Aprovechar el potencial de los datos en el sector de servicios financieros: una mesa redonda con ejecutivos financieros sénior
by Rackspace Technology Staff
En la era de la digitalización rápida, las organizaciones basadas en datos superan a sus pares. Las empresas no se pueden dar el lujo de quedar atrás con herramientas y estrategias obsoletas. Pero ¿qué pasa con un sector que tiene tantas normativas como el de servicios financieros? ¿De qué manera las instituciones de servicios financieros pueden comenzar su recorrido en cuanto a los datos sin dejar de cumplir con las normativas sobre datos?
Para buscar respuestas, los ejecutivos sénior del sector de servicios financieros se reunieron en la mesa redonda "Aprovechar el potencial de los datos en el sector de servicios financieros". Fue organizada por Jicara Media y presentada por Rackspace Technology® y Amazon Web Services (AWS).
Según Shwetank Sheel, director de Ventas de Servicios de Datos para APJ de Rackspace Technology, los bancos experimentan un cambio drástico en las expectativas de los clientes. Expresó que buscan experiencias similares a las que ofrecen las redes sociales. Pero esto requiere que los bancos usen cantidades crecientes de datos para impulsar las transformaciones comerciales, a la vez que cumplen con las demandas regulatorias e internas de las partes interesadas.
Sheel dijo: "La necesidad de que los clientes tengan la misma experiencia al interactuar con sus socios financieros que la que tienen al usar Facebook ha impulsado un cambio radical que está generando la necesidad de transformación de los datos".
Desafíos que plantean los datos del mundo real de los ejecutivos financieros
A medida que las organizaciones escalan su negocio, la cantidad de datos a su disposición también se multiplica. El tema: ¿Qué deberían hacer con volúmenes masivos de datos, en especial, cuando equilibrar el acceso a los datos y las normas de privacidad es una preocupación crucial para un banco de inversión global?
Un ejecutivo de TI del banco de inversiones declaró: "Cuando se trata de obtener acceso a los datos, estructurarlos es un gran problema. Los desafíos son el acceso y la privacidad de los datos. Naturalmente, siempre vamos a tener las manos atadas. Sobre la base de varias reglas y normativas y de lo que se me permite hacer, siempre es un desafío”.
En el caso de una compañía de seguros importante del sudeste asiático, era cuestión de centralización y descentralización de datos. El CIO de la compañía de seguros afirmó que digitalizan todos los documentos. En lo que respecta a los datos fuente, cuentan con un repositorio centralizado que incluye un almacén de datos y herramientas de análisis.
"Siempre estamos oscilando entre la centralización y la descentralización", dijo el CIO. "Al principio, todo estaba descentralizado. Ahora, comenzamos a centralizar los datos de a poco. Cuando el volumen explotó, hubo otros desafíos. Nuevamente consideramos la descentralización”.
Con respecto a las operaciones de Singapur, el CIO dijo que actualmente no están usando "tantos datos". Por lo tanto, creen que la centralización es el enfoque correcto hoy en día. Mientras tanto, según uno de sus principales responsables de la toma de decisiones de TI, la complejidad es uno de los principales desafíos que plantean los datos que enfrenta un gran banco internacional con sede en Singapur.
Lidiar con los silos y los silos llenos de datos
"Una de nuestras mayores preocupaciones son los datos heredados que aportan diversos mercados y clientes de diferentes formas y maneras. La estandarización de los datos es vital y el modelado de los datos es importante, pero ¿cómo integramos los datos en la infraestructura multi-cloud? ¿Y cómo le presentamos la democratización de los datos al cliente?"
Para una empresa de valores con sede en Singapur, las antiguas prácticas de la industria chocan ahora con las leyes de privacidad, en particular en lo que respecta a los silos de datos. Según el jefe de arquitectura empresarial de la firma: “No estábamos muy interesados en usar datos del pasado".
