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EL CIRCULO VIRTUOSO ENTRE LA GESTIÓN DE
RIESGOS Y LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE
GRANDES RETOS EN LOS SERVICIOS FINANCIEROS
Experienciadel Cliente
• Conocimiento y comprensión de las necesidades
ExigenciasNormativas
• Gestión de riesgos• Fraude y delitos
financieros
CompetenciaDisruptiva
• FinTech• RegTech• BigTech
Transformación Digital
ExcelenciaOperacional
• Industrialización• Agilidad• Eficiencia
Transformación del Negocio Financiero
BANCOS: TRANSFORMACIÓN DIGITAL E INNOVACIÓN
Fuente: EY, Global Banking Outlook 2018: Pivoting Toward an Innovation-led Strategy, January 2018
85%
Definen la transformacióndigital como una prioridad.
57%
Definen que en 2020 tendránla madurez digital vs. 25% en2018.
70%
Invierten en tecnología para fortalecer sus ventajascompetitivas y lograr mayor posicionamiento en el mercado en los próximos 3 años.
WHYIs different?
FINTECH – “ALL DATA IS CREDIT DATA…”
TENDENCIAS – CAMBIOS EN EL MODELO DE NEGOCIOS
MÁS DATOS
• Nuevas Variables (Web, CreditBureaus, Internas)
• Nuevas Variables Derivadas
• Datos no estructurados
CICLO ANALÍTICO MÁS CORTO
• Tiempo de Reacción (menos de 3 meses)
• Mas Segmentaciones (portafolios de máximo 200k registros)
• Rentrenamiento de modelos con Machine Learning automático
PUNTUACIÓN DE CRÉDITO MAS RÁPIDA
• Más Frecuente (semanal o diariamente)
• Puntuación de Transacciones
Las mismas técnicas estadísticas, pero:
Re s o l ve r c u a l q u i e r d e s a f í o d e n e g o c i o
O p t i m i za r e l t a l e n t o
A c e l e ra r e l c i c l o d e v i d a a n a l í t i c o
¿CÓMO AGREGAMOS VALOR?
¿CÓMO AGREGAMOS VALOR?
¿CÓMO AGREGAMOS VALOR?
¡Industrializamos de punta a punta los procesos de crédito y
cobranza!
¿Qué significa industrializar?
¡Incrementar la Utilidad!
Optimizar la toma de decisiones: SIEMPRE MEJOR MODELO EN
PRODUCCIÓN
Mejorando la experiencia del cliente:
PERSONALIZACIÓN MASIVA
CICLO DE VIDA ANALÍTICO
Reglas y Modelos
Publicación, Scoring y Decisión
Monitoreo de Modelos
Fuentes de Datos
Preparación de Datos
Gestión de Riesgo de Modelo
2
1
3
Marketing / CI
Gestión de Riesgo de Crédito
Gestión de Riesgo de Modelo
1
2
3
Acceder
DatosPreparar
DatosModelar Documentar Pasar
ProducciónMonitorear
40% 20% 40% WP14
PROCESO EN LA ORIGINACIÓN DE CRÉDITOS
Muchas herramientas que funcionan por silos
COMPLICACIONES SIN INDUSTRIALIZACIÓN
DATA
ReplicaciónEntes de Control
Calibración
Fugas de Información y Conocimiento
Soporte HadoopEscalabilidad
Almacenamiento
Muchas herramientas que funcionan por silos
Acceder
Datos
Preparar
DatosModelar Documentar Pasar
ProducciónMonitorear
40% 20% 40% WP14
PROCESO EN LA ORIGINACIÓN DE CRÉDITOS
COMPLICACIONES SIN INDUSTRIALIZACIÓN
M O D E L A C I Ó N
GobernabilidadInventario
VersionamientoSegregación de Funciones
Calidad en la Validación del
Modelo
DocumentaciónTransversalizada
Acceder
Datos
Preparar
DatosModelar Documentar
Pasar
ProducciónMonitorear
40% 20% 40% WP14
PROCESO EN LA ORIGINACIÓN DE CRÉDITOS
Muchas herramientas que funcionan por silos
COMPLICACIONES SIN INDUSTRIALIZACIÓN
D E S P L I E G U E
Procesos Largos ycon Alto RO
Poca Capacidadde Innovación
Modelos Descalibradosen Producción
Acceder
Datos
Preparar
DatosModelar Documentar
Pasar
ProducciónMonitorear
40% 20% 40% WP14
PROCESO EN LA ORIGINACIÓN DE CRÉDITOS
Muchas herramientas que funcionan por silos
COMPLICACIONES SIN INDUSTRIALIZACIÓN
M O N I TO R EO
Cálculos Manuales y con Baja Frecuencia
Incremento de Pérdidas
Ausencia de Alertamiento
Andrea viaja fuera del país 1 o 2 veces por año para ir de compras
Tiene TC de todos los bancos, con beneficios que nunca usa.
Solo usa TC cuando está de viaje.
Los Bancos, han identificado que Andrea solo usasus TC como medio transaccional. Por su perfil nopaga cuota de manejo y todo lo difiere a 1 solocuota, no genera ingresos por intereses.
¿Cómo hacen los Bancos para mejorar la experiencia de uso de las
TC de Andrea y así aumentar la rentabilidad como cliente?
