En nuestra nota anterior, Qlik®: Top 12 de soluciones en Servicios Financieros (Parte 1) te adelantamos 4 soluciones Qlik® que han ayudado a las empresas más grandes de servicios financieros a resolver algunos de sus problemas de negocio, en esta nota compartimos 4 más.
Rendimiento de las sucursales
El desafío del negocio
Desde el advenimiento de los cajeros automáticos (ATM), Internet Banking y, más recientemente, apps bancarias, la naturaleza de la red de sucursales bancarias ha sufrido una transformación significativa. Como las interacciones en la sucursal son la única oportunidad para conocer a los clientes cara a cara, presentan una oportunidad única de asesorar, actualizar perfiles de clientes y educarlos sobre los productos adecuados a su etapa de vida. Los ejecutivos bancarios necesitan de transparencia y conocimiento consistente sobre su red para proveer un coaching objetivo a los gerentes de sucursales, medir la efectividad de las campañas de marketing locales / globales y ofrecer capacitación al personal para aumentar la penetración del producto y referencias de productos.
El acercamiento de Qlik con el cliente
El modelo asociativo de Qlik apoya al personal y líderes de sucursales con medidas de rendimiento transparentes y consistentes en toda su red de sucursales. La plataforma de análisis visual de Qlik fomenta la exploración, permitiendo a la administración de sucursales examinar referencias de productos por parte del personal, para fomentar la formación y el modelado de sucursales y personal con éxito a través de análisis comparativos.
A través de la visibilidad de la etapa de vida del cliente, el historial de transacciones y las tenencias de productos, los asesores pueden identificar rápidamente las oportunidades de educar a los clientes sobre productos para proteger (seguros) o planificar para el futuro (planificación financiera). Mediante el uso de tablas de clasificación transparentes a través y dentro de las sucursales, los ejecutivos bancarios pueden incentivar a los empleados productivos compartiendo su éxito e instituyendo una competencia sana a través de la red.
El valor entregado al negocio
Mediante el examen de los patrones de transacción de sus clientes, el cajero puede invitar a los clientes a realizar en canales digitales interacciones de bajos ingresos, tales como transferencias bancarias y consultas de saldo de cuenta. A través de la visibilidad interactiva de los procesos bancarios centrales y la puntuación de los esfuerzos de los clientes / puntaje del promotor neto, las sucursales pueden reducir el tiempo necesario para aprobar y liquidar productos, simplificar los pasos de aplicación y, en última instancia, crear más negocios, a través de un enfoque continuo en el progreso de la aplicación.
— Qlik nos ha ayudado a reducir el número de informes personalizados. Ahora, los usuarios tienen acceso directo a la información que necesitan y pueden analizarla desde muchos aspectos diferentes.
— Xavier Gonzalez Farran, IT Director, Caixa Bank
Volumen y precios de nuevos negocios
El desafío del negocio
Analizar el volumen de negocios nuevos comienza con mirar la historia de precios y del volumen hacia atrás. Las complejidades de entender la rentabilidad de la vida útil proyectada van mucho más allá de los Ingresos por Intereses y AUM para enfocarse en otros factores clave tales como Precios de Transferencia de Fondos, Pérdida de Crédito Estimada, Asignación de Gastos y quizás lo más importante la asignación de Capital Económico y Regulatorio. Esta vista ajustada por riesgo es la única forma de entender las verdaderas tendencias del negocio y obtener visibilidad en el desempeño de los precios.
Las diferentes geografías, productos y silos de sistemas legados crean inconsistencias, errores y una visión incompleta de la posición de precios total de una organización. Además, el desafío de combinar los resultados con los competidores externos para optimizar verdaderamente el rendimiento de los precios añade una nueva oportunidad para prácticas inconsistentes.
El acercamiento de Qlik con el cliente
El enfoque de Qlik es eliminar los retrasos y proporcionar todas las fuentes de datos necesarias de origen, crédito y de precios. Esta imagen completa transforma el proceso de toma de decisiones de la organización proporcionando ideas significativas y realizables a cada área de negocio y a cada nivel de una organización.
La capacidad de Qlik para consolidar múltiples fuentes de datos en una aplicación es insuperable y esta visión histórica proporciona una imagen más clara del proceso de pronóstico.
