{"id":8588,"date":"2012-03-27T15:27:51","date_gmt":"2012-03-27T15:27:51","guid":{"rendered":""},"modified":"2015-01-26T20:29:34","modified_gmt":"2015-01-26T20:29:34","slug":"la-necesidad-y-los-desafios-para-la-implementacion-de-crm-analitico-en-instituciones-financieras","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/amchamchile.cl\/en\/noticia\/la-necesidad-y-los-desafios-para-la-implementacion-de-crm-analitico-en-instituciones-financieras\/","title":{"rendered":"La necesidad y los desaf\u00edos para la implementaci\u00f3n de CRM anal\u00edtico en instituciones financieras"},"content":{"rendered":"

Por Mat\u00edas Gil<\/em><\/p>\n

<\/em>Director General Teradata Chile & Per\u00fa<\/em><\/p>\n

\"\"<\/em><\/p>\n

Desde la vigencia de las nuevas reglas sugeridas en el Nuevo Acuerdo de Capital, establecido por el Comit\u00e9 de Basileia en 2004 y conocido como Basileia II, las instituciones financieras se vieron envueltas en una serie de desaf\u00edos conceptuales y tecnol\u00f3gicos in\u00e9ditos en el sector. Con todo, teniendo en vista la extensi\u00f3n y amplitud de la crisis financiera mundial -que comenz\u00f3 en 2007- y las diversas regulaciones que siguieron, se esperan nuevas y mayores exigencias sobre el modelo tradicional del negocio bancario.<\/p>\n

Esos hechos han tenido variadas consecuencias para las instituciones financieras, desde la necesidad de proseguir con un financiamiento estable, hasta la importancia renovada de un crecimiento org\u00e1nico como forma de buscar los resultados necesarios demandados por el negocio.<\/p>\n

En ese escenario, los clientes pasan a tener una relevancia mayor al que las instituciones financieras est\u00e1n acostumbradas; esto est\u00e1 ayudando a acelerar el\u00a0 cambio en el concepto de negocio con foco en el producto (product-centric<\/em>), al negocio con foco en el cliente (customer-centric<\/em>). Como consecuencia, ser\u00e1 necesaria una actitud m\u00e1s proactiva por parte de ellas en buscar y retener a los buenos clientes, que ser\u00e1n aquellos que puedan traer la rentabilidad esperada y fomentar buena parte del financiamiento estable requerido para la sustentaci\u00f3n de sus negocios.<\/p>\n

Este cambio conceptual trae a relucir la necesidad de revisi\u00f3n de los procesos en cada gerencia o departamento de relacionamiento con los clientes y, en sinton\u00eda con diversas y recientes tendencias, la demanda para un uso intensivo de las t\u00e9cnicas anal\u00edticas robustas para una inmensa variedad de datos -desde datos socio-demogr\u00e1ficos y de comportamientos, hasta datos geo-espaciales y de riesgo de cr\u00e9dito-. El uso de an\u00e1lisis en CRM es un hecho que debe ser visto como un proceso para la aplicaci\u00f3n de modelos de conocimiento de clientes, extra\u00eddos por los usos de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas anal\u00edticas y de “miner\u00eda de datos”.<\/p>\n

Eso -a su vez- puede significar, para un gran n\u00famero de estas organizaciones, una necesidad de cambios estructurales de sistema y procesos internos bastante relevantes. La buena noticia es que existe una sinergia de gran parte de los cambios necesarios con los requerimientos ya existentes de Basileia II, orientados a\u00a0 la adopci\u00f3n de modelos internos avanzados de riesgo de cr\u00e9dito. La convergencia de concepto del negocio centrado en el cliente, proceso de CRM y gesti\u00f3n de riesgo puede resultar en ganancia de eficiencia significativas, entre las cuales se destacan:<\/p>\n

– Mejor ponderaci\u00f3n sobre el perfil de los clientes: al desarrollar una visi\u00f3n \u00fanica del cliente, la instituci\u00f3n avala un conjunto amplio de informaciones para que, simult\u00e1neamente, pueda avalar riesgos de cr\u00e9dito (como el credit score<\/em> y la probabilidad de default), entrega de productos de cr\u00e9dito o la probabilidad de abandono y propensi\u00f3n.<\/p>\n

