Digitalización y Big Data

En estos tiempos que los términos de digitalización y big data están tomando más fuerza que antes, es porque efectivamente, cada vez se confirma que los negocios competirán más con automatización e información. De hecho enfocar el negocio hacia el big data, implica en gran manera a la par, sino antes, considerar la digitalización de los procesos. Ambos son una dupla inseparable. A continuación muestro tres estrategias diferenciadas y luego pueden existir estrategias híbridas entre ellas, cuando las organización realmente se plantean entrar en estos campos de la digitalización y el big data.

1. Estrategia tradicional
Se enfoca en soportar los procesos del negocio con TI/SI que permita integrar y automatizar las actividades principalmente. Esto como bases para una mayor agilidad del negocio, coherencia y mejorar la productividad de los colaboradores. Se compran aplicativos y tecnologías de diversos proveedores y marcas. Tienen como reto acoplarlos, echarlos andar y mantenerlos hasta donde se pueda, y finalmente algún día sustituirlos. De hecho este enfoque es tradicional, porque muchas organizaciones en promedio han hecho y hacen esto. Su enfoque está en las activdades y procesos.

2. Estrategia platform SaaS
Las organización bajo esta estrategia no quieren lidiar con búsquedas de aplicaciones, ni contratar personal caro y escaso, ni con inversiones altas en TI/SI. Buscan adquirir servicios en la nube y dedicarse al core business. De hecho hay informes de Forbes y Gartner al respecto como ejemplos del sector bancario. Pero en general hay platform SaaS para todas las industrias, cuyo core business es precisamente lidiar con las tecnologías, buscando siempre optimizarlas e incluir constantemente novedades de las tecnologías de la información en sus servicios.

3. Estrategia de monetización de datos
Buscan competir y encontrar oceanos azules futuros en los datos. Y se vuelven a ser negocios generadores y consumidores de ingentes cantidades de datos de todo tipo. Como apuestan por un futuro prometedor, generalmente estructuran áreas completas de TI/SI como unidades de negocios dentro de las líneas de negocios, que no son parte de las áreas de Sistemas tradicionales. Dichas unidades de tecnología reclutan ingenieros y especialistas de diversas ramas de las ciencias, que implique generación, captura y explotación de datos en dinero (no sólo en información y conocimiento), dejando de ser un medio de soporte a las decisiones para ser el producto en sí mismos. Un ejemplo es Nike, con Nikeplus.com (como se puede ver en las páginas 8 y 11 de dicho informe). Su estrategia está basada en big data, internet of things y no sería extraño que tuvieran científicos enfocados en investigar sobre nanotecnología.

Cada organización dibujará su historia. Las estrategias indicadas no son buenas ni malas. Simplemente es un resumen sencillo de las tendencias generales, sin mencionar los híbridos. Dependerá de muchos factores para la adopación de cada una o un mix.

Lo concluyente es cada vez más se competirá con tecnología y conocimiento. Las mismas que cada vez son más complejas y demandan de nuevos profesionales que aún son escasos. Pero es muy recomendable que las organizaciones adopten ya estas estrategias cuanto antes, pues son de largo aliento el hacer realidad dichas estrategias y que den sus frutos; podrian ser de 3-5 años en promedio dependiendo de muchos factores como el liderazgo de las altas gerencias sobre dichas estrategias, la disposición a invertir sin prejuicios de valor a corto plazo, formación/incorporación de talento nuevo, disposición a romper paradigmas, entre otros.

También es concluyente, que la tecnología de información van más allá de ser sólo medio de gestión de información y soporte a las decisiones para ser el producto en sí. Y demanda toda una estrategia de largo plazo. Empieza una separación entre TI/SI como área de soporte y TI/SI generador de productos en base de datos.

El CEO, Visión Complementaria

El umbral de capacidad competitiva y de desarrollo de una organización, sin lugar a dudas depende de la potencia del liderazgo del CEO (Chief Executive Officer). Del tamaño de este liderazgo dependerá el tamaño de la organización. Su estilo de liderazgo tratará de infundirse de cierta forma y hasta imponerse como forma de cultura organizacional.

Su personalidad de cierta forma está en todos lados: en la estructura organizacional, en los procesos, en los productos que lanza al mercado, en la forma de relacionarse con los clientes, proveedores y demás stakeholders. Entonces, de cierta forma la suma de estos estilos materializada por medio de las acciones de las empresas en los países son una fuerza importante para analizar y tener en cuenta, pues son agentes de alto impacto en las economías; principalmente elegidos por los directorios, accionistas o consejos de administración. Está en manos de estas personas, mucha de la personalidad de la empresa y sus productos.

