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Disrupción de los servicios financieros: cinco formas en que puedes beneficiarte de Oracle Autonomous Database

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Las tecnologías modernas permiten, tanto a las instituciones establecidas como a los nuevos competidores, responder a los desafíos que enfrentan, así como aprovechar las nuevas oportunidades.

Por Bertrand Matthelie*

En una entrada anterior del blog, hemos visto 4 maneras en que los minoristas pueden sacar partido de las disrupciones con Oracle Autonomous Database. Centremos ahora nuestra atención en el sector de los servicios financieros.

El tiempo de las operaciones bancarias tradicionales toca a su fin. El fenómeno de las tecnofinanzas de la última década, como un grupo de innovación ágil, ha cambiado las actividades bancarias para siempre. Asimismo, los gigantes de la tecnología han trabajado para disociar los servicios financieros, y suelen ser muy eficaces para administrar los perfiles de clientes, así como para prever preferencias y patrones de gastos.

Fuerzas poderosas están remodelando el sector bancario

Los efectos de la pandemia se dejarán sentir sobre el sector de los servicios financieros durante muchos años. Habrá quien adoptará las tecnologías emergentes y con el tiempo se tornará más fuerte, mientras que los nuevos participantes en el mercado, que cuentan con modelos empresariales innovadores, desplazarán a los ya establecidos, pero que son menos ágiles.

El aumento exponencial de los datos disponibles está impulsando nuevos productos y generando nuevas oportunidades. La capacidad de administrar y aprovechar todos esos datos es fundamental para lograr el éxito. Si bien es esencial extraer información para crecer, las instituciones financieras están también explotando el conocimiento para protegerse contra daños. Los delincuentes nativos digitales están más sofisticados que nunca, y erradicarlos requiere sistemas igual de sofisticados.

-Lee más: 4 formas en que los minoristas pueden aprovechar las disrupciones gracias a Oracle Autonomous Database

Un informe reciente de Omdia muestra que modernizar sistemas heredados es la prioridad #1 de TI de las instituciones financieras para aumentar su capacidad de innovar. En efecto, las tecnologías modernas permiten, tanto a las instituciones establecidas como a los nuevos competidores, responder a los desafíos que enfrentan, así como aprovechar las nuevas oportunidades. ¿De qué forma?  Echemos un vistazo a algunos testimonios de clientes que ilustran 5 formas en que puedes beneficiarte de Oracle Autonomous Database:

1. Impulsar la eficacia del marketing y las ventas, mejorando las tasas de conversión en un 40 % y reduciendo 3 veces la pérdida de clientes.
Up Sí Vale es un proveedor líder de soluciones de pago y otros servicios financieros que atiende a 16 000 empresas y 5 millones de clientes en todo México. Sus servicios incluyen tickets de pago de alimentación, viajes y combustible, así como tarjetas de prepago, billetera electrónica y programas de fidelización. Up Sí Vale necesitaba centralizar la información y optimizar los análisis de datos para conocer mejor sus diferentes tipos de clientes, pero deseaba hacerlo rápido y con una interrupción mínima de las operaciones.

La empresa eligió Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud porque eran fáciles de configurar, implementar, integrar con otras aplicaciones y operar sin administración de la base de datos. Up Sí Vale descubrió que la combinación de Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics le brindaba más flexibilidad, un mayor desempeño y una mejor integración con sus aplicaciones que Snowflake.

¿Qué resultados obtuvo Sí Vale?

•    Administración de datos consolidados de 240 millones de transacciones procedentes de 10 fuentes.

•    Una disminución del 90 % del tiempo empleado para la administración de la base de datos.

•    Implementación de Autonomous Data Warehouse en tres meses dentro de toda la empresa, configurando nuevas instancias en menos de 5 minutos.

•    Una disminución del 75 % del tiempo que llevaba reunir datos en hojas de cálculo, lo que permitió aumentar la segmentación estratégica de clientes y el marketing personalizado.

