Columna

Analítica avanzada: el primer paso hacia la transformación digital de la industria bancaria.

26/04/2018
Alberto Merino
VP Desarrollo Comercial Latam
La velocidad del cambio tecnológico es una de las preocupaciones principales de los CEO de la industria bancaria (según Pwc, esta es una preocupación primordial para el 81% de los CEO a nivel global). De esto deriva que muchas instituciones de la industria de banca y finanzas estén implementando o estudiando actualmente iniciativas de transformación digital (TD).

Es importante entender la TD como un proceso continuo que trae consigo un cambio cultural dentro de las organizaciones, el cual no tiene un punto de llegada concreto, y donde cada área de la compañía debe integrarse y “transformarse digitalmente” de forma continua buscando agregar valor a sus clientes potenciando sus herramientas tecnológicas.

Todo proceso de TD comienza cuando soy capaz de disponibilizar la mayor cantidad de datos relevantes para mi negocio y de ejecutar analítica sobre ellos. Luego, un buen proyecto de TD es capaz de definir desde qué funcionalidades o productos debo habilitar o crear hasta cómo debo entregar estos productos a mis clientes, sin dejar de lado el enorme potencial que las herramientas de analítica tienen para los procesos de análisis de riesgo, detección de fraude y compliance en general, todos elementos clave para la industria financiera.

En un estudio realizado por Salesforce, se encontró que un 61% de la generación millennial está de acuerdo con compartir su data personal si esto se traduce en una atención más personalizada que entregue mejores recomendaciones. Por esto, el mercado está exigiendo soluciones que utilicen herramientas de analítica y big data para satisfacer esta demanda de mercado y las instituciones que van a salir bien paradas de estos procesos deben entender el poder de esta data y los riesgos inherentes a su manejo. Así lo han hecho los grandes bancos a nivel mundial que cada día generan cantidades enormes de datos, los que ponen al servicio de la organización para mejorar y crear productos y procesos, pero que en paralelo tienen importantes herramientas para resguardar su uso y difusión por parte de terceras partes.

El uso de herramientas sofisticadas de analítica bancaria permite hacer crecer los ingresos y ganancias debido, entre otros factores, a la buena gestión de las políticas de riesgo, debido al uso de avanzados algoritmos que permiten predecir, por ejemplo, patrones de pago, simular distintos escenarios de negocios, y hacer cálculos econométricos que mejoran la eficiencia de los procesos de crédito.

Los proveedores de TI somos capaces de orientar e implementar junto a nuestros clientes procesos de TD con uso intensivo de herramientas de analítica y big data, poniendo énfasis en la captura y disponibilización de los datos – un aspecto clave, pues no importa qué tan bueno sea el algoritmo, si los datos no tienen la integridad requerida, la herramienta no funcionará de manera eficiente. Todo esto para lograr satisfacer los exigentes desafíos de una industria financiera que pone cada vez más énfasis en la experiencia del cliente, y que exige ubicuidad y rapidez, además de eficiencia y competitividad.