Creación de valor utilizando Big Data y Análisis de Datos #Tecnología

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Incluso hoy podemos ver que la Norma 239 del Comité de Supervisión Bancaria del Banco de Basilea (BCBS, Basel Committee on Banking Supervision) sigue siendo motivo de gran preocupación para bancos, auditores, reguladores e inversores.

La norma, publicada en 2013, destaca los “Principios para la agregación efectiva de datos e informes de riesgos”. Fue creada como respuesta a la crisis financiera mundial de 2007 para apoyar la estabilidad de las instituciones financieras mediante la consolidación de sus capacidades de agregación de datos de riesgo (RDA) y prácticas de informes de riesgo.

De acuerdo con la definición 239 de BCBS, RDA significa “definir, recopilar y procesar datos de riesgo” y “esto incluye la clasificación, fusión o división de conjuntos de datos”. Al observar la definición anterior, queda claro que una forma obvia de lograr lo que requiere BCBS es el uso de Big Data y Análisis de Datos.

Por un lado, el uso de Big Data ofrece infinitas posibilidades para reorganizar las estructuras de datos, permite el ingreso de diferentes fuentes de datos, una fácil transformación de datos y la homogeneización de resultados. Por otro lado, el Análisis de Datos permite la manipulación de datos y proporciona herramientas para crear informes y conjuntos de datos con fines de gestión financiera y de riesgos.

Además, el uso conjunto de ambas herramientas abre un mundo de oportunidades para explorar clientes, contratos y datos de riesgo, lo que permite la innovación y la creación de valor en una variedad de áreas, tales como análisis de crédito y riesgo, cobertura de riesgo, toma de decisiones contables, así como marketing, creación de productos, gestión de relaciones con clientes, entre otros.

La adopción e implementación de soluciones de Big Data y Análisis de Datos representa una profunda transformación organizacional. Esto conlleva importantes desafíos a corto y mediano plazo y, al mismo tiempo, desata ventajas impactantes a largo plazo. Algunas de las cuales se describen a continuación:

Desafíos:

  • Superar la resistencia al cambio y al mismo tiempo mejorar la colaboración entre diferentes departamentos.
    • Implementar nuevos principios de gobernanza de datos y transformar procesos de calidad de datos.
  • Establecer un acuerdo sobre la propiedad de los datos e identificar los derechos de los propietarios de los datos.
    • Construir o refinar diccionarios de datos y estándares de documentación.
    • Mejorar los metadatos al nombrar el linaje (flujos de datos) y la trazabilidad (cálculos/derivaciones de conceptos).

Beneficios:

  • Mejorar la mitigación del riesgo operacional al reducir la intervención humana.
    • Permitir un entorno más controlado mediante la implementación de procesos simplificados y más robustos.
    • Desarrollo de datos más confiables y, en consecuencia, informes financieros y gestión de riesgos más creíbles.
    • Menos redundancia, repetición y tiempo dedicado a tareas de bajo valor agregado.
    • Reducción de los costos de aprendizaje para comprender datos y conceptos para todas las áreas (negocios, TI, auditores, reguladores, consultores, etc.).

Aceptar y adoptar la transformación digital es el principal desafío que enfrentan las instituciones financieras en la actualidad. Deben ajustarse a los requisitos de los reguladores, permitir la creación de valor y, al mismo tiempo, mejorar la rentabilidad. Este conjunto de factores será crítico para que los bancos sigan siendo competitivos en el futuro cercano..

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