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GestranBank: inteligencia transaccional para bancos

Infonews

GESTRAN - transactional intelligence
Santiago, Chile. 13 de abril, 2018. Amazon Web Services publica en su sitio: “Actualmente, nos encontramos en medio de un boom de Big Data, lo que significa que hoy hay más información de la que nunca antes ha estado disponible. Más datos significan más oportunidades para encontrar patrones y soluciones, de ahí que actualmente los datos representan un activo valioso a la hora de hacer crecer cualquier negocio. Cuando los datos hablan, lo ayudamos a encontrar la mejor manera de escucharlos.”

En el caso de la industria financiera, multitud de clientes, empleados, socios y otros actores realizan a diario millones de transacciones a través de los diferentes canales que los bancos ponen a disposición. En consecuencia, producen exorbitantes volúmenes de datos (estructurados y no estructurados) que las instituciones bancarias pueden y deben poner en el centro de sus estrategias para optimizar la gestión general. En ello juega un papel indispensable la inteligencia transaccional.

En GestranBank se disponen servicios de alcance y profundidad incomparables, diseñados para ayudarle a aprovechar el poder de la inteligencia transaccional en formato SaaS, auto escalable, con visualización WEB y Mobile, aprovechando la capacidad técnicamente ilimitada de los big data, el aprendizaje automático/inteligencia artificial (Machine Learning) en un ecosistema AWS Amazon para que los bancos puedan tomar decisiones basadas en datos que impulsen sus negocios.

Inteligencia transaccional y gestión de la información

Ese considerable volumen de datos captados de las transacciones conforma el Big Data de una institución bancaria. Pero en el mundo corporativo moderno y digital, no es suficiente con poseerlo. GestranBank se encarga de procesar y analizar aquellos datos para descartar los que no son de calidad y convertir el resto en información usable para la resolución de problemas y la optimización de la gestión en todas las esferas de la organización.

En consecuencia, es imprescindible migrar hacia un modelo Big Data Smart. Este describe aquellos datos que representan información válida, bien definida y significativa que puede acelerar el procesamiento de la información mientras se garantiza la continuidad, integridad, disponibilidad y seguridad de la información.

Esto es lo que hace la inteligencia transaccional: recibir diariamente todas las transacciones de una entidad y transformarlas en información valiosa que se dispone en forma de funcionalidades, know how empaquetado e insights listos para usar; las funcionalidades individuales quedan disponibles para ser integradas a voluntad dentro de la red Banco para generar sinergias en procesos, sistemas y otros… Cuando eso ocurre inherentemente se promueve lo que se llama “Propiedades Emergentes”(sumar un saber) y con esto la oportunidad de influir en la dinámica de los sistemas.

De este modo, las gerencias y departamentos administrativos de los bancos tienen acceso constante a información procesada, útil y de calidad, que pueden emplear para gestionar inteligentemente el banco, hacerlo más competitivo y responder a las exigencias y necesidades reales de los consumidores modernos de servicios financieros.

Integrar la inteligencia transaccional a las operaciones de una entidad financiera

Actualmente, gran parte de las entidades financieras organizan los datos de sus transacciones en un BigData, para luego transformarla en información usable mediante herramientas como Hadoop, MongoDB, Tableau, Pentaho y QlikView. Pero esa ya es una metodología ineficaz que no responde a la velocidad exigida por las dinámicas del mercado moderno.

Usualmente, cuando el procesamiento de los datos es finalizado y la información llega a las gerencias, esta corresponde a mes pasado. Por lo cual las decisiones se toman fuera de tiempo o con fundamento en información desactualizada que induce a errores o a una gestión poco competitiva con respecto a la de los bancos que emplean tecnologías más modernas y persistentes para dicha tarea.

Como ya se señaló, para tal fin lo más eficiente y eficaz, es implementar el modelo del Big Data inteligente de Transacciones. Al respecto, el servicio GestranBank, solución integral de Gestran S.A., es la opción ideal.

GestranBank es un servicio basado en la nube de AWS Amazon con Uptime de 99,99%, especialmente diseñado para recibir las transacciones diarias de una entidad financiera y convertirlas en información de valor. Entre sus múltiples funcionalidades cabe destacar que ofrece Big Datamart administrado con capacidad de almacenamiento técnicamente ilimitada. Además, permite el acceso a múltiples funcionalidades con gráficos y tablas que facilitan la visualización WEB y Mobile del comportamiento de los clientes, del análisis transaccional multicanal, de la productividad y eficiencia de recursos humanos y/o tecnológicos, entre otros.

GestranBank, la inteligencia transaccional para bancos

Sin duda, GestranBank es la herramienta ideal para eficientizar los procesos, y generar economía y ahorro aprovechando al máximo los recursos disponibles en la era de la Información.

Al tener acceso a datos actualizados sobre el comportamiento de los clientes, productos y uso de canales mediante el registro de todas las interacción del cliente con el banco, es mucho más sencillo para la gerencia y administración crear servicios y productos mucho más personalizados, que realmente satisfagan sus necesidades, le entreguen un valor agregado y conviertan la experiencia del cliente en algo único e inigualable.

Cabe señalar que al tratarse de una plataforma basada en la nube Amazon AWS, GestranBank tiene acceso a un diverso conjunto de servicios globales de informática que le facilitan prestar a los bancos un servicio auto escalable para responder eficazmente al constante crecimiento del sector financiero.

De acuerdo con investigaciones sobre el tema, en el futuro inmediato solo podrán sobrevivir las empresas que sean “data-driven”, es decir aquellas capaces de poner los datos en el centro de su estrategia, con el objetivo de utilizarlos para aprender de cada interacción con los clientes y ofrecer productos y servicios innovadores y personalizados.


Comentarios

1 comentario
  • Si no conoces lo que ha pasado, no puedes saber qué pasa y que puede pasar en tu negocio bancario. El conocimiento de TRX realizadas y su variación en el tiempo permite mejorar en un grado de magnitud la gestión.

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