Hay muchas cuestiones que discutir ampliamente sobre estos cargos de alto impacto. Y es de interés al gestionar muchos recursos de la sociedad y los estados. Su creencia sobre los modelos económicos, su grado de compromiso con el medio ambiente, el tener una empatía con el consumidor y preocupación por lanzar productos saludables, el grado de innovación que le impone a la organización, la investigación constante, etc. Todo ello impacta en la calidad de vida de sus subordinados y del resto de la sociedad.

Sin embargo, hay un conflicto emergente. Las métricas comunes de su rendimiento son contables generalmente y económicas en pocos casos; en función de dichas métricas está su modelo de compensaciones. Pero por otro lado, las acciones de las organizaciones impactan en la sociedad, más allá de temas económicos, en lo ambiental, por ejemplo. Esto no es coherente, pues no es un cargo cualquiera, es un cargo de altos impactos, no sólo en la organización, sino en la competitividad de los países, en beneficio para los consumidores. Entonces, es necesario que las organizaciones implementen nuevas formas de medir la calidad de liderazgo de los CEO y sobretodo la sociedad, para consumir productos de organizaciones orientadas a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. Lanzar productos dañinos, enlatados, con una serie de insumos químicos, que es de común sentido y conocimiento de la sociedad y los médicos indican que eviten comer, y sobretodo en niños, que le agregan saborizantes químicos para crear sensación de agradable al paladar, por ejemplo, socialmente-ambientalmente no es responsable, pero económicamente para los accionistas seguramente son buenos líderes. El tema está en que las organizaciones no innovan, no investigan, por tanto no desarrollan nuevos productos más saludables y accesibles; detrás de esto está el liderazgo de los CEO. Ojalá en algún momento del futuro, estos cargos sean más practicados por las organizaciones, pero supervisados más de cerca por los estados.

El llamado es que las organizaciones luchan incesantemente por vender más y más, por mejorar su posición competitiva, etc. Sin embargo, el mayor diferencial de este valor, está en manos de los CEO, de su experiencia, de sus habilidades, etc. y es algo que no se revisa muy de cerca. Un buen CEO debe poder fijar los objetivos estratégicos, además indicar la ruta y conducir, no solamente decir, dame tu plan de trabajo y controlar (que en la literatura son patrones comunes), debe participar activamente en el planeamiento. Son cargos que las empresas deben elegir con miras en su capacidad de innovación y no de lo que hizo. Es sabido que la ciencia avanza a pasos agigantados, entonces, si hay algún CEO que dice "esto ya lo hice", es síntoma de un grave problema, porque significa que su fórmula quiere generalizarlo, y esto no es válido. Cada organización es distinta, entonces cada una necesita una fórmula que no proviene del pasado. Del pasado provienen pequeños pinceladas, pero no la fórmula completa. El atributo central a fijarse el elegir a los CEO debe ser el grado de empatía y preocupación social con los consumidores. Esto rompe el esquema de preocuparse por los procesos, por los empleados, etc. No significa que lo anterior no sea importante, sino que son medios y no fines. Un CEO que piense que las personas lo hacen todo, no está equivocado, pero está muy lejos de llevar a otro nivel a la organización. Un CEO que piense que los procesos y el foco en el cliente son la clave, no está equivocado, pero está lejos de llevar a otro nivel a la organización. Es importante romper el modelo de cliente-proveedor de los 60s, para cambiar a ecosistema de negocio de futuro, en el cual ni siquiera el cliente es el fin, sino el consumidor. Y en una economía globalizada, los clientes quedan fuera de foco, para centrarse en los consumidores. Esto rompe el esquema, porque se dice que el cliente paga la factura; esto es un mito ejecutivo; un producto o servicio socialmente responsable paga la factura. Lamentablemente no hay mucha literatura al respecto, más abunda acerca de los estudios o atributos de los CEO y sus éxitos o fracasos, más no de la orquestación de sus acciones con un triple resultado y sustentabilidad de los negocios y las sociedades por tanto.

