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GestranBank, Know How probado en Bancos y listo para usar

Infonews

GESTRAN - Inteligencia Transaccional
Santiago, Chile. 21 junio, 2018. Los Bancos de hoy tienen acceso a grandes volúmenes de datos; sin embargo, han mostrado ciertas dificultades para seleccionarlos, interpretarlos y extraer de ellos conocimiento de valor para la gestión efectiva de sus procesos y recursos. Esto representa una desventaja competitiva para ellos, especialmente en el contexto de transformación digital que se vive a nivel mundial.

De hecho, los Bancos siempre han deseado tener acceso a información confiable, integra y oportuna de las transacciones e interacciones de los clientes, productos que comercializan y canales que operan. Ya que, de lograrlo, acceden a beneficios importantes, como:

  • Formulación de estrategias competitivas
  • Toma de decisiones basadas en datos fidedignos
  • Optimización de procesos
  • Incremento de la productividad
  • Mejora de la experiencia del cliente
  • Reducción de costes operativos, tecnológicos y administrativos
  • Generación de servicios y productos personalizados

En la práctica, estos beneficios se traducen en mayor competitividad y mejores posibilidades de satisfacer al consumidor moderno. Un Informe de consultoría sobre Big Data en la banca, desarrollado por Capgemini y citado en un artículo de Forbes, señala que:

  • Los Bancos que aplican análisis a datos de clientes tienen una ventaja de 4 puntos porcentuales en participación de mercado con respecto a aquellos que no lo hacen.
  • Los Bancos que usan análisis para comprender la deserción de clientes tienen una ventaja de 12 puntos porcentuales sobre aquellos que no lo hacen.

Además, para el año 2021, la mitad de la población adulta del mundo se establecerá en el banco digitalmente. Toda entidad financiera que desee subsistir en ese ecosistema debe optimizar desde ya su gestión de datos.

Entonces ¿por qué las demoras, dificultades y el poco éxito?

Los Bancos invierten cada día vez más capital en transformación digital. De acuerdo con una investigación de Gartner, citada en un Informe de Deloitte, la industria bancaria a nivel global gastará US$ 519.000 millones en TI en 2018, un aumento del 4,1% interanual. Sin embargo, los esfuerzos aún no son suficientes, especialmente en lo que respecta a la conversión de datos en información de valor.

Los sistemas tecnológicos de gran parte de los Bancos son difíciles de administrar. Presentan una mezcla de sistemas, plataformas, software, infraestructura heredada, mainframes y cores bancarios, que demandan importantes recursos humanos y capital para garantizar su debido funcionamiento. Por lo tanto, muchas de las soluciones de gestión resultan temporales, dispersas y poco integrales.

Adicionalmente, han invertido capital y talento humano en el desarrollo de soluciones a la medida que no siempre logran convertir los datos en conocimiento de valor.

En ese contexto, hace ya más de dos décadas los Bancos han optado por adquirir herramientas de Business Intelligence como MicroStrategy, QlickView y Tableau, entre otros; asumiendo importantes inversiones de capital en licencias, implementación, consultorías, infraestructura y talento humano. En principio, el desembolso parece estar justificado, pero luego de uno o dos años a la hora de usar la solución se percatan de que esta no ofrece los resultados esperados, los datos no son limpios y el sistema no se adaptaba a las necesidades evolutivas de la organización.

Hoy algunos Bancos han optado por gestionar los datos mediante plataformas de Big Data. Cloudera, Oracle Essbase y HP Vertica, entre otras plataformas, marcan presencia en la escena por su procesamiento de datos, escalabilidad, inteligencia artificial y varias tecnologías de punta. Pero esto supone, para la organización que la implementa, nuevamente una fuerte inversión de capital en licencias, implementación, infraestructura, más largas consultorías en diseño y desarrollo de modelos de datos, procesos de alimentación, herramientas de gestión, cuadros de mando, paneles de control y otros formatos de salida de información; cuya usabilidad y cumplimiento de requisitos solo pueden ser verificados después de un año, dos años y hasta más tiempo.

Know How probado en Bancos y listo para usar

En GESTRAN S.A., se desarrollan servicios de alcance y profundidad incomparables, especialmente diseñados para disponer a los Bancos el poder, ventajas y beneficios de la inteligencia transaccional en modalidad SaaS, Auto escalable, con Visualización WEB y Mobile(Android), sobre Big Data RedShift, S3, EC2, CloudWatch, Machine Learning y otros componentes en un ecosistema AWS Amazon. De aquí nace GestranBank: Servicios de Inteligencia Transaccional para Bancos.

GESTRAN - Areas Apoyadas

El Big Datamart administrado, íntegro y confiable con capacidad de almacenamiento ilimitada, permite la actualización continua de datos; la entidad bancaria solo debe proporcionar las interfaces y el diccionario de datos correspondiente, de ahí en más el Área de Servicios de GESTRAN S.A. estará siempre monitoreando y gestionando la integridad de datos e información, apoyada también por componentes de software semiconscientes. Este servicio es ideal para que los bancos puedan satisfacer sus necesidades de información confiable, integra y oportuna, y que además de las características enunciadas hasta el momento, ofrece:

  • Mantención completa de la infraestructura en AWS Amazon
  • Servicio omnipresente/ubicuo disponible desde cualquier lugar
  • Data persistente sin restricciones
  • Capacidad ilimitada de usuarios remotos y concurrentes
  • Integrabilidad con aplicativos Banco, BIs y Plataformas de Big Data
  • Crecimiento constante de funcionalidades
  • Soporte y transferencia de conocimiento permanente

La implementación de GestranBank queda lista hasta en 3 meses y presenta un valor mensual al menos ocho veces más bajo que el de soluciones de mercado referenciadas en este artículo y que podrían entregar un servicio permanente y persistente.

GESTRAN - Innovacion - Inteligencia Transaccional

Durante su presentación en el Desafío Ingenia, Chris Skinner, experto en Fintech, dijo: “En el futuro no haremos negocio con préstamos, pagos o créditos. Haremos negocio gracias a los datos. Gracias a conocer a los usuarios y ofrecerles servicios personalizados impulsados por la inteligencia artificial”.


Comentarios

1 comentario
  • Muy buen articulo. Es necesario que los bancos tengan un control total de sus transacciones y puedan obtener información y conocimientos de ellas en minutos, no en semanas (y a punta de Excel) como ocurre hoy.

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