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Big Data applied in the
financial sector
a case study
Camilo Rojas
[email protected] - twitter @camilo_rojas
IBM SSA & LCR
BigData & Information Management
Uso de Big Data en servicios financieros
•
En 2012, IBM junto con Said Business School
entrevistaron a 1,144 empresas en 95
paises, preguntando los usos de Big Data en
el sector financiero.
•
71% creen que Big Data y Analytics están
generando una ventaja competitiva, vs. 63%
en otras industrias, y 36% dos años antes.
•
Pueden recibir el reporte completo a través
de un mensaje a @camilo_rojas o
[email protected]
Algunos resultados del estudio
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•
•
•
Las organizaciones están siendo prácticas en la aplicación de analytics y Big Data.
El 74% de las entidades están planeando, implementando soluciones de Big Data y
Analytics.
Los casos de uso centrados en el cliente son el 55% de las aplicaciones.
El valor de BigData depende de los fundamentos de la gestión de la información
Los proyectos iniciales de Big Data se basan en la información interna de las entidades
Big Data requiere fuertes capacidades en analytics
Aplicación de Business Analytics
en la Vicepresidencia de Riesgo
y Cobranza
JOHNNY LEYTON FERNANDEZ
Objetivos Implementación Business Analytics
1. Automatización y estandarización de procesos
operativos.
Cumplimiento
(Riesgo
2. Lograr efectividad y eficacia en la generación de
Lavado y FT)
reportes.
3. Emplear indicadores estadísticos y análisis
predictivo en sus reportes.
Seguridad
Riesgo de
4. Construir modelos de Segmentación y Predictivos
Crédito
(Fraude)
Business
para resolver problemas de negocio.
Analytics
5. Encontrar nuevos patrones para identificar
IBM SPSS
Modeler
comportamientos y tipologías de LA/FT, fraude,
(Minería)
riesgos y cobranzas.
6. Exploración de múltiples bases de datos, con el
objetivo de encontrar patrones, tendencias o
Riesgo de
Cobranza
Tesorería
Masiva
reglas.
(Mercado y
(consumo)
Liquidez)
7. Reducción de falsos positivos.
8. Minimizar el riesgo operativo en el manejo de
información de negocio.
Extracción  Preparación  Diagnóstico  Presentación  Predicción
Implementación IBM SPSS MODELER
DIVISIÓN CUMPLIMIENTO
(RIESGO LAVADO Y FT)
Situaciones por Resolver en la División Cumplimiento
Implementación de procesos analíticos
•
Segmentación y perfilamiento de clientes con IBM SPSS
Modeler.
•
Construcción de indicadores prospectivos por producto, para
predecir el comportamiento transaccional de los clientes.
Automatización de Procesos
• Mejora de tiempos de ejecución.
• Nuevo sistema de segmentación y perfilamiento empleando
medidas estadísticas de reconocido valor técnico.
• Adecuar las condiciones con base en el proceso de
segmentación y perfilamiento, reduciendo los falsos positivos
en la generación de alertas. (Calibración de la plataforma de
Monitoreo)
Automatización de Reportes
•
Generación de reportes de manera oportuna, dándole valor
agregado a datos que no se tenían en cuenta.
Segmentación y Perfilamiento
Transaccional de los Clientes
Segmentación de Clientes
Proceso
Variables
Movimientos
Transaccionales
(Información histórica de
los últimos seis meses)
Productos
Segmentación
Transaccional
de los Clientes
(Cuentas, corrientes,
Cuentas de Ahorro, CDT´s,
Tarjeta de Crédito,
Operaciones en ME)
Datos Básicos
(Identificación, nombres,
actividades Económicas,
etc.)
Cálculos
Resultados
Sistemas
Consolidación de
la Información
(Escenarios por
productos para
determinar su score
transaccional mayor)
PERFILES
Ficha SARLAFT
Fórmulas
Estadísticas
(Quartiles, Promedio
ponderado,
Desviación estándar,
coeficiente de
variación)
Generación
de Archivo
Plano (Archivo
con la identificación,
el perfil transaccional
del cliente y su nivel
de riesgo)
TOPES
Monitor
CLIENTES
Y TOPES
ORM SARLAFT
Extracción  Preparación  Diagnóstico  Presentación  Predicción
Ruta Perfilamiento de Clientes
Beneficios Obtenidos
 Segmentación y perfilamiento adecuado de los diferentes factores de riesgo del
Banco (Clientes, Canales, Jurisdicción y Producto) al aplicar técnicas avanzadas de
minería de datos.
