Big Data Analytics reduciría en millones pérdidas por riesgo crediticio en sistema financiero

El Big Data es un aliado en la gestión y optimización de los riesgos implícitos, detectando de manera muy temprana cuando un crédito entrará en mora, señala SAS.

El riesgo crediticio en el país es una realidad que las entidades financieras en el Perú están trabajando a fin de disminuir el grado de morosidad que esto pueda generar.

A agosto del 2015 la morosidad en el sistema bancario en el país llegó a 2.7%, mientras que el sector financiero fue de 6.45%, afirmó SAS, empresa líder en software y servicios de Business Analytics.

Por otro lado, con la economía en expansión, los bancos buscan también aumentar sus colocaciones en el mercado y muchas veces en segmentos que todavía no son bancarizados y que podrían representar mayores riesgos crediticios, siendo este el desafío más grande: como aumentar las colocaciones controlando el riesgo que se asume como institución financiera.

La implementación de una herramienta analítica para el control de riesgo en las entidades financieras se hace cada vez más necesario para tomar mejores decisiones a la hora de otorgar los créditos, dijo SAS.

Por ello, el Big Data es un aliado en la gestión y optimización de los riesgos implícitos, detectando de manera muy temprana cuando un crédito entrará en mora.

“La reducción del esfuerzo operativo para desarrollar y publicar modelos de crédito en producción hace posible abreviar el ciclo analítico para menos de 3 meses, y así obtener una reducción de pérdidas de crédito de hasta 5%, lo que para un banco puede representar millones de dólares”, señaló Renato Fiorini, gerente de Soluciones de Riesgo para América Latina de SAS.

Soluciones
Fiorini indicó que las soluciones de riesgo que manejan son implementadas en ambientes corporativos y se diferencian de otras en el mercado en términos de su capacidad analítica, flexibilidad, completitud de funcionalidades, velocidad de procesamiento, lo que permite atender tanto bancos de gran envergadura como también los más pequeños.

No obstante, señaló que el reto para las entidades financieras es alinear sus procesos internos a una plataforma más predictiva y automatizada, a fin de mejorar los indicadores de crédito y economizar en tiempo y esfuerzo; aun manteniendo el control de calidad. En otras palabras, la ganancia depende de una revisión de los procesos internos para apalancar sobre la automatización y la inteligencia.

Por su parte, Douglas Montalvao gerente de soluciones SAS Perú, refirió que si el objetivo de una institución financiera es aumentar sus colocaciones pero mantener el riesgo controlado de la cartera, no hay otro camino que usar todos los datos disponibles junto a un análisis avanzado, en el diseño y ejecución de sus estrategias crediticias”.

TAGS: Big Data, SAS

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