•    El equipo de ventas ahora puede adoptar un enfoque más proactivo para atender a los clientes, lo que ayuda a reducir la pérdida de clientes del 15 % al 5 %.

Autonomous Data Warehouse automatiza de forma inteligente el aprovisionamiento, la configuración, la seguridad, el ajuste y el escalado de un almacén de datos, lo que elimina casi todas las tareas manuales y complejas que pueden dar lugar a errores humanos. Los administradores de bases de datos pueden emplear el tiempo que invertían en la administración rutinaria de la base de datos en innovar y en ayudar a los departamentos comerciales a alcanzar sus metas. Autonomous Data Warehouse escala automáticamente on-demand, dando cuenta del 40 % del crecimiento del comercio electrónico de Up Sí Vale desde el comienzo de la pandemia del COVID-19.

Aon es otra organización que tenía urgente necesidad de mejorar la administración de los datos para aumentar la eficacia del marketing y las ventas. Con sede en Londres, Aon es una empresa mundial de servicios profesionales que proporciona una amplia gama de soluciones de administración de riesgos, jubilación y salud. Tras su crecimiento a lo largo de los años por medio de varias adquisiciones, Aon necesitaba consolidar sus silos de datos de ventas y marketing a fin de obtener una vista única de sus clientes y potenciales clientes. También necesitaba una plataforma de análisis más sólida.

Al mover su capacidad de análisis y presentación de informes desde varias fuentes a Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud, Aon mejoró su desempeño de 50 a 60 veces. Los tiempos de respuesta a consultas de ventas complejas de 500 usuarios avanzados ahora son mucho más rápidas, y la empresa estima que sus costos de análisis son considerablemente más bajos que con sus herramientas de inteligencia empresarial on-premises. Autonomous Data Warehouse les está ahorrando a los analistas de operaciones de ventas de Aon 15 horas por semana, pues ya no tienen que extraer datos de forma manual, y ha aumentado la seguridad de la información confidencial de ventas.

Al eliminar silos de datos y agregar análisis e informes sólidos, Aon obtuvo visibilidad de las actividades orientadas al cliente dentro y entre los departamentos, así como conocimientos profundos para lograr una mejor focalización y mejores ventas cruzadas. Los equipos de ventas ahora pueden visualizar tendencias de negocios, datos atípicos, sentimientos de los clientes y el desempeño de ventas.

“Podemos facilitar información con tan solo pulsar un botón, en todas nuestras regiones, en todas nuestras líneas de soluciones, algo que nunca habíamos logrado antes”. (Teffani Zadeh, CIO, Capacidad de Crecimiento y TI de América del Norte de Aon)

Veamos un último ejemplo en esta sección. De acuerdo con el informe de Omdia mencionado, las instituciones financieras están implementando machine learning más rápido, en comparación con otros sectores.

Banco Bilbao Vizcaya Argentaria (BBVA) es una de las instituciones financieras más grandes del mundo. El banco colaboró con Oracle Consulting para desarrollar un nuevo algoritmo de aprendizaje de economía conductual, un sistema basado en Oracle Machine Learning con Oracle Transaction Processing, para identificar los mecanismos cognitivos más relevantes al crear una campaña de marketing para diferentes públicos. BBVA obtuvo los siguientes resultados:

•    En Colombia, por ejemplo, el exceso de información en línea estaba provocando una sobrecarga cognitiva y el abandono de la navegación. Tras modificar los textos e imágenes de la oferta, BBVA Colombia constató un enorme aumento del consumo de aplicaciones de tarjetas de crédito y cuentas bancarias en línea.

•    En todas las zonas geográficas, las campañas de marketing generadas por medio de machine learning aportaron mejoras del 30 % al 40 % en la proporción de clics y las tasas de conversión.

•    Los contenidos creativos que a las agencias les lleva días o semanas desarrollar ahora están prontos en cuestión de minutos.