 Reducción de la periodicidad de ejecución del modelo, de Trimestral a Mensual.
 Reducción del número de falsos positivos en el monitoreo transaccional, optimizando
el uso de la plataforma tecnológica.
 Controlar quienes acceden a las bases de datos, con cifrado de contraseñas para
evitar la ejecución no autorizada de modelos.
 Reducción del tiempo operativo permitiendo aprovechar el recurso e información
disponible para analizar datos y variables que antes no se habían tenido en cuenta
para administrar el riesgo de LAFT; e incremento del tiempo de los auditores aplicado
al análisis de operaciones (cerca de 30 procesos automatizados).
Beneficios Obtenidos
 Ahora es posible establecer perfiles de riesgo históricos transaccionales de
cada uno de los clientes y realizar seguimiento sobre las alertas generadas a
partir de cambios en su perfil de riesgo habitual.
 Independencia de TI para acceder a fuentes de información y realizar cambios
en los modelos.
 Acceso a diferentes orígenes de información simultáneamente, así como
exportar y desplegar información a diferentes destinos.
 Capacidad para hallar inconsistencias, atipicidades y patrones en la
información; así como brindar la posibilidad de utilizar mecanismos para
trabajar con los datos lo más limpios posible.
 Excelente complemento al sistema de monitoreo de transacciones para la
prevención del Lavado de Activos (Monitor Plusti)
Implementación IBM SPSS MODELER
DIVISIONES RIESGO DE CRÉDITO Y
RIESGO DE TESORERIA (MERCADO Y LIQUIDEZ)
Situaciones por Resolver
Implementación de procesos analíticos
•
Modelo para la estimación de la Probabilidad de incumplimiento
de clientes de cartea comercial. (Riesgo Crédito)
•
Automatización de indicadores semanales de Riesgo de Liquidez.
•
Cálculo de VeR SWAP IBR, DV01, Backtesting VeR. (Riesgo Mercado)
Automatización de Procesos
• Eliminar la dependencia del usuario en lenguajes de programación y
mejorar los tiempos de implementación y ejecución.
• Monitoreo de Operaciones en Moneda Local. (Riesgo Mercado)
• Cálculo de Exposición Crediticia Derivados (Riesgo Crédito y Mercado)
• Administración Portafolio SWAP IBR Cotización Banrep / SWAP CCS
• Valoración de Opciones y Escenarios de Stress (Riesgo Mercado)
• Validación Cálculo Activos Líquidos (Riesgo Liquidez)
Automatización de Reportes
•
Generación de reportes de cartera vencida y provisiones del Banco
enriquecidos con múltiples opciones de visualización. (Riesgo de
Crédito)
Situaciones Resueltas: Reporte Cartera Vencida y Provisiones
Objetivo: Informar a la Vicepresidencia de Banca Empresarial, Oficial e Intermedia las variaciones en la Cartera Vencida, Provisiones
Acumuladas y Provisiones mensuales (Provisiones y reversiones), por regional y gerente de zona.
Situaciones Resueltas: Procesos Automatizados USGAAP – FAS 107
(Riesgo de Crédito)
Pasó de 24 a 9.6 horas en ejecutarse,
minimizando también la exposición al error humano
MODELADO ESTADÍSTICO
Declaración de Renta
Antes
• Extracción de
Información
mediante PL
1
2
• Procesamiento de
Información en
Excel.
• Cálculo de
Indicadores
Financieros.
• Análisis univariado de
Indicadores Financieros.
• Decodificación de
Indicadores.
• Ejecución de Modelo
Estadístico.
3
MODELADO ESTADÍSTICO
Declaración de Rentade Renta
Declaración
Ahora
AHORA
Incremento de
Eficiencia en 58.3%
Documento MHTML
Beneficios Obtenidos en la División de Riesgo de
Crédito
Para los analistas de la División de Riesgo de Crédito, la aplicación de la
analítica ha sido realmente significativa para su trabajo diario, logrando los
siguientes beneficios:
•
•
•
•
•
•
Invaluable apoyo para el modelo de calificación automática de
clientes  Base para la posterior sistematización realizada.
Automatización de procesos y reportes (82 procesos con ahorros en
tiempo en promedio del 52%).
Mejorar los tiempos de respuesta de los reportes que se presentan a la
Alta Gerencia entre un 42 y 96%
La interfaz gráfica ha permitido que los analistas no necesiten realizar
códigos de programación como lo hacían en PL/SQL.
Destinar mayor tiempo a procesos de análisis de la información.