El valor entregado al negocio
La perforación de datos de precios a través de las métricas Return on Equity y Capital Utilization es complicada, pero la plataforma de análisis visual de Qlik ha proporcionado a las organizaciones de Servicios Financieros la capacidad de aumentar el volumen, aumentar la rentabilidad y entender el impacto de las decisiones de precios basadas en el riesgo para lograr crecimiento y mayor rentabilidad.
Límites y exposiciones
El desafío del negocio
Los bancos de inversión necesitan vigilar de cerca sus libros de negociación para todas las clases de activos. Necesitan entender qué tan bien el capital está siendo utilizado por los comerciantes, y si están cerca de llegar a los límites que se establecen para cada escritorio / comerciante. Necesitan saber si el capital está siendo subutilizado para que puedan bajar los límites y asignar el capital más eficazmente en otros lugares. Por el contrario, también necesitan saber si se están violando los límites, de modo que los límites se pueden aumentar si es necesario, o los disciplinar a los comerciantes. Una mayor agilidad en la asignación de capital puede conducir a una mayor rentabilidad del capital.
Además de los límites, es importante entender las exposiciones, y éstas deben medirse por una serie de dimensiones diferentes, tales como: Geografía, Libro, Escritorio, Clase de Activos, Contraparte, Banda de Calificación Crediticia o Retorno sobre Activos (ROA), o Utilización.
Las empresas con buenos datos históricos también desean comparar la Exposición Potencial Esperada (EPE, por sus siglas en inglés) a lo largo de los diferentes períodos de tiempo, para ver cómo evoluciona el perfil de riesgo de una cartera a lo largo del tiempo. Tener acceso frecuente a esta información puede ayudar a un COO a asignar el capital de manera más efectiva. También es esencial cuando se trabaja con los gestores de riesgos para asegurarse de que el riesgo se distribuye en línea con el apetito de riesgo de una empresa.
Los bancos minoristas tienen una necesidad similar de administrar Límites y Exposiciones. Ellos necesitan analizar el minorista o el libro de crédito comercial para ver cómo está alocado el capital y tienden a filtrar el libro de crédito en un conjunto diferente de dimensiones. Estos suelen incluir: Gerente de Crédito, Oficial de Crédito, Geografía, Cesto de Probabilidad de Incumplimiento (PD), RoE, RoA, % Utilización y Grupo Económico. Esto se hace más difícil por el hecho de que las empresas siempre tienen un gran volumen de datos, y que por lo general se almacena en múltiples sistemas, con diferentes niveles de calidad de los datos. Los datos deben ser unidos, agregados y limpios antes de que sean útiles.
Los gerentes de crédito pueden ver qué clientes son elegibles para las extensiones de límite – a menudo porque están haciendo un alto rendimiento con un nivel aceptable de riesgo. A la inversa, también es fácil detectar líneas de crédito de bajo rendimiento o aquellas con un ROE basado en su perfil de riesgo y puede averiguar quién es responsable y actuar en consecuencia. Aplicaciones como esta son muy útiles para determinar qué empleados son responsables de los clientes con el mayor beneficio en relación con su puntaje de crédito. Esta información también puede resultar valiosa al determinar la compensación.
El valor entregado al negocio
El valor comercial de la gestión de límites y exposiciones es significativo. Es fundamental para la rentabilidad de un banco.
Las mejoras incluyen una mejor asignación de capital, rendimientos más altos con un perfil de riesgo más bajo, menor riesgo de concentración en la cartera de negociación, mayor precisión de la cobertura, exposición más equilibrada de la contraparte y mejora de la garantía.
El acercamiento de Qlik con el cliente
Qlik ha trabajado con numerosas empresas para crear aplicaciones de Límites y Exposiciones, es uno de los desafíos más frecuentes que se nos pide que abordemos. Para la cartera de negociación, los gestores de riesgos deben identificar dónde se producen las concentraciones, agrupadas por contraparte, sector empresarial, línea de productos, colateral, conjunto de compensación o región. Es una herramienta esencial para identificar dónde se concentra el riesgo y puede ayudar en muchas decisiones como la cobertura o el establecimiento de límites. Tradicionalmente, ha sido difícil para los gestores de riesgo obtener este tipo de información, pero con el modelo asociativo de Qlik es posible realizar agregaciones sobre la marcha y responder a cualquier pregunta que se produzca durante el día de negociación.
