Banco Santander adopta solución de Data Mining de SAS y construye modelos de crédito para anticipar riesgos de no cumplimiento de las obligaciones

El Banco Santander, desde las últimas adquisiciones en Brasil—Banespa y el Banco Meridional—se ha convertido en el tercer mayor banco privado del país en número de activos y pasó a almacenar un gran volumen de informaciones.
Para optimizar los modelos de crédito ofrecidos a sus clientes y asegurar la reducción de los niveles de falta de cumplimiento de las obligaciones, el banco está invirtiendo en recursos eficaces de tecnología.
En diciembre del año pasado, adoptó la solución de Data Mining de SAS, que forma parte del CRM Analítico de SAS, para explotar y obtener conocimientos de su base de datos.

La institución realizó una evaluación para medir los beneficios y el desempeño de la solución, comparándola con otras del mercado, antes de adoptarla. Después de esta etapa, se concluyó que la solución de SAS procesó un gran volumen de datos en un corto espacio de tiempo, lo que demostró su desempeño superior. Un punto que se deberá destacar es que, en la mayoría de las tareas ejecutadas a través del recurso ofrecido por el SAS/Enterprise Miner, obtuvo un desempeño del 70% superior en comparación con la solución ofrecida por los competidores, considerando también el tiempo de procesamiento de las actividades.

Además de ello, según Daniel Arraes, gerente general de Modelos y Políticas de Riesgo del Banco Santander, otro
ítem que ha tenido influencia en la adopción de la solución de Data Mining fue la calidad de los servicios ofrecidos por el soporte técnico de SAS.
 
La solución está siendo usada por el Banco Santander para procesar datos de más de 1 millón de clientes. De acuerdo con Daniel Arraes, además de trabajar con un gran volumen de informaciones, la solución SAS consigue actuar con diversas variables. “Para que tengamos una idea de su capacidad de análisis y proceso, en un trabajo con 15 mil a 20 mil registros, llegamos a operar con 300 variables.

Otro ejemplo fue un proceso en el que evaluamos 2 mil variables de cada cliente para medir el comportamiento en nuestra cartera de cheque especial, lo que nos ha permitido comprobar la capacidad de proceso y análisis del producto”, enfatizó el gerente.

Uso en el área de Marketing
La solución SAS también está siendo usada por el área de marketing del banco para la excelencia de los flujos de la relación con clientes y prospectos, incluyendo la adquisición, activación, retención y recuperación de clientes.

Según Daniel Levites, director de Database Marketing , algunos modelos ya han sido elaborados y los resultados
están siendo verificados. “Las perspectivas con la utilización de la solución de Data Mining de SAS son animadoras. Pretendemos optimizar el budget de marketing directo y de otros canales.

Resultados
Tres meses después del uso de la solución, el Banco Santander ha desarrollado cuatro nuevos modelos de evaluación de riesgo y una serie de otros estudios menores. De acuerdo con Arraes, se espera ya en el primer año de utilización de los modelos desarrollados con los recursos de SAS/Enterprise Miner, una disminución significativa en la pérdida de créditos en todas las carteras minorista del banco.

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