SAS Visual Analytics optimiza la información en Bancos

SAS VA

 

SAS Visual Analytics amplía las posibilidades de acceso y aprovechamiento de la información, incluyendo a Big Data

 

 

La industria bancaria sigue generando cada vez más datos y eso, a su vez, genera una demanda de capas de información o reportes que sean fáciles de entender, navegar y entender por los usuarios finales.

SAS comenzó a desplegar una agresiva estrategia de desarrollo de una capa de visualización de analíticos el año pasado. Son en especial los ancos los que ahora pueden salir beneficiados con una interfaz más intuitiva que no necesita de un nivel importante de conocimiento técnico para ser utilizada. Los usuarios pueden ahora generar reportes sobre la marcha con tecnología in-memory, lo que les permite utilizar grandes volúmenes de datos y potencializar las arquitecturas de browser client/server ya sea en PCs o en dispositivos móviles.

La gente de SAS prevé con fundamento que esta interfaz prolifere y que, en el largo plazo, se convierta en el estándar para todas las soluciones que la empresa tiene dedicadas a la banca. Con esta estrategia, SAS se convierte en un proveedor a  tener aún más en cuenta, ya que no sólo ofrece herramientas estadísticas y capacidades para la creación de modelos. También maneja la capa de interfaz visual que hace falta para traducir datos desde un lenguaje técnico a uno humano.

Mayor visualización para las plataformas analíticas de SAS en general

SAS Visual Analytics es sin duda una de las áreas que mayor atención recibe por parte de la gente de SAS. De hecho, cuenta con un notable impulso en investigación y desarrollo. Esta es una solución que, en esencia, brinda amplias capacidades de visualización de datos en forma intuitiva y rápida. Y esto es muy importante de destacar, ya que este proveedor tradicionalmente había desarrollado analíticos aptos para ser utilizados solamente por usuarios muy capacitados y aptos para el uso de herramientas estadísticas y construcción de modelos.

Esta solución de SAS fue creada desde su inicio para realizar cálculo analítico de alta velocidad en la modalidad que conocemos como in-memory. De esa manera va mucho más allá de las tradicionales capacidades de query (consulta) y reporting, ya que ofrece la posibilidad de explorar visualmente grandes conjuntos de datos rápida y eficientemente usando un browser Web desde una PC o notebook. También puede usarse desde un dispositivo móvil utilizando una aplicación híbrida o bien un browser nativo. La solución se basa en la tecnología SAS LASR Analytic Server, con su potencia que acelera notoriamente la computación analítica. Una vez que los datos son cargados dentro del servidor, los usuarios pueden explorar interactivamente para ir teniendo insights y poder descubrir patrones y tendencias para su posterior análisis.

Este nuevo enfoque de SAS tiene la virtud de abrir el acceso a la información a muchos empleados de los bancos para que tomen mejores decisiones, algo que antes era privilegio de los expertos en tecnología. La solución cuenta con un alto nivel de automatización y pre-configuraciones. De esa manera, algunas características de presupuesto, generación de gráficos  y dra-and-frop, aparecen en la interfaz en forma muy amigable y pueden ser usadas de inmediato y sin necesidad de crear código SQL (Standard Query Language).

Son numerosos los bancos que utilizan las herramientas de modelado de SAS y tienen que ocuparse del desafío que representa integrarlas con una capa separada de Business Intelligence (BI). Esta solución ayuda a superar ese desafío.

Si bien el mercado de BI y analíticos es ya un mercado maduro y existen herramientas ampliamente adoptadas, la integración de sistemas es un desafío para muchos bancos que, con el tiempo, han ido desarrollando herramientas de reporte propias y complejas. En esos casos, muchos proyectos fracasan y no terminan alcanzando los resultados de integración esperados. Una combinación más avanzada de analíticos y BI puede facilitar la mejora de las capacidades de reporting de las organizaciones bancarias. Y es por esa razón que es de esperarse que la capa de visualización de SAS se convierta en un estándar para todo el software de su portafolio bancario, incluyendo a las áreas dedicadas a fraude y delito financiero, administración de capital y riesgo y retroalimentación del cliente.

Potencia en tiempo real y facilidad de uso facilitan la adopción

BI y analíticos ya son familiares al ambiente bancario y si bien en general se implementan para atender a problemas separados. Para muchos bancos, la meta es ahora crear una solución de inteligencia automatizada. Esto es automatizar en la mayor medida posible el trabajo que realizan manualmente los analistas del negocio y optimizar el nivel de contenido de los reportes. Esto hará que los reportes sean más breves y más informativos e intuitivos.

Los bancos todavía enfrentan muchos desafíos relacionados con datos, tales como la incapacidad de crear acceso on-demand y superar la falta de consistencia, credibilidad, relevancia y completitud. El procesamiento en tiempo real es muy difícil de lograr y, en general, los analistas trabajan con datos de ayer. Cuando se implementan herramientas de BI y analíticos, uno de los mayores desafíos es la falta de capacitación y entrenamiento. Muchos proveedores trabajan muy bien en la implementación del software y luego desaparecen. Existe una amplia brecha en capacitación y hay bastante rechazo de la gente para aprender a usar esas herramientas. La mayoría de los empleados tratarán de evitarlas y directamente les molesta trabajar con datos, hecho comprobado a través de múltiples estudios realizados. En la industria bancaria, el nivel de divulgación en la implementación de herramientas de BI es más alta que en otras industrias pero todavía no cubre las expectativas de la mayoría de los bancos.

El enfoque de los analíticos visuales de SAS puede convertirse en una bisagra en bancos que tienen que superar desafíos como los que hemos descrito, especialmente aquellos que tienen que aprovechar las ventajas de las tecnologías Big Data y aprovechar una amplia gama de fuentes de datos, hoy desconectadas, para tener un mejor entendimiento de las situaciones y mejorar la toma de decisiones.

Un banco de Taiwan, Cosmos Bank, ha implementado SAS Visual Analytics para sus áreas de inteligencia del cliente y administración del riesgo. Esto lo ha logrado implantando una solución Big Data con acceso instantáneo a grandes repositorios de información y datos. En este caso, la solución ha reducido los tiempos de preparación de reportes y los ejecutivos del banco tienen acceso instantáneo a las más recientes vistas basadas en los más recientes datos. Pueden utilizar para ello sus PCs o tablets. También tienen la capacidad de analizar datos en forma instantánea, algo que puede ser crítico y que requiere de altos controles de riesgo para que pueda validarse.

El objetivo de Cosmos es que sus oficiales y miembros directivos dispongan de atractivas tablas y gráficos que les permitan extraer el significado de los datos y puedan tomar decisiones fundadas.  Un mejor insight de los datos ayuda a este banco a tener un mejor conocimiento de sus clientes y a evitar la toma de decisiones difíciles como las relacionadas con competencia de precios, por ejemplo. En su lugar, pueden enfocarse en variables que tengan sentido desde una perspectiva de riesgo-retorno.

Este artículo se basa en los comentarios del analista senior de Ovum, Jaroslaw Knapik, especialista en Tecnología para Servicios Financieros.