Para el libro de crédito, las aplicaciones de Qlik normalmente permiten a los usuarios obtener una visión holística del libro, y a menudo contiene un treemap, ayudando a los usuarios a identificar rápidamente qué gestores de crédito tienen la mejor utilización de capital y cuáles no. Se destacan las líneas de crédito con mala utilización y es fácil para el usuario saber con quién hablar sobre el problema. También es fácil ver los préstamos por calidad de crédito cesta, y ver qué grados de crédito están realizando.
Gracias a Qlik, los datos de los clientes ya están disponibles para nosotros de forma más rápida, clara y comprensible que antes. Esta transparencia es un requisito previo importante para la eficiencia de las relaciones con los clientes de nuestra organización.
— Markus Zwyssig, Member of the Board, Berenberg Bank in Switzerland
Modelado de escenarios y pruebas de estrés
El desafío del negocio
Los bancos y las aseguradoras tienen que completar las pruebas de estrés, tanto como parte de sus operaciones comerciales diarias, como como parte de su cumplimiento con una serie de varios reglamentos en diferentes regiones, incluyendo Basel III, Dodd-Frank (CCAR) y Solvency II, junto con muchos otros. Todos son bastante similares en concepto; la empresa debe definir una serie de escenarios diferentes a los que podría estar sometida durante sus operaciones comerciales, y luego probar cómo la empresa podría hacer frente a una serie de tensiones externas diferentes, basadas en la cartera de activos que actualmente posee o en el caso de una compañía de seguros, los riesgos asegurados.
El objetivo de las pruebas es entender el tipo de condiciones de mercado que romperían su negocio. Estos escenarios se ejecutan a través de un proceso de simulación, que prueba cada escenario con una gama de valores diferentes. A menudo, esto implica probar miles de escenarios contra cientos de diferentes condiciones de estrés, y tradicionalmente ha tomado mucho tiempo para conducir. La razón de que tome tanto tiempo es que los datos necesarios por lo general provienen de una multitud de fuentes, por lo que el modelado de datos complejos y la agregación es necesaria.
Una vez que los datos están completos, los modelos necesitan ser producidos – y son normalmente complejos. La construcción del escenario también es compleja, y las pruebas reales son muy intensivas en computación y normalmente toman muchas horas para ejecutarse. Si se mide todo el proceso, las pruebas de estrés suelen tardar muchos meses en realizarse.
Deloitte Consulting mejoró su agilidad en la toma de decisiones en más del 75% con Qlik.
— Ashwin Admala, BI Architect, Deloitte Consulting
El acercamiento de Qlik con el cliente
Qlik ha construido infraestructuras de prueba de estrés para una serie de bancos y aseguradores y se utiliza de múltiples maneras:
a) Para capturar, agregar y limpiar datos de la multitud de fuentes necesarias para construir una prueba de estrés. Estos incluyen posiciones, datos de mercado, vectores de precios, entidades legales y datos de cartera.
b) Modelar las diferentes condiciones de tensión y el rango de los diferentes parámetros a ensayar.
c) Modelar, construir y ejecutar los modelos de pruebas de esfuerzo requeridos para completar las pruebas.
d) Comparar los miles de resultados producidos por las pruebas para entender las condiciones bajo las cuales la empresa fallaría. Qlik toma estos resultados y los visualiza, lo que facilita a los gestores de riesgos entender los resultados y resaltar los cambios que deben realizarse. La clave aquí es que el modelo asociativo de Qlik permite que los datos se preparen rápidamente – y permite que las agregaciones de datos y riesgos ocurran al instante, apoyando un enfoque flexible al modelado y reduciendo drásticamente el tiempo requerido para ejecutar una prueba de estrés.
El valor entregado al negocio
El valor comercial alcanzado aquí es simple; el tiempo necesario para definir, construir y ejecutar las pruebas de estrés se reduce drásticamente – de meses a semanas para construir la infraestructura, y los gestores de riesgo pueden pasar a un modo de operación más ágil y ad hoc. Una vez que la infraestructura está en su lugar, las pruebas pueden ser variadas y ejecutarse bajo demanda, a veces tardando sólo unos minutos – permitiendo que las pruebas de esfuerzo intra-día se lleve a cabo a medida que cambian los riesgos de la cartera. El cumplimiento se puede obtener más fácilmente, pero lo más importante es que las empresas se vuelven ágiles y pueden cambiar su apetito de riesgo a medida que cambian las condiciones del mercado.
Descargá el informe completo de las Top 12 de soluciones en Servicios Financieros elaboradas por Qlik.