El Big Data como transformador de los negocios

Cuando aparecieron los ERP y demás sistemas transaccionales, las empresas los emplearon para integrar y mejorar sus procesos y la toma de decisiones. Al aparecer el Business Intelligense, las empresas pudieron centralizar y explotar sus bases de datos de forma que podían ver qué ha pasado en el negocio mediante una serie de reportes y dashboards visuales y amigables, además que se podían navegar entre los elementos o dimensiones. En las recientes temporadas, al aparecer el Business Analytics, las empresas no sólo explican el pasado, sino que además, pueden predecir el futuro con algún margen de error. Bien gestionado el Business Analytics y llevándolo al nivel de la estrategia corporativa, las empresas están habilitadas para competir mediante Analytics o lo que sería Competing on Analytics, vale decir, la estrategia competitiva basada en la inteligencia analítica, donde la Analítica podría ser una arma eficaz para competir en medio de un entorno cada vez más estandarizado, donde casi todo es copiable y mejorable, donde sólo quedan los procesos actuales para exprimirlos al máximo.
Ahora con el Big Data, recién las empresas están en condiciones de crear nuevos negocios y mutar completamente sus modelos de negocios, como nunca antes ninguna filosofía ha permitido tal efecto. El Big Data, parte de la filosofía de que a más datos de todo tipo que la organización capture, guarde, procese y explote, los datos hablarán de océanos azules de oportunidades para los negocios, llegando a las organizaciones a rentabilizarse a partir de los datos. Un caso concreto sería por ejemplo: una empresa retail que vende ropa, su modelo tradicional es como todas las empresas de este tipo que conocemos, es decir, los clientes acudimos, nos probamos la ropa, si nos gusta compramos y se quedan con nuestros pocos datos y en un extremo casi ninguno y si se compra al contado, mucho menos, simplemente no saben quién soy; si la empresa quisiera implementar la estrategia del Big Data, entonces se focalizaría en la máxima obtención de datos de sus compradores y demás agentes vinculados a su ecosistema de negocios, desarrollando Apps promocionales, haciendo énfasis en sus canales virtuales como páginas web, desarrollando modelos de redes de captura de datos mediante micro canales, y en cada punto de contacto del cliente guardar la máxima cantidad de datos de los clientes, comprando bases de datos externas, enfatizando su presencia en las redes sociales, etc. Es decir, la estrategia ahora es basada en los datos. Pero esto es sólo el comienzo, porque a partir de la inmensa cantidad de datos, la organización enfrentará problemas de almacenamiento y procesamiento de datos, los cuales ahora con las tecnologías ya son factibles, luego las organizaciones estarán habilitadas para rentabilizar nuevos negocios a partir de sus datos, que es la cúspide del Big Data, de esta forma la empresa ejemplo del retail de ropa, mutaría su negocio de vender ropa a ser una organización que hasta podría abrir nuevos negocios basados en datos y moda por ejemplo. Otro ejemplo podría ser que una organización que suministra energía eléctrica podría mutar a una que optimice el consumo de energía instalando una serie de sensores que optimicen el uso de los equipo electrodomésticos y constantemente envíen señales de consumo. Otro ejemplo sería habilitar un App para que desde sus smartphones las personas puedan auto-calificarse para un crédito, para el caso de una entidad financiera, etc. Recién el Big Data está emergiendo y se espera que sea la que mueva la próxima economía del mundo.
El Big Data podría contribuir a superar la pobreza en varias naciones y mejorar la calidad de vida de las personas. Países como Singapur ya están apostando por el Big Data en sus procesos de gobierno y como medio de ventajas competitivas. La India con los hubs de Smart Cities, Israel con el Big Data en la agricultura y armamento, etc. Holanda con las autopistas inteligentes del futuro donde el Real-time Big Data será el driver de estas tecnologías.
Simplemente, el Big Data ya está emergiendo entre nosotros, y la buena noticia es que estamos a tiempo de migrar las estrategias de las organizaciones hacia Business Analytics y Big Data, las dos filosofías que seguro marcarán la diferencia de competitividad y desarrollo sostenido de las empresas y las naciones, por tanto de las personas y los profesionales.