– Programas de fidelizaci\u00f3n: la integraci\u00f3n de la informaci\u00f3n sobre el comportamiento de clientes, el valor agregado potencial y la visi\u00f3n global de su exposici\u00f3n con la instituci\u00f3n, permite la formulaci\u00f3n de estrategias s\u00f3lidas de fidelizaci\u00f3n de los clientes relevantes de la empresa.<\/p>\n

– Sinergias internas: la utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas anal\u00edticas por instituciones financieras es una tendencia irreversible y las instituciones menores necesitan invertir en esa direcci\u00f3n para proteger sus nichos de negocios.<\/p>\n

Con esto, surgen diversos desaf\u00edos tecnol\u00f3gicos y operacionales, pues el cliente pasa a ser el punto focal de todas las consideraciones, desbancando la visi\u00f3n centrada en productos. \u00bfMas como consolidar el volumen y\u00a0 la diversidad de datos necesarios en ese nuevo ambiente de negocios para mantener la estabilidad y la eficiencia de los procesos operacionales de la instituci\u00f3n?<\/p>\n

Antes que nada, es necesario comprender que la visi\u00f3n tradicional de suficiencia de la adopci\u00f3n de herramientas de software de base computacional (usualmente denominadas de “calculadoras”) sujetas a base de datos tradicionales -como data marts<\/em>-, no deber\u00e1n producir resultados positivos apropiados para generar un ambiente anal\u00edtico eficiente en el procesamiento de diversos tipos de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos en grandes cantidades de datos, de diversos tipos y esparcidos en innumerables sistemas dispersos por toda la instituci\u00f3n.<\/p>\n

Dada la complejidad de las arquitecturas presentes en las empresas bancarias, reunir con precisi\u00f3n todas las informaciones necesarias, y con la especificaci\u00f3n\u00a0 requerida -teniendo en mira la obtenci\u00f3n de una visi\u00f3n\u00a0 \u00fanica del cliente-, acaba torn\u00e1ndose un desaf\u00edo expl\u00edcito.<\/p>\n

A pesar de que este impacto pueda percibirse como menor en peque\u00f1as y medianas instituciones, ser\u00e1 m\u00e1s significativo debido a los desaf\u00edos regulatorios, a la demanda por financiamiento estable y la competitividad con organizaciones invirtiendo consistentemente en la prioridad del relacionamiento con sus clientes.<\/p>\n

Experiencias de mercado provocan que ambientes anal\u00edticos proporcionados por data warehouses<\/em> corporativos sean m\u00e1s indicados para estos fines, muchos en funci\u00f3n de no limitarse simplemente al acopio, suma y env\u00edo de datos. Tales herramientas ayudan a elevar el grado de confiabilidad de los sistemas bancarios y favorecen la implementaci\u00f3n de procesos eficaces para la capacitaci\u00f3n del relacionamiento con sus clientes y su competitividad.<\/p>\n

Por Mat\u00edas Gil<\/em><\/p>\n

<\/em>Director General Teradata Chile & Per\u00fa<\/em><\/p>\n

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Desde la vigencia de las nuevas reglas sugeridas en el Nuevo Acuerdo de Capital, establecido por el Comit\u00e9 de Basileia en 2004 y conocido como Basileia II, las instituciones financieras se vieron envueltas en una serie de desaf\u00edos conceptuales y tecnol\u00f3gicos in\u00e9ditos en el sector. Con todo, teniendo en vista la extensi\u00f3n y amplitud de la crisis financiera mundial -que comenz\u00f3 en 2007- y las diversas regulaciones que siguieron, se esperan nuevas y mayores exigencias sobre el modelo tradicional del negocio bancario.<\/p>\n

Esos hechos han tenido variadas consecuencias para las instituciones financieras, desde la necesidad de proseguir con un financiamiento estable, hasta la importancia renovada de un crecimiento org\u00e1nico como forma de buscar los resultados necesarios demandados por el negocio.<\/p>\n

