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Columnas de opinión

La información transaccional en la toma de decisiones en la banca

Por: Ricardo Martínez S., consultor senior de Industria para Perú y Chile de Teradata Corporation

[18/06/2012] Debido al agresivo entorno empresarial global, continuamente cambiante, la gestión financiera se ha convertido en una disciplina proactiva, no solo en términos de evitar el incumplimiento de la normativa, sino también desde la perspectiva de la identificación de nuevas oportunidades para ganar ventaja competitiva.
El desafío fundamental que sustenta la gestión dentro de una gran organización, es asegurar que los datos necesarios se entreguen a toda la empresa de forma precisa y oportuna para la adecuada toma de decisiones. El no disponer de un adecuado ambiente de información, con los datos dispersos por toda la organización, puede provocar que la toma de decisiones se vea comprometida.
Ambientes analíticos dedicados han existido desde hace más de 25 años, pero si éstos no son adecuados, los usuarios finales tienen poca capacidad para acceder a la información, poca confianza en su integridad y -con frecuencia- ni siquiera pueden acceder a ésta. Es por esto que las organizaciones de este tipo necesitan de una plataforma dinámica y escalable que permita la integración, gestión y el análisis de datos, cumpliendo así las necesidades únicas de la gestión en las organizaciones de servicios financieros.
Ventajas de una información transaccional detallada
El negocio de la Banca Transaccional se refiere a que un banco administre los pagos de las empresas (a sus empleados -como el pago de sus cotizaciones- , o a sus proveedores), las recaudaciones, los Pagos Automáticos de Cuentas (PAC) o las transferencias electrónicas de fondos (TEF), entre otros. El poder analizar la información detallada de todas estas transacciones, abre diversas posibilidades a diferentes gerencias como: 
Gerencia de convenios: El disponer de la nómina de empleados de cada una de las empresas, nos permite separar estas nóminas en dos grupo principales: clientes y no clientes del banco.
En el primer grupo, y teniendo en cuenta que se tiene relación con ellos y conocimiento de todas sus transacciones, es posible aplicar cálculos de rentabilidad donde -en base a ésta- se pueden ajustar los pricing del servicio ofrecido (a la baja para grupos muy rentables y viceversa), optimizando así los ingresos de este servicio.
En el segundo caso, este grupo se vislumbra como clientes potenciales, siendo sus datos traspasados a la Gerencia de Marketing o Comercial que les permitirán realizar campañas de captación.       
Modelos de comportamiento: La información transaccional de cada cliente, permite modelar su comportamiento en scorings de comportamiento (Behaviour Scorings). En base a estos scorings, el conocimiento del cliente aumenta de tal manera que son posibles acciones de crossselling -como la oferta de nuevos productos para clientes con buen comportamiento de pago-; upselling o el aumento de líneas o créditos para aquellos clientes con su cartera de productos ya copadas; o downselling, para aquellos con mal comportamiento de pago.
Modelos de cobranza: La información transaccional de los clientes es muy valiosa a la hora de modelar comportamientos de cobranza. Con la adecuada profundidad histórica y el nivel de granularidad adecuado, se puede modelar este comportamiento para anticipar, estadísticamente, la reacción del cliente ante varios eventos. Por ejemplo, si se determina que un grupo de clientes paga sus cuotas sistemáticamente atrasado en unos días pero igualmente son pagadas, el sistema de cobranzas puede establecer una regla de negocio que no realice ninguna acción hasta pasado un tiempo prudencial. De esta forma se pueden ahorrar muchas llamadas/cartas recordatorias de un evento, el pago que -de todas maneras- se van a producir.
Valor presente de los clientes: Además de las información del cliente (demográfica e ingresos), a través de sus transacciones se pueden conocer sus activos (propiedades obtenidas a través de créditos hipotecarios y de consumo que se pagan en el banco o por PAC), así como sus inversiones y pagos a las Administradoras de Fondos de Pensión, entre otros.
Con toda esta información es posible modelar un mapa del cliente y calcular su valor en el futuro, descontándolo a valor presente para el banco.
Gerencia de Prevención de Lavado de Activos y control de fraudes: La información transaccional es vital para alimentar los sistemas de Prevención de Lavado de Activos y Control de Fraudes. Esto permite cumplir con los objetivos del monitoreo de las transacciones de los clientes para el cumplimiento de los requisitos normativos, generar alertas de negocios -basadas en determinados eventos- para asegurar la adopción de medidas necesarias, y el alinear estrategias de prevención de fraude con los objetivos de negocio y dirección.
Las decisiones son la columna vertebral de una organización, lo que provoca que cada persona, a cada nivel de la organización, tome múltiples decisiones día a día.
Las compañías más maduras reconocen la necesidad de proveer a los empleados de información para asistir la toma de esas decisiones, pero sólo un adecuado sistema de gestión es capaz de cumplir con la creciente demanda de la misma.
CIO, Perú