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Virtualización de datos para servicios financieros

Las empresas de servicios financieros, entre las que nos encontramos la banca comercial, la banca privada, la banca de inversión, financieras en el ámbito del retail y comercial, etc. se encuentran en la actualidad en la mayor parte emergiendo de la crisis y se enfrentan a nuevas realidades que forzarán su cambio, consolidación o desaparición. El primer reto es la reducción de la actividad crediticia y los bajos tipos de interés que reducirán sus márgenes. Segundo, hay una nueva regulación y un nuevo régimen de capital riesgo con una regulación previsiblemente más rígida en el futuro. Junto a la presión regulatoria, nos encontramos con factores internos que acentúan la necesidad de una gestión de riesgo más activa. Así mismo, nos encontramos con una tendencia que otorga mayor poder al cliente, que ahora dispone de más información y es consciente de sus propios riesgos y de sus necesidades y demanda productos y servicios más personalizados. Finalmente hay una mayor competencia procedente no sólo de las entidades financieras ya establecidas, sino también desde nuevos proveedores tales como la financiación “crowd”, boutiques de inversión, y más aún de planes globales de expansión de players emergentes en el mercado y empresas tecnológicas líderes en otros sectores (Facebook, Apple, Google, Microsoft).

Una vez estabilizado sus balances y cumplidas sus obligaciones frente a los organismos reguladores, muchos CEOs del sector bancario conocen las necesidades a abordar, sin embargo se encuentran con muchas dificultades a la hora de implementarlas. Los CIOs han reajustado su cultura y sus prácticas desde una era de excesos en donde se construyeron muchos sistemas propietarios, hacia una nueva era en donde se incide en la agilidad. Aprenda cómo la virtualización de datos para servicios financieros ayuda a los bancos hoy en día a evolucionar de una forma rápida hacia la era de la nube, la movilidad, el Big Data y el foco en el cliente a lo largo de un gran número de proyectos, tales como:

“Customer delight” – Más allá de la vista unificada del cliente

Un banco comercial muy innovador ha doblado su cuota de mercado en menos de una década gracias al foco en mejorar la experiencia del cliente desde principio a fin, la relación de la entidad con el cliente y la oferta de productos adaptados a cada cliente. En este caso, la virtualización de datos ayuda a ir más allá de la integración de los datos del cliente disponibles en el CRM y en las aplicaciones de banca, para capturar e incorporar información menos estructurada procedente de múltiples canales y puntos de contacto con el cliente. Para hacer esto posible se requiere la entrega de vistas canónicas de datos que puedan explotarse desde diferentes sistemas y puntos de relación con el cliente, incluyendo aplicaciones web y aplicaciones móviles, herramientas de gestión de la relación con el cliente y sistemas que puedan recoger el feedback del cliente.

Agregación y reporting de datos de riesgo para Basilea III

El Comité de Basilea para Supervisión Bancaria ha articulado 14 principios para evaluar, gestionar y reportar la información de riesgo en las entidades financieras, los cuales forman la base para un mandato por parte del organismo regulador hacia las entidades financieras que disponen de plazo hasta el próximo 1 de Enero de 2016 para poder acometerlos. La agregación de información de riesgo es una tarea compleja puesto que las grandes entidades bancarias son afectadas por múltiples tipos de riesgo – de mercado, crédito, de contraparte, operacional, etc. – además de disponer de divisiones de negocio en muchos países a lo largo del globo lo que dificulta obtener una visión unificada y consistente de la exposición al riesgo de las operaciones de la entidad. La virtualización de datos aplicada al ámbito de los servicios financieros puede de una forma rápida y ágil, agregar la información sobre la exposición al riesgo desde múltiples repositorios, evitando el coste y esfuerzo que involucra el trasiego de datos, para proporcionar una visión cercana al tiempo real y consolidada de la información de riesgo. Así mismo permite la estandarización de los cálculos para generar los indicadores de riesgo, de modo que se hagan una sola vez utilizando un modelo de riesgo común para obtener informes más fiables y precisos.

Analítica de clientes en entornos big data

La analítica avanzada requiere la explotación de TODOS los datos posibles en lugar de restringir el análisis a un conjunto reducido de los datos. Los bancos disponen ahora de acceso a un torrente de información sobre el cliente y sus patrones de uso de los servicios bancarios procedente de las transacciones desde tarjetas de crédito, operaciones en la banca móvil, etc. A la vez que se preserva la privacidad, los bancos hacen uso de analítica avanzada de diversos modos – personalización masiva de servicios y productos, detección de fraude, ofertas contextualizadas, intervención preventiva para mantener clientes insatisfechos, etc. Para llevar ello a cabo se requiere la tecnología de virtualización de datos que permite la combinación lógica de datos de la empresa con datos altamente cambiantes de entornos de big data, sin incurrir en el alto coste de una replicación de datos a gran escala.

Desarrollo ágil de aplicaciones para sistemas de captación y fidelización de clientes

En la era del cliente, los bancos son a menudo demasiado lentos para ofrecer aplicaciones más novedosas que puedan retener y fidelizar a sus clientes a través de múltiples modos de interacción. A menudo esto no sucede y pierden a sus clientes. Una institución financiera descubrió que disponía de múltiples equipos de desarrollo – web, móvil, front-office, back-office, reportint & BI, etc. – que se encontraban accediendo a los mismos datos. Mediante la creación de un equipo de servicios de datos que liberó y mantiene los mismos a escala empresarial pudieron acelerar el desarrollo de nuevas aplicaciones en un 100-300%.

Fusiones, adquisiciones y migraciones

Cuando dos bancos japoneses de gran tamaño se fusionaron para constituir un mega-banco, el nuevo equipo de gestión tenía como objetivo operar como un solo banco en 6 meses y realizar una integración completa en 2 años. La primera meta habría sido imposible de conseguir sin el uso de la tecnología de virtualización de datos que les permitió obtener vistas unificadas de datos claves de clientes y productos. Ello también ayudó a acelerar el prototipado de sistemas integrados y proporcionar una capa de abstracción que facilitó una migración de datos ágil de un sistema a otro o hacia nuevos sistemas en la nube sin afectar su operativa diaria.

Beneficios de la virtualización de datos de Denodo para servicios financieros

  • Fuerte implantación en bancos de Norte América, Europa y Japón. Testado de forma rigurosa en cuanto a seguridad para respetar las leyes internacionales de privacidad, así como en cuanto a rendimiento y escalabilidad.
  • Características avanzadas para publicación de servicios de datos entre las que destaca una interfaz RESTful única que permite construir servicios de datos enlazados (linked data services) que se ofrecen en el front-end para potenciar el desarrollo ágil de aplicaciones para móviles y para la nube.
  • El rango más amplio de implantaciones de virtualización de datos para cubrir escenarios de integración de datos para analítica y reporting, vistas únicas para servicios de datos operacionales así como integración de datos sociales, big data y no estructurados.
  • Soporte para la integración de datos internos con datos de referencia y estándares de datos de la industria.