En ese escenario, los clientes pasan a tener una relevancia mayor al que las instituciones financieras est\u00e1n acostumbradas; esto est\u00e1 ayudando a acelerar el\u00a0 cambio en el concepto de negocio con foco en el producto (product-centric<\/em>), al negocio con foco en el cliente (customer-centric<\/em>). Como consecuencia, ser\u00e1 necesaria una actitud m\u00e1s proactiva por parte de ellas en buscar y retener a los buenos clientes, que ser\u00e1n aquellos que puedan traer la rentabilidad esperada y fomentar buena parte del financiamiento estable requerido para la sustentaci\u00f3n de sus negocios.<\/p>\n

Este cambio conceptual trae a relucir la necesidad de revisi\u00f3n de los procesos en cada gerencia o departamento de relacionamiento con los clientes y, en sinton\u00eda con diversas y recientes tendencias, la demanda para un uso intensivo de las t\u00e9cnicas anal\u00edticas robustas para una inmensa variedad de datos -desde datos socio-demogr\u00e1ficos y de comportamientos, hasta datos geo-espaciales y de riesgo de cr\u00e9dito-. El uso de an\u00e1lisis en CRM es un hecho que debe ser visto como un proceso para la aplicaci\u00f3n de modelos de conocimiento de clientes, extra\u00eddos por los usos de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas anal\u00edticas y de “miner\u00eda de datos”.<\/p>\n

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– Sinergias internas: la utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas anal\u00edticas por instituciones financieras es una tendencia irreversible y las instituciones menores necesitan invertir en esa direcci\u00f3n para proteger sus nichos de negocios.<\/p>\n

Con esto, surgen diversos desaf\u00edos tecnol\u00f3gicos y operacionales, pues el cliente pasa a ser el punto focal de todas las consideraciones, desbancando la visi\u00f3n centrada en productos. \u00bfMas como consolidar el volumen y\u00a0 la diversidad de datos necesarios en ese nuevo ambiente de negocios para mantener la estabilidad y la eficiencia de los procesos operacionales de la instituci\u00f3n?<\/p>\n

Antes que nada, es necesario comprender que la visi\u00f3n tradicional de suficiencia de la adopci\u00f3n de herramientas de software de base computacional (usualmente denominadas de “calculadoras”) sujetas a base de datos tradicionales -como data marts<\/em>-, no deber\u00e1n producir resultados positivos apropiados para generar un ambiente anal\u00edtico eficiente en el procesamiento de diversos tipos de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos en grandes cantidades de datos, de diversos tipos y esparcidos en innumerables sistemas dispersos por toda la instituci\u00f3n.<\/p>\n

Dada la complejidad de las arquitecturas presentes en las empresas bancarias, reunir con precisi\u00f3n todas las informaciones necesarias, y con la especificaci\u00f3n\u00a0 requerida -teniendo en mira la obtenci\u00f3n de una visi\u00f3n\u00a0 \u00fanica del cliente-, acaba torn\u00e1ndose un desaf\u00edo expl\u00edcito.<\/p>\n

A pesar de que este impacto pueda percibirse como menor en peque\u00f1as y medianas instituciones, ser\u00e1 m\u00e1s significativo debido a los desaf\u00edos regulatorios, a la demanda por financiamiento estable y la competitividad con organizaciones invirtiendo consistentemente en la prioridad del relacionamiento con sus clientes.<\/p>\n

Experiencias de mercado provocan que ambientes anal\u00edticos proporcionados por data warehouses<\/em> corporativos sean m\u00e1s indicados para estos fines, muchos en funci\u00f3n de no limitarse simplemente al acopio, suma y env\u00edo de datos. Tales herramientas ayudan a elevar el grado de confiabilidad de los sistemas bancarios y favorecen la implementaci\u00f3n de procesos eficaces para la capacitaci\u00f3n del relacionamiento con sus clientes y su competitividad.<\/p>\n

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Por Mat\u00edas Gil<\/em><\/p>\n

<\/em>Director General Teradata Chile & Per\u00fa<\/em><\/p>\n

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