Competidor Analítico, la estrategia del futuro

La estrategia de costos, de diferenciación y enfoque son superados ampliamente por la nueva estrategia de competidor analítico. La nueva estrategia facilita el pensamiento crítico, la orientación a una organización inteligente, el cuestionamiento continuo, el reinventarse, la proactividad. La nueva estrategia es el aliado ideal de la innovación. Sólo las empresas que innovan están en capacidad de crecer sostenidamente. Los grandes ciclos económicos mundiales han sido en base a la innovación. Desde la era de la imprenta, la era de los ferrocarriles, la era de la manufactura e industria, la era de las tecnologías de información e internet, la era del conocimiento, han sido evidencia de la innovación. No se puede innovar con estrategias basadas en costos, pues dicha estrategia necesita una configuración de un entorno estable y estandarizado, lo cual es economías emergentes no por mucho podría seguir siendo válido, pero ya no es cierto del todo, ante la globalización las estrategias de costo sólo estaría a la mano de las grandes multinacionales con grandes fuentes de fondeo y activos productivos. Las estrategias de diferenciación y enfoque son muy acotadas y limitadas a nichos específicos, las empresas del futuro ya no usarán nichos específicos sino que serán tan flexibles que pueden estar habilitadas para producir una alta gama de productos y servicios, y esta tendencia se ve cada vez más con los grupos empresariales, mediante fusiones y adquisiciones; con la competencia global, no existirá nada que Usted venda de manera exclusiva a la cuadra de su casa y que sea único y que sea focalizado a un nicho, cuando tiene el mundo entero para vender sus productos.
En cambio la nueva estrategia de competidor analítico se basa en establecer procesos de sostenibilidad mediante una serie de herramientas, tecnologías y personas. El corazón del competidor analítico es el proceso de la innovación incrustado en su organización y soportando mediante procesos tecnológicos y de gestión del conocimiento. El proceso de innovación puede fomentarlo con un área de Investigación y Desarrollo. Dicha área debería de encargarse continuamente de velar por inventar nuevos productos, nuevos diseños, explorar nuevos mercados, retar las variables de política de su negocio, diseñar experimentos con los clientes, sensibilizar indicadores de los factores clave de éxito de su sector y analizar las elasticidades para diseñar estrategias masivas y selectivas, a la vez que maximiza la rentabilidad. Maximizar el uso de fuentes de bases de datos de mercado mediante big data, para generar mayor venta, descubrir patrones de consumo, de gasto, de preferencias, de lealtad, etc. En suma esta nueva estrategia de competidor analítico aplica a todo tipo de empresa tanto a las que han basado sus estrategias en costo, en diferenciación como en enfoque. Grandes empresas como walmart, Facebook, google, amazon, capital one, deere & company y el resto de fortune 500 usan la nueva administración de futuro, que personalmente la denominaría: administración estratégica predictiva. Pues una de las cualidades fuertes de las organizaciones competidoras mediante la estrategia de competidor analítico, es precisamente el fuerte componente de predictibilidad, es decir diseñar estrategias adelantándose hacia patrones de comportamiento futuros.
Es necesario que su empresa empiece YA! implementando esta estrategia, que le otorgará dos grandes beneficios. Primero, le ayudará al crecimiento sostenido de su negocio. Segundo, será momento que empiece a familiarizarse con lo que le espera el futuro escenario de los negocios, en el cual su empresa competirá. ¿Estará preparado?.

Configurando el talento para entornos de hipercompetitividad

                                                             

      Los entornos altamente competitivos en los que muchos negocios se desarrollan demandan de nuevos modelos de gestión del talento de manera global, como medio para diseñar e implementar estrategias antes que la competencia e incluso antes que el cliente lo necesite y haga manifista su necesidad. He resumido esta propuesta en la imagen arriba, en donde en el lado izquierdo tenemos un modelo nuevo de gestión del talento y en el lado derecho cómo actualmente se opera. Bajo el nuevo modelo se necesita formar analistas globales que sean expertos en el detalle de la cadena de valor y herramientas con conocimientos complementarios a nivel intermedio a avanzado y logre ascensos hasta ser un estratega global, que pueda visionar mediante enfoque sistémico y no tenga paradigmas con la tecnología, los procesos, la innovación, ni mucho menos dudas sobre cómo opera el negocio y dónde, cómo, cuándo, cuánto y con quiénes implementar estrategias competitivas y mejoras continuas e incluso reingenierías. Estos estrategias globales así como los analistas globales (Ejecutores globales), deben tener la actitud adecuada alineada a la cultura de la organización, eso es lo más importante; deben tener la aptitud (habilidades), esto es lo segundo en importancia y finalmente la experiencia, que se supone lo consigue mediante la formación progresiva de estos nuevos estrategas.