Ya no hay dependencia de la herramienta PL/SQL, esta será
desinstalada.
Desarrollo de Productos para Tesorería
Derivado SWAP de Tasa de Interés en Diferentes Monedas (CCS SWAP)
•
Permite administrar entrada y salida de contratos, manejo de portafolio
histórico.
•
Realiza la valoración diaria del portafolio vigente.
•
Generación de múltiples reportes: pago de cupones, vencimientos del día,
reportes a la SFC, exposición crediticia, resumen del portafolio, etc.
•
Generación de información contable (movimientos de contabilidad).
•
Calculo de indicadores de sensibilidad (Griegas).
Todos los procesos se realizan de forma automática por medio de scripting para
agilizar el proceso de administración del portafolio.
Desarrollo de Productos para Tesorería
Derivado SWAP de Tasa de Interés en Diferentes Monedas (CCS SWAP)
Beneficios y Ventajas
•
Puesta en producción del producto a bajo costo para participar en el
mercado de CCS SWAP.
•
Reducción de tiempos de proceso: Disminución de 30 minutos a 1 minuto en
el tiempo de generación de información comparado si todo el proceso se
realizara de forma manual.
•
Disminución de riesgos operativos: Al realizar el procedimiento a través de
IBM SPSS Modeler se reduce sustancialmente la probabilidad de incurrir en
errores operativos por manipulación de información.
•
Permitió realizar el desarrollo en 1 mes.
•
Permite realizar cambios (parametrización) de forma fácil y rápida.
Derivado SWAP de Tasa de Interés en Diferentes Monedas (CCS SWAP)
FRONT OFFICE
RIESGO TESORERIA
BACK OFFICE/DOCIT
Confirmació
n
contraparte
Insumos
Se realiza la
negociacion
con el Broker o
contraparte
Operaciones
nuevas
Fuentes mercado
(Infovalmer)
Operaciones
nuevas
SPSS
Curvas
Valoración
(Infovalmer)
Curvas
Proveedores
Reporte Resumen
Portafolio
Informe
Derivados
Reporte a
BanRep
Reporte
Cupones
Liquidación
Cupón/Vcto
Reporte
Contabilidad
Se captura
contabilidad
manual
Formato
472
Archivo plano
(Trans. SFC)
Reportes día
anterior
Reportes
SPSS
Reporte Flujos
por operación
Envío de
anexo/LFC
Finac ALM
(Transmisión
SFC)
Resumen
portafolio vigente
Archivos
VeR e IRL
Exposición
Crediticia
Seguridades
Controles
Proceso Manual
Monitoreo diario
políticas y limites
Importación automática
Reporte
Gerencial
Exportación automática
Validación
valoración
Monitoreo
Cupos
Información
Posición Propia
Reporte Auto
retención
Beneficios Obtenidos en la División Riesgo de Tesorería
20 Procesos Implementados (18 Operando y 2 en Desarrollo).
Ahorro en tiempos de procesos (carga operativa).
Oportunidad en entrega de información y reportes (frecuencia).
Reducción en Riesgos Operativos.
Inclusión de nuevos controles a procesos actuales.
Implementación de nuevos procesos en menor tiempo del estimado.
Puesta en producción de productos a menor costo (comparado con
implementaciones en aplicaciones robustas).
Implementación IBM SPSS MODELER
DIVISIÓN SEGURIDAD BANCARIA Y
DE LA INFORMACIÓN
Situaciones por Resolver en la División de SBI
Implementación de procesos analíticos
• Modelo para la Prevención de fraudes con
tarjetas mediante la identificación de
Posibles Puntos de Compromiso.
• Modelos para identificar e investigar
fraude interno.
• Analizar el 100% de los campos de la base
de Monitor para identificar tendencias y
origen del fraude.
Automatización de Reportes
• Estadísticas de Fraudes con Tarjetas.
• Adquirencia en Tarjetas de Crédito.
Situaciones por Resolver en la División de SBI
Automatización de Procesos
• Detectar pagos con cheques para liberar cupos de Tarjetas
de Crédito.
• Cruzar el fraude detectado en Monitor con el reportado
en Safe y TC 40.
• Generar Base de datos de celulares para las Redes
Redeban y Credibanco.
• Identificación de conexiones en Occired (CRM), a través
de IP Riesgosas.
• Identificar a los clientes que les llegan mensajes de texto,
para hacer mas eficiente la labor de monitoreo.
• Realizar un estricto seguimiento de las vulnerabilidades de
la plataforma tecnológica, reportada en los escaneos
semestrales.