•    Mediante la programación de lenguaje natural, el propio sistema ahora sugiere el contenido óptimo de una campaña para determinado segmento y dispositivo móvil y autoevalúa los probables resultados. Reemplazó a las pruebas previas que se basaban en estudios o encuestas de opinión prolongados y aleatorios.

Autonomous Database acelera la creación de modelos de machine learning eliminando la necesidad de mover datos a sistemas de machine learning dedicados. Oracle Machine Learning brinda una interfaz colaborativa para ciencias y análisis de datos, con acceso a más de 30 algoritmos de machine learning paralelos y escalables en bases de datos.

2. Aumentar la detección de fraudes
Pagos de procesos de pasarela de pago digital de AsiaPay para diversas divisas, idiomas, canales y dispositivos en 15 países. Gracias a su solidez en las transacciones transfronterizas, la empresa con sede en Hong Kong atiende a muchos minoristas internacionales que prefieren estandarizar con un único proveedor de flujo de pagos.

AsiaPay experimenta hoy un enorme crecimiento. Con esta demanda llegan ríos de datos de Internet de las Cosas, incluidos dispositivos móviles y táctiles. Una única transacción puede ofrecer más de 100 puntos de datos con detalles sobre ubicación, saldo bancario, biometría y más, todo lo cual puede analizarse para detectar fraudes. Por ejemplo, el mapa de análisis de detección de fraudes de AsiaPay puede mostrar un pago de pedido con una dirección IP en Taiwán, un banco emisor en Filipinas y una dirección de entrega en Malasia. El machine learning incorporado en Oracle Autonomous Database puede calificar esta transacción como riesgosa y alertar al vendedor.
 
“Con Oracle Autonomous Data Warehouse, podemos usar la IA para detectar riesgos comerciales en tiempo real”. (Joseph Chan, CEO y fundador, AsiaPay)

El aumento de la detección de fraudes también fue fundamental para Ripley. Ripley es un minorista y un banco de tarjetas de crédito líder, con 10 millones de clientes de 60 tiendas en Chile y Perú. Para prevenir mejor los fraudes, Ripley consolidó 10 sistemas diferentes de datos en un sistema unificado y centralizado con Oracle Autonomous Data Warehouse, que representa una única fuente de información de inteligencia procesable.

Sin ningún mantenimiento de la base de datos y menos capacitación de los desarrolladores y usuarios empresariales, Ripley puede invertir más tiempo en la innovación.
 
“La innovación autónoma es una ventaja competitiva que permite atraer talentos para los ingenieros de ciencias y analítica de datos, y esto es estupendo para Ripley”. (Andres Peralta, director de datos y analítica, Ripley)
 
3. Permitir las operaciones de tecnofinanzas acelerando el tiempo de acceso al mercado mientras se reducen los costos un 15 %
Strands permite a los bancos procesar enormes cantidades de datos con el objetivo de desarrollar modelos para cada cliente, con base en las transacciones, saldos y entradas de los clientes. Estos modelos proporcionan información para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones respecto a su dinero y al uso de los productos financieros correctos. La clave para la expansión es el uso agresivo de la nube por parte de Strands para ejecutar su plataforma basada en la inteligencia artificial, que ahora se ofrece como Software como Servicio, además de sus sistemas in situ tradicionales que se ejecutan en el propio centro de datos del banco.

Una pieza esencial de la plataforma Software como Servicio de la empresa con sede en Barcelona es Oracle Autonomous Transaction Processing que se ejecuta en Oracle Cloud Infrastructure. La base de datos almacena las grandes cantidades de datos necesarios para desarrollar, ajustar y desplegar modelos de machine learning. La solución de Software como Servicio de Strands requiere menos esfuerzo por parte de sus clientes para implementar e integrar con la banca digital que con su previo software on-premises. Ello significa que los bancos pueden lanzar el servicio y poner la funcionalidad al alcance de sus clientes mucho más rápido. Con Oracle Autonomous Database, los costos operativos de Strands disminuyeron un 15 %.

