Banco Popular en Colombia revoluciona su estrategia de riesgo crediticio con el poder de la analítica avanzada de SAS.
Una solución que logró integrar el proceso de transformación digital del banco, mejoró la automatización en la extracción de datos y permitió habilitar una fábrica de modelos que redujo los tiempos de implementación.
85%
ROI en 5 años
Solución empleada • SAS® Intelligent Decisioning • SAS® Credit Scoring for Banking • SAS® Data Integration • SAS® ABT Builder
Gestión de Riesgo a otro nivel
Algunos de los años recientes significan para muchos, tiempos de transición. Para otros, años como los de pandemia fueron de oportunidades, de transformación y modernización. Este es el caso de Banco Popular, institución bancaria líder en Colombia y miembro del Grupo Aval Acciones y Valores S.A., que aprovechó este tiempo para llevar su estrategia de gestión de riesgo crediticio a un siguiente nivel con la ayuda de SAS.
La entidad ya venía trabajando su proceso de transformación digital y de modernización de sus plataformas, dentro de la que se enmarcó la búsqueda de una solución que optimizara su proceso de desarrollo, implementación y administración de modelos analíticos de riesgo crediticio. El banco enfrentaba desafíos en términos de eficiencia, integración tecnológica y reducción de riesgos.
“La implementación de esta solución de Gestión de Riesgo Crediticio con SAS es muy importante para nosotros. Está alineada con la estrategia de transformación digital que desarrollamos y nos permite avanzar en la modernización operativa. Las soluciones de SAS son mucho más ágiles y conllevan plataformas modernas ayudándonos a ser más eficientes y competitivos”. Víctor German Hernández Ruiz Gerente Analítica De Crédito E Innovación Banco Popular
“Nos vimos ante la necesidad de buscar una herramienta que se integrara con el proceso de transformación digital, mejorara la automatización en la extracción de datos, que permitiera habilitar una fábrica de modelos y, finalmente, conllevara una reducción de los tiempos de implementación. Igualmente, era importante disminuir el impacto del riesgo del modelo al centralizar la administración en una única plataforma”, dice a su vez Mario Andres Rubiano Rojas, Jefe de Modelos Analíticos en Banco Popular y otro de los involucrados en identificar las necesidades puntuales y buscar la respuesta eficaz al desafío que se presentaba.
Resultados
3.4%
Ahorros en provisiones
10%
Aumento de ingresos por aprobación de créditos
40%
Reducción en el ciclo de modelamiento
80%
Reducción en tiempo de implementación
¿Por qué SAS?
SAS fue elegido por su experiencia y reputación en el mercado de software analítico, especialmente en soluciones de scoring para instituciones financieras. Además, la integración efectiva de SAS Credit Scoring con sistemas existentes, el soporte y las actualizaciones regulares, respaldaban su elección
SAS Credit Scoring para ser muy ágiles y reaccionar más rápido
La solución implementada fue SAS Credit Scoring for Banking, que para este caso puntual utiliza una combinación de productos de herramientas de software de SAS, incluyendo:
- Data Integration para el cargue de información
- SAS ABT Builder para construcción de Datamart y ABT’s.
- SAS Credit Scoring for Banking para la orquestacion del proceso de modelaje, ejecución de backtesting, validación y monitoreo de modelos desarrollados.
- Model Manager el seguimiento del inventario de modelos, seguimiento al monitoreo, seguimiento a las validaciones además de la ejecución de los modelos
- Guide y Studio para la visualización y manipulación de información.
- Miner para la generar análisis de información y nuevos modelos.
- SAS Inteligent decisioning para desplegar decisiones que involucren las reglas y modelos analíticos
El plan de implementación involucró diversas etapas, entre las que se destacan la instalación de la solución en servidores AWS, la configuración de las conexiones entre los servidores y los sistemas y equipos del banco, la carga de información de los clientes en la plataforma de SAS y la creación de un datamart para el almacenamiento y procesamiento de datos. Además, se utilizaron técnicas de ABT para construir y calcular los modelos de scoring, y se implementó un proceso de calificación para generar las bases de datos necesarias. Asimismo, la solución se integró exitosamente con otros sistemas y aplicaciones del banco, asegurando la accesibilidad y la usabilidad de la información en todo momento.
“A través de esta herramienta, se implementaron procesos automáticos de backtesting, generando resultados mensuales para el análisis y la definición de planes de acción sobre los modelos. También se desarrollaron módulos para la definición de modelos “champion-challenger” con despliegues semiautomáticos a producción, brindando una mayor agilidad en la gestión de los modelos y en la toma de decisiones”, explica Víctor German Hernández.
Resultados tangibles, beneficios sostenibles
La implementación de modelos precisos ha facilitado la calificación de riesgo en diferentes etapas del ciclo, permitiendo decisiones preventivas y una gestión más eficiente de la cartera. La solución se ha integrado perfectamente con sistemas internos y externos, optimizando la infraestructura actual y futura del banco. Y con todo esto la entidad ahora tiene a su disposición informes y visualizaciones detallados que agilizan la toma de decisiones en un mercado competitivo.
Además de estos logros tangibles, el Banco Popular ha experimentado beneficios económicos notables. Con un retorno de inversión estimado del 85% en cinco años y una mejora significativa en ahorros en provisiones (3,4%) y aumento de ingresos por aprobación de créditos (10%), con reducción significativa de tiempos destinados al ciclo de modelamiento (40%) y aún más de implementación (80%).
“Hoy en día podemos decir que la implementación de esta solución de Gestión de Riesgo Crediticio con SAS es muy importante para nosotros. Está alineada con la estrategia de transformación digital que viene desarrollando el banco y nos permite avanzar en la modernización operativa integrando soluciones que son mucho más ágiles y que conllevan plataformas modernas ayudándonos a ser más eficientes y competitivos en el mercado”, sostiene Víctor German Hernández Ruiz, Gerente de Analítica, Banco Popular.
Así, el Banco Popular en Colombia no solo avanza en su proceso de transformación digital, se hace más eficiente y mejora sus modelos analíticos para ser más ágil en los requerimientos de sus clientes. También se pone a tono para dar el salto a la implementación de soluciones avanzadas con componentes de inteligencia artificial, que es uno de los requerimientos y tendencias que maneja la industria financiera en general y que se constituye en un paso futuro en la estrategia de modernización de plataforma que lleva a cabo el banco. Por el momento, la colaboración entre Banco Popular y SAS es un testimonio real de cómo la innovación analítica permite transformar la gestión de riesgos en el sector bancario y cómo esta puede dar a las entidades la agilidad y poder de reacción que hoy necesitan.
Beneficios obtenidos
La solución de SAS brindó múltiples beneficios a Banco Popular:
- Precisión en la toma de decisiones: Modelos de scoring altamente precisos mejoraron la toma de decisiones crediticias y la eficiencia en el cálculo de pérdida esperada.
- Eficiencia en gestión de cartera: Calificación precisa de riesgos facilitó la gestión de créditos y decisiones preventivas.
- Integración con sistemas existentes: Conexiones exitosas con sistemas internos y externos maximizaron el uso de infraestructura actual.
- Informes y visualizaciones: Información visual permitió análisis más efectivos para decisiones informadas en un mercado competitivo.
- Reducción de tiempos y mayor control: Mayor control en todas las etapas del ciclo de vida de modelos de scoring.
- Conectividad y Productividad: La solución se conecta efectivamente con sistemas internos y aprovecha la transformación digital. Empodera al equipo de IT, optimiza la productividad y crea una infraestructura ágil.