Implementaciones Analíticas en la División de SBI
BD de Celulares
Clientes Redeban y
Credibanco
Identificación de posibles
puntos de compromiso TC
MasterCard
Monitoreo de
consultas
Estadísticas Fraudes
con Tarjetas
Detectar pagos con Cheque
para Liberar cupo TC
Adquirencias
TC
Monitoreo
Identificar créditos
injustificados a cuentas de
nomina
Cruces de fuentes de
información Fraude
Detectado Monitor Safe
Verificación
de saldos
Monitoreo TRX
en cajeros TD
en exterior
Consultas a
cuentas con
fraude
Consultas CRM
Cruce
cuentas
empleados
Beneficios Obtenidos
 Correlación de eventos, logs, archivos y fuentes de datos
variables para detectar posibles puntos de compromiso.
 Manejo amigable y de fácil entendimiento para realizar
cruces de información.
 Reducción de tiempo en el procesamiento hasta en un 90%
e integración de la información, dejando un mayor tiempo
para el análisis de la misma.
 Permite extraer, combinar, identificar, seleccionar y
transformar con flexibilidad datos importantes y
significativos para análisis predictivo.
Beneficios Obtenidos
Mayor confiabilidad de la información.
Tomar decisiones de manera oportuna con respecto a la
prevención de fraude bajo diferentes modalidades.
Bloqueo oportuno de dinero.
Detectar de manera oportuna posibles fraudes que empleen
cuentas de empleados.
Identificar posible fuga o compromiso de información.
Bloqueo de dineros en cuentas provenientes de fraude.
Excelente complemento al sistema de monitoreo transaccional
MONITOR PLUSTI
Implementación IBM SPSS MODELER
DIVISIÓN COBRANZA
MASIVA (CONSUMO)
Ventajas de la Utilización de IBM SPSS Modeler
Facilita la administración de Bases de Datos
Integración de información en una sola Herramienta
Flexibilidad para modificar un Proceso
Interface Visual fácil de entender al usuario, lo cual facilita el
entendimiento de los procesos y cada una de sus etapas
No requiere usuario con Perfil de programador.
Disminuye Tiempos de Proceso comparado con otras
aplicaciones (Excel, Access)
Mejora la calidad, confiabilidad y seguridad de la información
procesada
• Mayor Capacidad
de análisis de la
información
procesada
• Manejo oportuno de
alertas de gestión
• Optimización y
generación de
nuevos procesos
Implementaciones Analíticas en la División Cobranza
Balance
Score Card
Scoring de
Cobranza
Listas de
trabajo
Sistema de
Información
Cartera Castigada
Minería de
Datos - IBM
SPSS Modeler
Scoring de Cobranza
Objetivo: Establecer la prioridad de gestión para cada cliente
con base en variables de habito de pago y demográficas, con el
fin de realizar una cobranza costo/eficiente
Antes: Ejecución de Consultas y Macros en Access que permitían
realizar las combinaciones de las variables para mostrar el
resultado (Intensidad, alta, media, baja). : Tiempo estimado de
proceso 2 Horas.
Fuentes de Información
Archivos de Texto y Excel
Hoy - Modeler: Diseño del Modelo y Construcción del Flujo de
proceso, ejecución de la Ruta
Tiempo de Ejecución Actual: 40 Minutos
Tiempo Optimizado: 67%
Beneficios Obtenidos
Mejora la calidad, confiabilidad y oportunidad en la
generación y entrega de información.
Disminución y optimización de tiempos de procesamiento de
la información, hasta en un 75%
Brinda mayor capacidad de análisis y posibilidad de generar
nuevos procesos para atender necesidades de negocio
Las rutas y procesos diseñados pueden ser protegidos con
claves de seguridad.
Excelente complemento al sistema ICS de administración de la
cartera vencida.
Conclusiones
La analítica permite a las organizaciones mejorar en sus
procesos de acceso, preparación y generación de información
a través de indicadores y reportes, entre otros mecanismos.
El primer paso involucra automatización de procesos
operativos para la generación de informes, y representa
disminuciones de tiempo significativas.
La automatización de procesos disminuye el riesgo operativo y
potencia el tiempo de los usuarios para analizar con técnicas
especializadas problemas de negocio.
A través de la analítica se pueden construir modelos
predictivos y de segmentación que encuentran patrones sobre
los datos para responder de manera anticipada ante diferentes
requerimientos.
RUTA MODELER GRAFICOS CARTERA VENCIDA Y PROVISIONES