptar su oferta a la demanda del mercado, o incluso para tratar de reconducir esta demanda hacia nuevas áreas y actividades, ayudando a afrontar los retos de recualificación que afronta este sector clave para nuestro país. En este sentido el mejor exponente es el informe desarrollado para el Ayuntamiento de Madrid, y que ha servido de modelo para análisis posteriores. Esta iniciativa se alinea con las líneas maestras de los Destinos Turísticos Inteligentes, y en este sentido estamos colaborando también con Segittur, la sociedad estatal para la gestión de la innovación y las tecnologías turísticas.

Creemos que todo ello encierra valor y ha de ser compartido, porque los beneficios producidos retornarán de un modo u otro al banco.  Además somos conscientes de la importancia de adaptarnos a diversos interlocutores considerando sus diferentes capacidades y necesidades, la relación de posibles análisis que pueden estructurarse sobre estos datos no está ni mucho menos cerrada, ni lo está el tipo de datos con los que trabajamos, pues seguimos explorando las posibilidades que existen al incorporar a nuestros estudios nuevas fuentes de datos económicos, o de otra índole, como los datos de telecomunicaciones.

Por otro lado, como complemento al esfuerzo acometido para crear los servicios de análisis de desarrollo propio, en otoño de 2013 abrimos por primera vez experimentalmente seis meses de profundidad de datos de actividad comercial en Madrid y Barcelona, una iniciativa sin precedentes en el ámbito bancario y que hemos repetido de nuevo a finales de 2014 con datos de actividad comercial en México. Con ello se hizo posible que el ecosistema de desarrolladores elaborase herramientas de análisis sobre ellos. El reto se planteó en tres categorías: visualizaciones, soluciones para empresas y gobiernos, y soluciones para el ciudadano. Intuíamos que la gran cantidad de talento existente entre las comunidades de desarrolladores de aplicaciones informáticas nos sorprendería, y sin duda así fue: la primera edición de Innova Challenge recibió como respuesta 143 aplicaciones, superando nuestras expectativas en términos de diversidad y funcionalidad en las herramientas presentadas, y que sin duda será superado por las aplicaciones que se llegarán a crear cuando los datos se abran de manera permanente, algo para lo que también estamos trabajado. Somos conscientes de que esta apertura implica retos: el de la privacidad está resuelto en el momento en que abrimos datos anónimos y agregados, pero otro fundamental es el de la viabilidad económica de las aplicaciones estructuradas sobre el dato de actividad económica. En este sentido identificamos los siguientes mercados:

• Sector público: áreas de comercio, de planificación urbana o de turismo de los tres niveles administrativos: entidades locales, comunidades autónomas y gobierno central.
• Sector privado: sector de consultoría (geomarketing), promotores de centros comerciales, asociaciones de comerciantes y cámaras de comercio, operadores turísticos, sector inmobiliario.
• Ciudadanos particulares: aplicaciones de recomendación basadas en el conocimiento de lo que sucede en determinadas partes de la ciudad en determinados momentos, para orientar decisiones de todo tipo, desde actividades de ocio hasta dónde implantar un nuevo negocio, o elegir vivienda o lugares en los que invertir en función de los servicios existentes y de la actividad en el entorno, y de su evolución previsible.

Confiamos sinceramente en que esta iniciativa se contagie a otras entidades privadas generadoras de datos de diversa naturaleza con suficiente densidad espacial y temporal, y que a su vez abran sus fuentes, lo que contribuirá a sentar las bases de nuevos modelos de negocio basados en la transformación de los datos en conocimiento útil, como ya está sucediendo con las aplicaciones basadas en datos públicos de toda índole.

En el futuro seguiremos ideando y explorando vías que desemboquen en nuevas capacidades de interpretación de las dinámicas urbanas, o incluso en modelos que den un paso más allá del diagnóstico del pasado y del presente, y sean capaces de predecir lo que puede acontecer ante determinadas condiciones. Lo haremos como hasta ahora, de una forma abierta y colaborativa, con el afán de lograr mejoras tangibles en nuestra sociedad.

Conclusiones

El conjunto de proyectos que el término ciudades inteligentes evoca es tan amplio y diverso como las actividades que tienen lugar en los sistemas urbanos. Encontramos propuestas destinadas a mejorar los ciclos que mantienen activo su tejido, a mejorar el metabolismo urbano e intervenir sobre el soporte físico de las urbes. Otras sin embargo -como la descrita en este artículo-  se centran en sentar las bases de un nuevo modelo económico evolucionado a partir del actual, en el que se detectan ciertas macrotendencias de transformación y adaptación a un uso más eficiente de los recursos y del conocimiento apoyadas por las nuevas capacidades tecnológicas. Entre ellas destacan las iniciativas de apertura de datos que fomentan tanto la transparencia como la construcción de nuevos modelos de negocio.

Ha sido el sector público quien ha acometido en primera instancia la apertura de datos -y aquellas administraciones que aún no lo han hecho se verán pronto obligadas a implementar lo prescrito por la nueva Directiva 2013/37/EU sobre reutilización de los datos; este hecho, además de promover la transparencia en la acción de gobierno, permitirá que cualquier agente con capacidades analíticas comprenda mejor el funcionamiento de las instituciones públicas, la transparencia y el buen uso de los recursos económicos saldrán ganando con ello. El siguiente gran paso deseable será que esta tendencia a la apertura se extienda a las corporaciones privadas, como ya está haciendo BBVA, y que pongan al alcance de la sociedad los datos que puedan ser de valor para entender mejor el sistema de interrelaciones entre agentes de todo tipo. Estos elementos contribuyen a acercar el conocimiento a los ciudadanos, pero también le permiten ser partícipe en la propuesta y desarrollo de soluciones, ¿qué hay más “inteligente” que este tipo de transformaciones sociales?

Agradecimientos

Agradecemos a nuestros más antiguos colaboradores todo el camino recorrido en esta exploración común: en especial a Fabien Girardin de Near Future Lab, a Esteban Moro del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, a los miembros del MIT Senseable City Lab, en concreto a Stanislav Sobolevsky, y por supuesto a quienes, desde las instituciones con las que trabajamos, se constituyen en usuarios de la información que generamos para transformarla en acciones.

Referencias

• Maxime Lenormand, Thomas Louail, Oliva G. Cantu-Ros, Miguel Picornell, Ricardo Herranz, Juan Murillo Arias, Marc Barthelemy, Maxi San Miguel, Jose J. Ramasco (2014) «Influence of sociodemographic characteristics on human mobility»
• S Sobolevsky, I Sitko, RTD Combes, B Hawelka, J Murillo Arias, C Ratti (2014). Money on the Move: «Big Data of Bank Card Transactions as the New Proxy for Human Mobility Patterns and Regional Delineation. The Case of Residents and Foreign Visitors in Spain». 2014 IEEE International Congress on Big Data (Anchorage, AK)
• S Sobolevsky, I Sitko, S Grauwin, RTD Combes, B Hawelka, J Murillo Arias, Carlo Ratti (2014) «Mining Urban Performance: Scale-Independent Classification of Cities Based on Individual Economic Transactions». ASE BigDataScience 2014 (Stanford, CA)