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
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
