Aplazame nace con una fintech orientada a la financiación instantánea al consumo. Tras años de recorrido y miles de clientes es absorbida por WiZink Bank. Desde su Cero Moment of True, Aplazame depositva su estrategia en el valor de los datos.
Entrevistamos en profundidad al Chief Data Officer de Aplazame WiZink Bank, Jorge Valhondo Rama para conocer más sobre sus procesos y su día a día.
BigData Magazine (BdM): ¿Cuándo comienza la apuesta de Aplazame por el Big Data y en qué consiste?
Jorge Valhondo Rama (JVR): Aplazame apuesta por el Big Data desde sus orígenes. Por poner un ejemplo; nosotros comenzamos a operar con un motor de decisión para la aprobación de crédito muy minimalista. Esto nos ha permitido capturar datos de las transacciones introduciendo el menor sesgo posible en la concesión, e ir enriqueciendo la lógica en base a las historias que nos contaban los datos.
BdM: ¿Cómo ha evolucionado en los últimos años la concienciación en las empresas en la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que generan?
JVR: Hay distintos contextos en los que se mueven las empresas. Por un lado tenemos empresas como Aplazame, de reciente creación y con un enfoque data-driven desde el origen. Esto permite que se propague una cultura centrada en el dato y que por todas las áreas se motiven debates y se tomen decisiones en consecuencia.
Otro contexto es el de empresas que llevan operando más tiempo y, por lo tanto, tienen que transformarse para acomodar una cultura y una organización data-driven, tanto en la dimensión de negocio como la dimensión técnica. En el sector financiero hay recorrido de mejora tanto a nivel de tecnología como en el uso de los datos para añadir un valor diferencial a negocio.
Independientemente del contexto en el que se encuentre cada empresa el potencial existente haciendo uso eficiente de los datos es algo que ya ha calado y se ha interiorizado.
BdM: ¿Cómo es el día a día de un CDO en banca?
JVR: (Risas) Nuestra realidad en Aplazame no hace que mi perfil encaje con el de un CDO de banca estándar. Tras la adquisición de Aplazame por el grupo WiZink Bank estamos experimentando una transformación muy fuerte motivada por un crecimiento exponencial tanto en las operaciones como en el equipo.
Mi día a día se centra en mantener el ritmo de trabajo y agilidad que siempre hemos tenido mientras se aterrizan las (grandes) expectativas que ha depositado WiZink Bank en nosotros. Esto me involucra a distintos niveles de abstracción, desde negocio, regulación, estrategia e incluyendo también la dimensión técnica.
BdM: ¿Cómo afecta el avance imparable de la Inteligencia Artificial en el manejo de datos?
JVR: Supone un salto diferencial en los procesos, y bien dirigido se transforma en una potente ventaja competitiva.
En Aplazame hemos conseguido hilar muchísimo más fino a la hora de aprobar las operaciones apalancándonos en el desarrollo que hemos realizado de un motor de decisión basado en Machine Learning. Esto también presenta retos sobre cómo hacer stacking de los distintos modelos, es decir, cómo hacer que los modelos cooperen entre sí y no tenga cada uno una visión parcelar de las operaciones. Resolver estos retos tiene una gran componente exploratoria y de manejo de tecnologías muy recientes.
“En Aplazame hemos conseguido hilar muchísimo más fino a la hora de aprobar las operaciones apalancándonos en el desarrollo que hemos realizado de un motor de decisión basado en Machine Learning”
BdM: ¿Qué importancia tiene la figura del CDO en su empresa?
JVR: Considero que incorporar en el comité a un perfil como el CDO hace que desde negocio y estrategia se busque cómo pueden los datos añadir valor al negocio y marcar una posición diferencial. Creo que este es un buen enfoque ya que se extiende esta visión desde el origen.
Este enfoque habilita que exista un departamento de datos en la empresa, sin que sea dependiente de forma directa del departamento de tecnología, y que, por lo tanto, el área de datos pueda marcar sus propios ritmos de desarrollo y de trabajo, que no tienen por qué corresponder con los de tecnología. Y por supuesto, teniendo una estrecha relación con el área de tecnología y también entre CTO y CDO.
Adicionalmente, la figura del CDO en una empresa la considero fundamental para que se aprovechen los datos tanto en una vertiente Data Analytics & BI, fundamental para democratizar el acceso al dato e instaurar una cultura data-driven, como en una vertiente Applied AI, fundamental para poder desplegar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial en producción añadiendo valor al producto.
BdM: ¿Encuentra profesionales suficientemente preparados para incorporar a su equipo?
JVR: El talento es siempre difícil de encontrar en cualquier área, y muchas veces la búsqueda tiene una componente fuerte de serendipia. Por eso estoy constantemente atento y deseando sumar talento al equipo y a toda la organización.
BdM: ¿Qué requisitos cree usted que debe cumplir un responsable de datos?
JVR: Creo que es necesario que entienda el negocio, el producto y también aspectos más técnicos sobre AI tanto arquitectura Cloud como la matemática detrás de los modelos.
“El talento es siempre difícil de encontrar en cualquier área, y muchas veces la búsqueda tiene una componente fuerte de serendipia”
BdM: ¿Cuál es el mayor problema al que se ha enfrentado en su carrera profesional a la hora de manejar datos?
JVR: Destacaría dos problemas que suelen ser recurrentes. Uno es la regulación, que además suele ser cambiante. Otro, la interpretabilidad de los modelos de Inteligencia Artificial para proporcionar un marco de confianza.
BdM: ¿Es posible la democratización del acceso al Big Data?
JVR: Considero que sí, que es necesaria en las empresas y en otros ámbitos, y que supone un reto técnico desempolvar datos en silos y ponerlos al servicio, pero también supone un reto cultural en la organización.
BdM: ¿Cuáles son los pros y los contras de la tecnología blockchain?
JVR: Veo muchos pros a la tecnología blockchain. La idea de tener una base de datos descentralizada y de confianza que es elaborada por nodos o miembros que no tienen por qué confiar entre sí me resulta muy atractiva. Como contras creo que aún está en fases tempranas y tiene limitaciones para integrarse en un sistema en producción y por lo tanto en un producto.
BdM: ¿Es posible saber lo que quiere el cliente y adaptarse a sus necesidades gracias a los datos que ofrece? ¿Hasta qué punto va a llegar la personalización de los servicios?
JVR: Considero que el cliente siempre va a mantener la libertad en la toma de decisiones y por lo tanto a la hora de optar por un producto o servicio determinado. Lo que permite la Inteligencia Artificial, entre otras muchas cosas, es poder ofrecer al cliente información cada vez más relevante para el contexto en el que se encuentre.