En la última mesa redonda del evento se reunieron empresas del sector bancario de diferentes categorías.

A las 13.30h tuvo lugar la última mesa redonda del evento Databank. En ella se pudieron conocer como procesan los datos: Juan José Pascual Fernández, Data Analyst de Bnext; Unai Beato Iglesias, Chief Data Officer de Myinvestor; Antonio Font Pérez, Director de Analítica de Negocio de Grupo Cajamar; y Mario de Francisco Ruiz, Chief Executive Officer de Anjana Data. 

¿Cuáles son los retos a los que os enfrentáis?

Juan José Pascual Fernández contó como están viviendo actualmente en Bnext una expansión de mercado. «Ahora acabamos de expandirnos por Sudamérica y en un crecimiento tan grande nos estamos enfrentando a retos de escala liquida. Estamos encontrándonos con circunstancias y situaciones que todavía no habíamos tenido, y el mayor reto es que todos los procesos de data y de algoritmos sean reutilizables.»

Unai Beato Iglesias compartió con los asistentes que su reto está en la transformación digital. » Nuestro reto es pasar de un mundo con cierta “solera” de la banca privada, a un mundo digital. Prácticamente hemos tenido que construir desde cero las bases de datos. El principal reto dentro de la parte de datos es crecer y ser mucho más eficientes.»

Antonio Font Pérez «Nos enfrentamos a tres retos. Por un lado tenemos un reto muy importante de integración de datos, que viene muy ligado al segundo reto que es la omnicanalidad. Hemos pasado de la banca tradicional en la que pedimos a los clientes que se pasen por la oficina a intentar que los clientes dejen de aparecer por la oficina y que solucionemos sus problemas con cajeros, call center, diferentes tipos de cajeros por la implantación de diferentes hardware, tenemos bancas electrónicas. El tercer reto es a la persuasión comercial, en vez de hacer un acercamiento de cómprame a que le llegue al cliente una propuesta interesante cuando el cliente lo necesite y maximizar la satisfacción.»

El último en hablar fue Mario de Francisco Ruiz de Anjana, que a pesar de enfrentarse a un reto diferente, porque no trabaja en el sector bancario, quiso compartir los retos que ha observado en las empresas de este sector cuando trabajan con él. «Uno de los mayores retos es el del gobierno, en todos sus puntos de vista, tienen que definir diferentes roles y convertir ese gobierno desde una necesidad normativa a darle un cambio cultural a la empresa con el objetivo de que el dato se convierta en un activo.»

¿Cuáles han sido los avances?

Comenzó de nuevo compartiendo su experiencia el representante de Bnext «Hemos tenido los datos desde el principio y esto nos ha permitido realizar analíticas rápidamente. Estamos en una fase de aplicar el data science. Más que analítica descriptiva para analizar como son nuestros datos históricos y presentes, ahora estamos empezando a realizar analítica predictiva con la intención de realizar en un futuro analítica prescriptiva.» Habló también sobre un proyecto que utiliza el Machine Learning para analizar si van a existir fugas por parte de los clientes, y apuntaba que era importante saber el valor que tenía actualmente un cliente, pero más importante conocer si en un futuro este tendría más valor.

Iglesias más que compartir cómo se estaba desarrollando MyInvest, quiso hablar de su experiencia en otras empresas, porque considera que esta todavía está en la etapa de reporting sencillos. «En otras entidades en las que he trabajado he visto que el reto esta en pasar de una propensión pura a que transcienda al segmento del cliente y le llegue al decisor de datos. Como podemos tomar decisiones de negocio en el análisis de los modelos.»

En el Grupo Cajarmar la experiencia es extensa y ahora se encuentran en momentos de cambio. «A principios de siglo XXI trabajábamos con SPS y en torno a 2014-2015 cambiamos a R, con lo que seguimos trabajando principalmente. Ahora tenemos el foco en el canal. Estamos viendo que no es tanto el algoritmo donde tenemos que poner el foco de atención como en la disponibilidad del dato. Estamos muy orientados a la regla de negocio en tiempo real.»

Anjana Data quiso hablar de nuevo desde una perspectiva más general dentro del sector empresarial. «Cuando hablamos de casos de uso de la IA, muchas empresas se quejan de no obtener resultados. Para darle un buen servicio al cliente utilizando estas herramientas hay que tener una buena materia prima, es decir, unos buenos datos, y además, hay que tener un gobierno, un seguimiento, etc.»»Nosotros nos estamos centrando en el gobierno del dato. Lo que queremos intentar es utilizar esas técnicas matemáticas y estadísticas con los clientes para que no se escapen. Para ello es importante mirar que los datos no estén duplicados o formen cuellos de botella, detectar datos no gobernados o accesos indebidos, o identificar datos personales de forma automática.»»Intentas aplicar estas herramientas, pero no consigues lo que quieres, porque no tienes gobierno. Vamos a aplicar la IA al gobierno para ver que esos algoritmos tienen retorno y ver que podemos obtener lo que deseamos.»

¿Cómo se integra el departamento de data en cada entidad?

En el caso de Bnext el departamento de data son 5 personas, y no hay subdepartamento. Cada persona esta especializada en una cosa diferente. El departamento de data dentro de esta compañía se considera el más transversal de todos, están al servicio de todos.

El Chief Data Officer de Myinvestor lanzó un modelo un poco extremista, que él denominó como «taliban«. Considera que lo ideal en un futuro sería que el departamento de data no existiera, porque todas las personas en una empresa que tiene que tomar decisiones tuvieran conocimiento sobre el Big Data. «El que haga el análisis tiene que ser el que decida»

Mario de Francisco Ruiz de Anjana quiso ponerse a favor del modelo que describió el Chief Data Officer de Myinvestor, pero siendo un poco menos extremista. Considera que la tecnología y el negocio no pueden ir por separados, por eso, en cada departamento tendría que existir un experto en datos.

En Cajarmar son más tradicionales. Dentro de su departamento tienen un área de seguimiento de los objetivos, y con las conclusiones que obtienen van informando al resto. Hace años la parte de análisis de negocio se transformó en Data Science que está compuesta por personas con conocimientos financieros y de programación.

Cada empresa en el evento ha querido compartir sus modelos de tratar el dato, pero se haga como se haga lo importante es tener en cuenta que ahora mismo es un activo elemental en todas las empresas.