     Por otro lado, lo que actualmente tienen las organizaciones son especialiastas que ascendieron a estrategas, pero son en un 80% buenos planeando estrategias relacionadas a su especialidad, y un 20% productos de estudios y otras experiencias dejando de tener el enfoque sistémico que es vital!, y puden estar llenos de paradigmas como temor a cabios drásticos en las plataformas tecnológicas o reingeniería en el proceso, etc; porque precisamente no tiene la formación global. La formación global no lo da un MBA, éste aporta con un 30%, el complemento es producto de una serie de conocimientos a nivel intermedio a avanzado en otras áreas clave relacionadas a cada sector donde opera la empresa, pero todas tienen en común sea el sector que sea por ejemplo el tener altos conocimientos de tecnologías que es innegable que hacia este entorno van todas las organizaciones y es el presente y futuro, conocimientos en procesos y sistemas que es vital para formar una mente con visión global (sino pregunte al ingeniero de sistemas de la empresa que maneja el sistema, es quien conoce la médula y cerebro de procesos del negocio más que nadie e integrado de todas las áreas), conocimientos en estadística, minería y predicción (la guerra será mediante análisis y generación de conocimientos a partir de los datos y esto es vital y todos los ejecutores estratégicos deberían manejarlo) y así otros conocimientos relacionadas con el sector.

     Los Analistas Globales (Ejecutores Estratégicos), se forman en la organización, se les ofrece desarrollo de por vida, pues son una gran inversión que hace la empresa. Se les identifica y selecciona no por áreas o especialidades, sino por modelos modernos de talentos donde no es muy importante o determinante y menos requisitos que tenga estudios de cierta especialidad, de hecho cualquier persona de cualquier especialidad podría ser un analista global y a futuro un estratega global. Lo importante es que sea elegida una persona con visión sistémica (30%) alta capacidad analítica (30%) e interrelación y manejo de equipos complejos (20%), herramientas y conocimientos globales (20%), y afinados estos porcentajes en función al tipo de sector.

Business Analytics

Business Analytics o el área de Analítica, es una unidad clave del conocimiento en toda organización.

La idea que quiero transmitirles acerca de esta área lo resumo en la imagen en forma de cubo. Este cubo es genérico y adaptado especialmente para empresas del sector financiero, pero con unos simples ajustes funciona para todo tipo de organización sea grande o pequeña, pública o privada, con o sin fines de lucro.

En la parte superior muestra las áreas clave de la estrategia de toda empresa de este sector, las cuales deben ser apoyadas con modelos de decisión que permita la optimización en la toma de decisiones, en la rapidez, en el estructuramiento del pensamiento, de las políticas, de las reglas del negocio y demás parámetros de los procesos.

El área de Márketing, necesita ser apoyada por modelos de pronósticos, de proyecciones, y demás explotación de información relacionada con la gestión de los productos y clientes.

El área de Originación, debe ser apoyada por modelos de admisión, de aprobación, de perfiles de riesgos, de asignación de condiciones crediticias.

El área de Cobranzas, debe ser apoyada por modelos de proyecciones de pérdidas, de recuperación, de segmentación del portafolio y hacer gestión diferenciada.

El área de Gestión de Cuentas, debe ser apoyada por modelos de recurrencia, de gestión de líneas, de propensión de recompra, de propensión de fuga, de hábito de compra, alertas tempranas, etc.

El área de estrategia, debe ser apoyada por modelos de rentabilidad sobre el riesgo, valor en riesgo, penetración de mercado, nuevos productos, nuevos mercados, segmentación y políticas macro.

La cara progreso de modelos de decisión, van desde los modelos manuales hasta los modelos de optimización.

Los modelos manuales casi ya no se aplican. Los modelos expertos son reglas basadas en la historia de las bases de datos, pero deben ser calibradas por el juicio experto. Estos modelos generalmente buscan clusters o grupos con características parecidas y sirven para segmentar en generarl y sobre los grupos hacer diversas estrategias.

Los modelos de scoring, asignan puntajes a cada individuo, por lo que es más fino y preciso, pero más laboriosos y costosos en calidad y volumen de datos. Como no es muy recomendable hacer estrategias por cada puntaje, se suele agrupar en diversos puntos de corte para aplicar políticas y estrategias.

Los modelos Champion/Challenger, es útil para una mejora continua de competición entre modelos y detectar mejoras y diferenciación de manera sencilla sin tener que hacer pruebas independientes desconetadas.

