Tecnologías de la Información en la Cobranza. Roberto Hernández Rojas Valderrama ISACA Capítulo Ciudad de México

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José Manuel Benítez Araya
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3 Agenda Cobranza Gestión Ciclo Tendencias tecnológicas Aplicadas a la recuperación Blockchain Analítica de datos Gobierno de datos Nuevos modelos de negocio P2P Crowdfounding

4 Ciclo de Cobranza

5 Gestión de la Cobranza Ultimo tramo de cartera vencida De 0 a 7 días Jurídica Preventiva Ventas Administrativa Recuperación Prejurídica Análisis Mora vencida Primeros tramos cartera castigada Mora temprana Mora vencida

6 Tendencias Tecnológicas

7 Tendencias Tecnologías Envío masivo de SMS, llamadas pregrabadas, Call-Center Virtual (Agentes remotos trabajando desde sucursales o desde casa) Recuperación Limpieza de base de datos automática Speech analytics (verificación de cumplimiento de script y código de ética) Limpieza de base de datos automática Business Intelligence (herramientas que permitan traducir los resultados de todos estos medios, buscando la mejor estrategia por deudor, cartera y temporada, de manera automática)

8 Blockchain Es una base de datos compartida por cada participante en un sistema. El blockchain, almacena la historia de la transacción completa de una criptocurrencia Nueva transacción Validación Block 102 Block 103 Block 103 Transacciones Transacciones Transacciones Las transacciones no son reconocidas hasta que se añadan al blockchain, es seguro porque cada quien tiene una copia. Las discrepancias son inmediatamente obvias

9 Usos Blockchain Propiedad inteligente Siguiente generación de propiedad intelectual Administración digital de documentos Empleo y registros de trabajo Preventiva Referencias Comerciales Referencias Personales

Datos en transmisión con milisegundos para analizarlos, detectarlos y responder Estructurado, no estructurado, texto,

10 Analítica de Datos Big Data (5 V s) Volumen (Datos en Reposo) Velocidad (datos en Movimiento) Variedad (datos en muchas formas) Veracidad (Datos en duda) Valor (Tipo y valor de los datos) Terabytes a petabytes (1K TBs)a zettabytes (1B TBs) y más Datos en transmisión con milisegundos para analizarlos, detectarlos y responder Estructurado, no estructurado, texto, multimedia Integridad de los datos y cómo establecer confianzas en los datos Diferentes valores para le negocio y para actores maliciosos

Analítica Machine Learning Análisis Geoespacial

11 Analítica de Datos Descriptiva Predictiva Prescriptivo Estadística Procesamiento de Imágenes Análisis de Texto Analítica Machine Learning Análisis Geoespacial Analítica de Redes Análisis de Opiniones Analítica de Medios Sociales

12 Analítica de Datos Mi red de LinkedIn

13 Analítica de Datos Puntuación de riesgo: detecta el cambio incremental # de ocurrencias donde los ejecutivos de una corporación mencionan riesgo (o un término equivalente) durante las llamadas telefónicas

14 Analítica de Datos World Cloud

15 Analítica de Datos En qué se utiliza el Big Data? 5 principales industrias Industria Porcentaje Gobierno 17.1% Banca y finanzas 15.3% Tecnología de la Información 13.5% Telecomunicaciones 9.9% Salud 8.1%

16 Analítica de Datos En qué se utiliza el Big Data? Administrativa Industria Gobierno Banca y finanzas Tecnologías de la Información Usos Detección de fraude Análisis regulatorio y de cumplimiento Análisis climático / predicción Análisis regulatorio y de cumplimiento Análisis de riesgo y de administración Detección de fraude y analítica de seguridad CRM y programas de lealtad de clientes Calificación y análisis de crédito Arbitraje comercial de alta velocidad Vigilancia del comercio Análisis de patrones de transacciones anormales Analítica de seguridad de la información Inteligencia de amenazas Administración de logs