"Había silos llenos de datos. Con las normativas sobre datos más estrictas, ahora nos enfrentamos a desafíos de consentimiento, por ejemplo, volviendo a las cuentas de Google® de los clientes, desde el momento en que el marco regulatorio aún no se había acordado. Ahora, teniendo que retroceder en gran parte de ese consentimiento, documentándolo y asegurándonos de que el contenido y el consentimiento se cumplan, se ha extendido por todos nuestros sistemas heredados, que también siguen estando en silos.
Democratizar el acceso a los datos y la adopción entre silos
Un problema igualmente apremiante que enfrentan los ejecutivos financieros es cómo democratizar el acceso y la adopción de datos en todos los departamentos. Moody's Analytics, que ha trabajado con Rackspace Technology en este tema, compartió cómo realizó su recorrido en lo que respecta a los datos.
Louis Chapman, director sénior de Análisis Predictivo, Estrategia de Productos y Operaciones en Moody Analytics explicó lo siguiente. "Cuando Rackspace Technology se unió a nosotros, el primer desafío que nos ayudó a superar fue: ¿cómo hacemos que nuestros datos se puedan presentar a alguien que vaya a usarlos? Eso nos representó un gran desafío. Si puede hacer que su capa de presentación sea intuitiva, resolverá muchos problemas”.
Además, Chapman declaró: "La gente podría pensar que este es un problema de documentación. Que necesita tener reuniones para repasar el tema. Que necesita poder crear videos y distribuirlos en toda su organización. La conclusión es que el diseño de la capa de presentación debe ser intuitivo y debe poder impulsar los datos correctos. Entonces, lo que estamos haciendo es tomar conjuntos de datos, recopilarlos durante un largo período de tiempo y, luego, sintetizarlos en algo que sea sencillo".
Según Sheel, la madurez de una organización desempeña un papel integral en la colaboración de los datos. "Cuando una organización recibe buena financiación y su gente comprende bien su negocio, por lo general, colaboraremos con ellos como ayuda adicional. Así es, principalmente, como trabajamos con Moody's. En general, ellos saben lo que quieren lograr”.
Sheel dijo que, por lo general, se involucran brindando ayuda adicional con organizaciones de datos que reciben buena financiación y cuya actividad se comprende de forma correcta, citando a Moody como ejemplo. Pero cuando las organizaciones aún no ven el valor de los datos, en general, miden su gravedad, recomendando muchas veces que comiencen de a poco para determinar posibles casos de uso. Por ejemplo, sugirió que una compañía de seguros podría usar análisis grabados para mejorar su IVR como un caso de uso potencial con un gran retorno de inversión.
Reconocer el valor de los datos y hacerlos más centrales
Mientras tanto, el modelo de Spotify también ha demostrado ser eficaz para algunos clientes de Rackspace Technology, dijo Hemanta Banerjee, vicepresidente de Servicios de Datos de Nube Pública de Rackspace Technology. “Pero ¿cómo logra que las personas fuera de la jerarquía normal de informes colaboren?”
El enfoque de un cliente fue formar asociaciones y capítulos sobre temas como Power BI, catalogación de cadenas de suministro y abastecimiento de alimentos, y medición de la adopción de análisis. Presentó datos usando dashboards durante las reuniones. Esto impuso comportamientos de arriba hacia abajo y estableció estructuras claras para que la gente comenzara a colaborar.
En definitiva, la clave para equilibrar los datos es la aceptación de la organización, con la cual la mayoría de los ejecutivos financieros luchan. "En finanzas, hay una cantidad de organizaciones que todavía están buscando la aceptación de la organización y están empezando poco a poco, descubriendo cómo llevar los datos a un formato utilizable, luego abordando la cuestión de la síntesis y creando gobernanza y visibilidad".
Sheel agregó: “Esto continúa hasta que obtienes la aceptación. Después se trata de entregar resultados que dejarán bien parado a su CEO. En cada etapa de ese recorrido, la pregunta es cómo seguir adelante".
La esperanza de Sheel es que las empresas reconozcan el valor demostrado de los datos y los conviertan en algo más central dentro de sus organizaciones, lo que se traducirá en la asignación de presupuestos para proyectos relacionados con los datos de mayor envergadura y a más largo plazo.
Esta publicación se creó con el patrocinio de Amazon Web Services (AWS).
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