Otro líder de las tecnofinanzas es Veritrans, en Japón, que provee sistemas de pago seguro en la tienda y en línea. La empresa confía en Autonomous Transaction Processing para garantizar el alto desempeño, disponibilidad y seguridad de su solución. Las operaciones autónomas permitieron a Veritrans aumentar la eficiencia operativa al tiempo que reducir costos.

Autonomous Database hace uso de la optimización continua de consultas, indexación de tablas, resúmenes de datos y ajuste automático para asegurar un alto desempeño permanente, aun cuando los volúmenes de datos y el número de usuarios aumenten. El escalado autónomo puede incrementar temporalmente los procesos y la E/S en un factor de tres para mantener el desempeño. A diferencia de otros servicios de nube que exigen tiempo de inactividad para escalar, Autonomous Database escala mientras el servicio continúa ejecutándose.

4. Superar la brecha financiera reduciendo el tiempo de consulta de horas a minutos y duplicando las tasas de conversión
En el sector bancario sumamente competitivo de la India, Federal Bank se destaca gracias a una combinación de opciones bancarias basadas en sucursales y aplicaciones móviles con características avanzadas que atraen a los clientes en viaje. Su éxito también se debe a que comprende las necesidades únicas de los clientes bancarios, pues ofrece desde préstamos respaldados en oro a particulares hasta paquetes de bajo costo a pequeñas y medianas empresas y complejos paquetes financieros a clientes empresariales.

Saber exactamente qué ofrecer requiere información. Con Oracle Autonomous Database y Oracle Analytics Cloud, Federal Bank ahora cuenta con una base de datos autónoma con más estabilidad y desempeño, junto con la seguridad exigida a los sistemas financieros. El machine learning de Oracle Autonomous Data Warehouse logró reducir a la mitad el tiempo necesario para ejecutar ciertas consultas sobre datos del cliente, lo que empoderó a la administración con inteligencia procesable para tomar decisiones más rápido.
 
“Para nosotros, analizar y entender los datos de los clientes es el pan de cada día de todo lo que hacemos mientras contemplamos las decisiones futuras. Oracle Autonomous Database se encuentra en el centro de esto”.
(Shalini Warrier, director ejecutivo, Federal Bank)

También Forth Smart trabaja para superar la brecha financiera. En la Tailandia rural, el dinero en efectivo es rey. Los salarios y los alquileres se pagan en billetes y monedas. En los mercados, restaurantes, taxis y autobuses se espera pago en efectivo. Sin embargo, casi todo el mundo lleva un teléfono móvil, y Forth Smart proporciona quioscos que conectan las economías digital y monetaria. Sus 120 000 quioscos permiten a las personas usar efectivo y monedas para recargar teléfonos móviles prepagos y transferir fondos a amigos y parientes. Ofrecen, además, un número mucho mayor de servicios y funciones de banca electrónica. Y con más de 15 millones de usuarios, los quioscos se han convertido en excelentes inmuebles para anuncios y ofertas de paquetes de internet.

Forth Smart necesita información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes en su red de quioscos, que maneja más de 2 millones de transacciones por día. Para obtener esa información, mientras también protege los datos, Forth Smart usa Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud sin un administrador de la base de datos. Aplican algoritmos de machine learning para entender los segmentos del cliente y predecir cómo le irá a la oferta, lo que da lugar a una duplicación de la tasa de conversión de anuncios.
 
“Por medio de Autonomous Database con Oracle Machine Learning, pudimos reducir el tiempo de consulta de tres horas a minutos y aumentamos de dos a tres veces nuestras tasas de conversión de anuncios del cliente, lo que nos permite hacer un mejor uso de nuestros presupuestos e iniciativas de marketing”. (Pawarit Ruengsuksilp, analista de Desarrollo de Negocios, Forth Smart)
 
5. Fomentar una cultura basada en datos, brindando información clave a través de varias fuentes de datos en menos de 2 segundos
Generali es una de las empresas de seguros del mundo más grandes. Sus departamentos de RR. HH. compilan datos manualmente en plantillas y las envían al equipo de la casa central con fines informativos y analíticos. Este enfoque tomaba mucho tiempo y era proclive a errores. Generali necesitaba un proceso más eficiente, confiable y automatizado.

