Analítica y Big Data en Banca: Cómo rediseña el futuro del sector (14 horas de ponencias) - 9 de junio de 2016 - TecnoWebinars.com

Erki Kert, the CEO of Big Data Scoring will show based on real life examples how big data help banks issue more loans while at the same time also better manage credit quality. The use of big data in a bank’s credit scoring process opens up completely new client segments for banks (such as young people, immigrants and other thin file customers) and helps lenders operate on emerging markets.

Companies are being flooded with tsunamis of data collected in a multichannel business environment, leaving an untapped potential for analytics to better understand, manage and strategically exploit the complex dynamics of customer behavior.  In this presentation, we will start by providing a bird’s eye overview of the analytics process model and then illustrate how to fully unleash its power in some example settings.  We will review data as the key ingredient of any analytical model and discuss how to measure its quality.  We will zoom into the key requirements of good analytical models (e.g. statistical validity, interpretability, operational efficiency, regulatory compliance etc.) and discuss emerging applications.  Throughout the presentation, the speaker will extensively report upon his research and industry experience in the field.

Al analizar Big Data, la visualización de los resultados es la clave. Sin embargo, los sistemas tradicionales de visualización presentan serios inconvenientes. Estos sistemas se basan normalmente en el contenido lineal y en los hiperenlaces. El texto lineal presenta los siguientes problemas:

   - No ofrece un sentido de perspectiva o estructura.

   - No muestra la relación entre las partes.

   - No permite disponer de una “visión global”.

Como consecuencia, es difícil de comprender y es imposible usarlo para colaborar varias personas.

Por otra parte, los hiperenlaces usados tanto en las páginas web como en el software tradicional presenta los mismos problemas del contenido lineal más la desorientación propia de los cambios de página.

La técnica de los mapas mentales ofrece una solución eficaz a estos problemas y permite obtener la visión global necesaria en cualquier proceso de toma de decisiones. Un mapa mental digital es un diagrama jerárquico que contiene texto, notas, iconos, imágenes, relaciones visuales, llamadas, enlaces a páginas web y ficheros adjuntos multimedia. Todo este contenido se agrupa en un solo fichero comprimido que puede ser fácilmente enviado como adjunto a un mensaje de correo electrónico o subido a la nube mediante FTP. 

Los últimos avances informáticos en esta técnica permiten la creación automática de mapas mentales a partir de información contenida en bases de datos, ficheros de texto y páginas web.

Analizaremos cómo el Big Data puede aplicarse en términos de negocio en tanto en gestión del riesgo de crédito  (IFRS9 y sistemas de alertas tempranas), así como en gestión de activos inmobiliarios (AVM) y en marketing financiero (modelos de propensión de compra, venta cruzada o valor de cliente).

La analítica y el auge de las nuevas tecnologías permite a las empresas utilizar nuevos enfoques de Marketing. En esta ponencia se mostrará el proceso de evolución analítica que ha experimentado una entidad financiera para sacar todo el partido a Big Data.

En esta plática comenzamos con una revisión a grandes rasgos de herramientas y tecnología que MATLAB y otros productos de MathWorks ofrecen en el área de Big Data. Posteriormente hacemos una revisión de algunas herramientas de interés en el área de riesgo de crédito. En la segunda mitad de la plática, presentamos en detalle un ejemplo de panel data con un portafolio de crédito de consumo. Visualizamos tasas de incumplimiento por año en libros y por grupo de calificación de crédito. Calibramos un modelo para pronosticar tasas de incumplimiento tomando en cuenta información macroeconómica, y usamos el modelo para hacer stress testing de las probabilidades de incumplimiento.

Overview de Talend Suite como herramienta de Integración de Datos, DataQuality y Master Data Management.

Se describirán las funcionalidades de los módulos de la suite Talend y se describirá un ejemplo de Refundición de Clientes gracias a las herramientas de DataQuality y MDM de Talend.

Para cumplir con los cambios regulatorios y sus requerimientos, la banca está absorbiendo un alto costo en su operación.   Más allá de la discusión de si dichos cambios son oportunos y consecuentes con la realidad actual y sustente las tendencias de esta industria, la pregunta es cómo estas adquisiciones pueden y deben utilizarse para sustentar la toma de decisiones para la entidad.

La triada datos-análisis-reporte es el soporte para pasar de los datos a la toma decisiones del negocio y al cumplimiento con la autoridad.   No es menester mencionar que cada elemento de esta triada tiene suficientes argumentos a tratar.  Se ejemplifica lo anterior con: la gestión de activos y pasivos (ALM) y; el manejo del capital ante escenarios de estrés.

Con la dinámica del mercado y la tecnología es indispensable abrir opciones para analizar otro tipo de variables no convencionales con el objetivo de evaluar el comportamiento de los clientes. Es por esto que el análisis de nuevas variables juega un papel importante en el nuevo mundo de Big Data, observando nuevas tendencias y características que permitan identificar hábitos en los clientes y así aprovechar estos datos. En ésta sesión se discutirán perspectivas y avances en este nuevo mundo de información.

Los avances tecnológicos digitales permiten conocer el comportamiento que los clientes tienen a través de sus sitios/productos, ¿cómo aprovechar estos datos?  En esta plática se presentará cómo la ciencia de datos habilita la personalización de productos, brinda soporte a decisiones ejecutivas, genera productos basados en datos y permite eficiencias operativas.