Respuesta:Fábrica de Modelos
+ Motores de Decisión
Los Bancos podrían saber en tiempo real, desde el momento que Andrea compra sus tiquetes de avión y hace sus reservas de hotel.
EMPIEZA LA PERSONALIZACIÓN MASIVA
Modelos de IA que se aplican en tiempo real para determinar:
El perfil de riesgo de AndreaCapacidad de endeudamiento
Siguiente mejor oferta
Validación de políticas de crédito en tiempo real y respuestas en milisegundos.
Contactabilidad de los clientes por emails, mensaje de texto, etc.
¿Acciones sin intervención humana?
Si la compra inicial de tiquetes o reservas de hotel no se realizó con la
tarjeta del Banco de interés, se pueden capturar en tiempo real los
usos de TC en el exterior, para obtener los mismos resultados
anteriores
$$ Resultados $$
* Andrea se siente mejoratendida por su banco y loprefiere frente a los demás
* El banco logra rentabilizar aAndrea como cliente, le cuestamenos y genera más ingresos
* Aumento de cupo temporal en la TC,reduciendo la probabilidad de uso en elexterior de tarjetas de otros bancos.
* Venta cruzada de seguros de viajes
* Despliegue de ofertas en la páginaWeb
LA HISTORIA DEL CLIENTE USANDO SU TC
DETRÁS DE CÁMARAS
LA HISTORIA DEL CLIENTE USANDO SU TC
Laura es cliente de TC, gusta hacer compras y viajar, mantiene un buen score crediticio y por lo general recibe varias ofertas de la competencia a la semana.
Laura en un día consume en dos tiendas diferentes en menos de media hora, en sus planes no esta gastar más pero…
… El banco proactivamente al detectar que se encuentra en las tiendas del Mall del Rio envía a Laura una promoción para un consumo extra en una tienda con un incentivo.
¿Cómo hacen los Bancos para mejorar la experiencia de uso de las
TC e incentivar al consumo y a la activación?
Respuesta:Motores de Decisión
en Tiempo Real Con información contextualizada el banco tiene la capacidad de entender mejor a su cliente y por consiguiente mejorar la satisfacción.
Laura! Banco Bolivariano tiene para ti un descuento del 50% en Tiendas SAS pagando con una de nuestras TC, aprovecha este descuento exclusivo para ti.
Oferta50%
Modelos de IA que se aplican en tiempo real para determinar:
Segmentar de acuerdo a sus gustos y preferencias.
Predicción de la mejor siguiente oferta.
Asignación de mejor oferta por segmento, ejecución automatizada una vez detectado el evento.Contactabilidad inmediata por SMS, Push, App
solicitando respuesta inmediata de acepta si/no
¿Acciones sin intervención humana? La Omnicanalidad nos permite orquestar todos los canales de la
empresa para mantener un mismo dialogo con el cliente.
Elegir el mejor canal de comunicación también debe estar
guiado por las preferencias del cliente
$$ Resultados $$
* Laura se siente mejor atendidapor su banco y lo prefiere frente alos demás
* El banco demuestra a Laura queconoce sus necesidades y no lasatura de publicidad innecesaria.
* Incentivo al uso de la tarjeta de créditomediante campañas en tiempo real.
* Oferta de venta cruzada de nuevastiendas y restaurantes.
* Omnicanalidad el usuario podrá tenerla misma oferta en todos los canalesdisponibles.
DETRÁS DE CÁMARAS
Del 65% en la utilización del cupo de las TC, manteniendo indicadores de mora por debajo del 0.5%
Del 50% en la toma de decisiones sobre incrementos de cupos
Del 80% de los costos para elaboración de campañas
Del 60% en la contactabilidad con los clientes para futuras ofertas
RESULTADOS OBTENIDOS EN NUESTRA EXPERIENCIA
RESULTADOS OBTENIDOS EN NUESTRA EXPERIENCIA
De 4 a 5 puntos porcentuales en la tasa promedio ponderada de las nuevas originaciones
Del 50% en la deserción de los clientes catalogados como de riesgo bajo
De 8 puntos porcentuales en los indicadores como el KS que determinan la eficiencia en la discriminación de clientes
Del 70% en el tiempo entre la solicitud y entrega de TC
RESULTADOS OBTENIDOS EN NUESTRA EXPERIENCIA
Optimización en el despliegue de las campañas
De 50% en el uso de procesamiento en servidores
De 80% en la interacción con IT
En el pago mensual de consultas a burós de crédito
CICLO DE VIDA ANALÍTICO
Reglas y Modelos
Publicación, Scoring y Decisión
Monitoreo de Modelos
Fuentes de Datos
Preparación de Datos
Gestión de Riesgo de Modelo
2
1
3
Marketing / CI
Gestión de Riesgo de Crédito
Gestión de Riesgo de Modelo
1
2
3
… probablemente se verá dramáticamente
diferente para 2025
… será un contribuyente
clave para los resultados de los bancos
… emprende una transformación
mayorista y ambiciosa
… pero se debe comenzar a hacerlo ahora. ”
Source: The Future of Bank Risk Management – By Philipp Härle, Andras Havas, and Hamid Samandarihttps://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business functions/risk/our insights/the future of bank risk management/the-future-of-bank-risk-management-full-report.ashx
MCKINSEY: EL FUTURO DE LA GESTIÓN DEL RIESGO
BANCARIO …