17 Analítica de Datos En qué se utiliza el Big Data? Administrativa Industria Telecomunicaciones Salud Usos Aseguramiento de ingresos y optimización de precios Prevención de pérdida de clientes Administración de campañas y lealtad de clientes Análisis de CDR (Call Detail Record) Desempeño y optimización de la red Análisis de localización de usuarios móviles Análisis de datos de ensayos clínicos Análisis de patrones de enfermedades Optimización de programas de ventas y campañas Fraudes de seguros médicos Análisis de programas y calidad de cuidados de pacientes Salud de la población SCM de dispositivos médicos y de farmacia Análisis de descubrimiento y desarrollo de fármacos Fuente Enabling Big Data by Removing Security and Compliance Barriers, SANS Institute, Abril 2015

Gobierno de Datos Disciplina que permite evaluar, monitorerar y dirigir las acciones necesarias para que las organizaciones generen el mayor valor de sus datos (vistos como activos) y optimicen los

18 Gobierno de Datos Disciplina que permite evaluar, monitorerar y dirigir las acciones necesarias para que las organizaciones generen el mayor valor de sus datos (vistos como activos) y optimicen los riesgos inherentes REGULATORIO DATOS SIX SIGMA FATCA ISO DODD-FRANK DATOS DE REFEREN DATOS MAESTROS DATOS TRANSACCIONALES ESTÁNDARES SLA BASILEA III UCITS IV POLÍTICAS MEJORES PRÁCTICAS CARBÓN DATOS FINANCIEROS DATOS DE CLIENTES DATOS DE PROVEED DATOS ABIERTOS DATOS DE EMPLEADOS DATOS DE PRODU DATOS DE MERCADO MiFID BIG DATA SOLVENCIA II

19 Gobierno de Datos Estudio de Gobierno de datos (FIMA 2013) BIG DATA

20 Gobierno de Datos Estudio de Gobierno de datos (FIMA 2013) BIG DATA

21 Madurez Impacto al Negocio Gobierno de Datos Caótico Reactivo Estable Proactivo Predicivo Sin estándares Acercamiento reactivo a la integración de datos Sin integración de Datos Maestros Sin acercamiento de cadena de suministro de datos Plataforma de integración de Datos (Estándares, Mejores Prácticas, Procesos definidos y alineados) Acercamiento de limpieza de datos a calidad de datos Repositorio de compartición de datos integrado Acercamiento básico de compartición de datos Definición de marco de trabajo de datos (Indicadores de Calidad de datos) Reglas de negocio capturadas en repositorio Servicios de administración de datos Plataforma común para intercambio de datos externo Marco de trabajo en (Reglas de negocio, Responsabilidad) Centro de excelencia de datos (Enternamiento y execución) Acercamiento a la calidad a través de prevención de contaminación de datos Incremento en la transparencia a través de la comparticón de datos Excelencia en el diseño de datos (Gobernabilidad) Excelencia de datos embebida en la cultura Transparencia y comppartición completa de datos Empresa ágil, confiable e inteligente BIG DATA Inicial Año 1 Año 2 Año 4 Año N+ Año N+ Año N+

22 Gobierno de Datos Preventivo

23 Nuevo modelos de negocio

24 P2P Los prestamistas alternativos -empresas que operan exclusivamente onlin como OnDeck (negocios) o Lending Club (personas), y que utilizan tecnologías y algoritmos propios para tomar decisiones de préstamo má rápidas y supuestamente más acertadas. Tienen mercados verticales com servicios médicos

25 P2P

26 Crowdfounding

27 Modelos de crowdfunding Crowdfounding Actualmente, dependiendo del tipo recompensa que los participante reciben a cambio de su participación en el proyecto, existen cinco modelos: Donaciones: Quienes realizan aportaciones no esperan beneficios a cambio De recompensas: Quienes hacen aportaciones recibirán una recompe por su contribución. De acciones: Quienes reciben participaciones de ella. De préstamos o crowdlending: Se trata de una financiación en masa, través de préstamos de una empresa a cambio de un tipo de interés p el dinero prestado. De royalties: Cuando se invierte en un determinado proyecto o empr y se espera obtener una parte, aunque sea simbólica de los beneficio

28 Crowdfounding y P2P

29 Gracias

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