La meta era encontrar una solución que promoviera un modo de pensar basado en datos dentro de toda la comunidad de RR. HH. de Generali, un cambio que a largo plazo tendría el efecto dominó de aumentar la eficacia, correlacionando patrones de RR. HH. para tomar mejores decisiones, respaldar la diversidad y la inclusión y automatizar los informes y los análisis de métricas claves centrados en la mejora de la función general de RR. HH. y el compromiso de los empleados.

Generali eligió Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud como su mejor opción para mejorar el desempeño de la presentación de informes, para escalar fácilmente la solución en caso de extensión del espacio o aumento de la capacidad necesaria durante el uso máximo y para su integración con la solución Oracle HCM existente de Generali.

Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud transformaron el proceso de presentación de informes de Generali, empoderando a RR. HH. con un acceso directo a información más exacta. El proceso optimizado y automatizado de presentación de informes permitió al personal de RR. HH. ser más productivo y estar más centrado en actividades que agreguen valor en vez de estar agobiado con tareas relacionadas con la presentación de informes.

RR. HH. y los ejecutivos de Generali obtuvieron conocimientos y medidas claves sobre la administración de empleados, integrando datos de diferentes fuentes. Generali también creó un panel ejecutivo para supervisar y medir los KPI estratégicos de RR. HH. con la comodidad de acceder a información fundamental sobre dispositivos móviles.

El machine learning de Oracle Autonomous Data Warehouse se autoajusta para aumentar la velocidad de la presentación de informes aun cando Generali aumente los volúmenes de datos. Ahora, los usuarios de RR. HH. experimentan un tiempo de respuesta de informes más rápido, de menos de 2 segundos, debido a una mejora del desempeño. Generali también se beneficia del escalado automático de la base de datos autónoma on-demand, al aumentar la capacidad para obtener un mejor desempeño durante los períodos pico de presentación de informes y al reducir la capacidad para ahorrar costos.

En general, la comunidad de RR. HH. de Generali ha adoptado una cultura más analítica, al respaldar el proceso de toma de decisiones mediante análisis del personal fáciles de usar.

Para concluir
Fuerzas poderosas, incluida la pandemia, están remodelando el sector de los servicios financieros. Los clientes están aprovechando Oracle Autonomous Database para:

•    Impulsar la eficacia del marketing y las ventas, mejorando las tasas de conversión en un 40 % y reduciendo 3 veces la pérdida de clientes.

•    Aumentar la detección de fraudes, con costos más bajos y un desempeño más elevado

•    Permitir operaciones de tecnofinanzas, acelerando el tiempo de acceso al mercado mientras se reducen los costos en un 15 %.

•    Superar la brecha financiera, reduciendo el tiempo de consulta de horas a minutos y duplicando las tasas de conversión.

•    Impulsar una cultura basada en datos, brindando conocimiento clave a partir de numerosas fuentes de datos en menos de 2 segundos.

Con Autonomous Database, tanto las instituciones establecidas como los nuevos participantes aceleran la innovación al tiempo que reducen los costos y riesgos.

De hecho, de acuerdo con la empresa líder en análisis del sector centrada en la seguridad, KuppingerCole, Oracle es el líder general en seguridad de bases de datos y macrodatos. Como hizo notar en su brújula del liderazgo de 2012, “Oracle Autonomous Database, que automatiza completamente los procesos de aprovisionamiento, administración, ajuste y actualización de las instancias de la base de datos sin tiempo de inactividad, no solamente aumenta sustancialmente la seguridad y el cumplimiento de los datos sensibles almacenados en las bases de datos de Oracle, sino que hace que mover estos datos a la nube de Oracle sea un argumento contundente”. Lee el informe.

*Bertrand Matthelie es Director Sénior de Marketing de Producto en Oracle

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