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Analítica y Big Data en Banca: Cómo rediseña el futuro del sector (14 horas de ponencias)Agéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!

Gestión del Riesgo, ALM, Basilea III
Jueves, 9 de junio de 2016, de 02.15 a 18.00 hs Horario de Virginia (US)
Webinar en español

La aplicación de la analítica de datos está revolucionando la forma de hacer negocio de todos los sectores, pero dadas sus especiales características en Banca el impacto está siendo si cabe mayor. 

Desde la oferta a los clientes para aplicar analítica a sus gastos, pasando por la lucha de la "inteligencia de datos" contra el fraude y el blanqueo, el cumplimiento de las estrictas normativas internacionales como Basilea o el tradicional análisis de los riesgos crediticios de los clientes. Las posibilidades son enormes. 

La aplicación del Big Data está revolucionando aspectos clave para la Banca como son la Gestión del Riesgo Bancario, la gestión de activos (ALM), cumplimiento con Basilea III, etc...

Trataremos de ofrecer en esta Conferencia un buen abanico de ponencias para tratar estos temas con los principales expertos en la temática. 

Agenda
  • 02:15 - 02:30 hs
    Introducción y presentación de la conferencia por , de Fermac Risk
  • 02:30 - 03:15 hs
    How big data helps make better credit decisions por , de bigdatascoring.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.

  • 03:15 - 04:00 hs
    Rocking Analytics in a Data Flooded world por

    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.

  • 04:00 - 04:15 hs
    Redefining Self Service BI and Analytics por , de Information Builders
  • 04:15 - 04:45 hs
    Information Builders por , de Information Builders
  • 04:45 - 05:30 hs
    Big Data Analytics en Banca por , de Accenture
  • 05:30 - 06:15 hs
    Visualización de información de Big Data mediante la técnica de mapas mentales por , de Infoseg

    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.

  • 06:15 - 07:00 hs
    Claves de la gestión del riesgo en un entorno post-crisis por , de Bankia
  • 07:00 - 07:45 hs
    Aplicaciones Reales de Big Data para la Banca por , de AIS

    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).

  • 07:45 - 09:00 hs
    Descanso
  • 09:00 - 09:45 hs
    "Advanced Analytics” en la era del big data por Javier Monjas , de Innova TSN

    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.

  • 09:45 - 10:30 hs
    Credit Scoring usando machine learning por , de Fermac Risk
  • 10:30 - 11:15 hs
    Metodologías de Stress Testing en Riesgo Crediticio por , de Fermac Risk
  • 11:15 - 12:00 hs
    Riesgo Crediticio y Big Data con MATLAB por , de Mathworks

    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.

  • 12:00 - 12:45 hs
    Stress Testing Comprensivo para el Cumplimiento Regulatorio, Gestión de Riesgos y Planificación de Capital por , de Deloitte
  • 12:45 - 13:30 hs
    Modelización de la PD en el enfoque IFRS 9 por , de Fermac Risk
  • 13:30 - 14:15 hs
    Talend como solución en Banca por , de Modus

    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.

  • 14:15 - 15:00 hs
    Gestión del negocio a través de sus riesgos: transformando los datos en información => conocimiento => decisiones. por , de SAS

    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.

  • 15:00 - 15:45 hs
    Oracle LAD por , de Oracle
  • 15:45 - 16:30 hs
    Aplicación de Variables No Estructuradas y Redes Sociales en Credit Scoring por , de Lisim Colombia

    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.

  • 16:30 - 17:15 hs
    Ciencia de Datos en segmentación de clientes ¿Cómo capitalizar el valor de los datos? por , de Globant

    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.

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Ponentes de este webinar
Account Executive para el Sector Financiero en Information Builders
Business Intelligence, Analytics, Data Integration, Data Quality & Master Data Management
Consultor preventa en Information Builders
Business Intelligence WebFOCUS & iWay Software
Analytic Senior Manager en Accenture
Accenture Digital | Neometrics
Director de Riesgos y Recuperaciones en Bankia
Director de Riesgos
Jefe de Proyecto en AIS
Dirección de proyectos de análisis estadístico para construir modelos de
Scoring, Rating.
Responsable Estadistica y Data Mining en Innova TSN
Madrid y alrededores, España
Socio Director en Fermac Risk
Managing Director
Risk Domain Expert en SAS
Responsable de crear la estrategia, la infraestructura interna y ejecutar los planes para impulsar el crecimiento de nuevos negocios en los sectores Financiero, Retail, Telco y Manufactura
Owner en Lisim Colombia
Consultoría de estrategia y operaciones
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