Los modelos de simulación, permiten practicar el what-if analysis y análisis de escenarios. ¿Qué pasa si el límite de edad del tercer cluster lo bajo a 2 años menos?, ¿cómo impacta en el riesgo?, ¿qué pasaría si incremento la tasa al perfil VIP?, ¿en cuánto sube la rentabilidad individual?, ¿pero en cuánto podría caer el volumen?.

Los modelos de optimización, implican ecuaciones globales tipo ROA, ROE, DUPONT, RAROC, Liquidez, solvencia, pricing y diversas políticas. Los extraordinario es que permiten gestionar los máximos y mínimos de estas curvas en búsqueda de su optimización, ¿qué variables impactan en los costos y cuánto necesito variarlas para minimizar los mismos?, ¿qué métricas son las adecuadas para maximar la rentabilidad sobre activos?, etc.

Las área de gestión y los modelos cruzan a lo largo de la empresa, las unidades, los productos e incluso podrían ser proyectos y procesos.

Por ejemplo los productos hipotecarios, de consumo, vehiculares, estudiantiles, tarjetas, etc, cada uno tiene sus propios procesos de márketing, de originación, de cobranzas, de gestión de cuentas, de estrategia, asi como también sus propios grupos de modelos, pues las características de los productos y procesos no son las mismas, incluso el cliente objetivo de cada producto es diferente, el riesgo intrínseco de cada producto es diferente.

Justamente el área Business Analytics o Analítica, lidera esta integración de modelos en las organizaciones; los conocimientos que implica esta área son: Estadística, Sistemas, Informática, Procesos, Políticas y Parámetros, Matemáticas, Controlling y sobre todo Gestión de Proyectos.

Como el desarrollo de estos modelos implica datos, éstos son proporcionados por el área de sistemas o el área de inteligencia de negocios o Business Intelligense, como puede ver son áreas diferentes, una desarrolla los modelos e integra el conocimiento, los procesos, las políticas, las reglas de negocios, el otro provee los datos que proviene del datawarehouse corporativo.

Es un hecho que el disponer de estos procesos y modelos la a las organizaciones grandes ventajas comparativas y si se implementan de manera adecuada hasta podrían dar ventajas competitivas.

Los beneficios son muchos:
* Estructura las políticas y hacer cambios a las mismas conociendo los impactos
* Le permite el seguimiento de manera estructurada y controlada
* Le apoyarán en las fábricas de procesos masivos
* Le ayudan a segmentar para hacer estrategias diferenciadas
* Independiza el conocimiento de las personas quienes podrían ser imprescindibles
* Permite la mejora continua, pero en base a métrica
* Le ayudarán implementar scorecards gerenciales
* Muchos otros beneficios

Riesgo Crediticio

Todos alguna vez hemos solicitado un crédito, que significa consuma ahora y pague después, en términos prácticos, sin entrar en definiciones económicas complejas.

Este simple hecho implica:

1) El capital del préstamo tiene un origen, quien arriesga en realizar el préstamo. Este riesgo debe ser recompensado con un pago, denominado intereses.
2) Las personas que reciben el crédito representan un nivel de riesgos diferentes entre ellos. Este nivel de riesgos implica que podría pagar o no.

Podemos decir entonces que el riesgo bajo este contexto se da porque existe una probabilidad de incumplimiento de las condiciones iniciales pactadas, entre ellas y la más importante, la falla en el pago.

Si el cliente falla en el pago, existe pérdida de diferentes tipos, pérdidas sobre el patrimonio, gastos operacionales, gastos administrativos, costos de oportunidades, y si esto lo multiplicamos por un volumen representativo, representa el valor en riesgo al que hace frente la entidad, puede incluso representar la quiebra.

Los negocios actuales, todos sin excepción, tienden a brindar créditos mediante instituciones reguladas o no, pues los entornos actuales no están para hacer grandes desembolsos, sino en administrar mejor los compromisos y dejar que los activos diversos generen sus propios pagos.

Concluimos que para lograr la recuperación adecuada de lo prestado, más los intereses, debemos de administrar el crédito, la forma es mediante la administración del riesgo de crédito.

Empezamos entonces varias secciones de administración del riesgo de crédito, donde iremos desarrollando los procesos necesarios, las técnicas cualitativas, cuatitativas y métodos avanzados internos, donde los otorgamientos entán 100% en función del nivel de riesgos que implican los clientes.