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Mitigar riesgos con herramientas tecnológicas.

Actualmente atravesamos por una revolución tecnológica y de información. Gracias al Big Data podemos procesar grandes volúmenes de datos para tener información detallada sobre algún tema específico. Según el Mckinsey Global Institute, el volumen de datos se duplica cada tres años, a medida que se va migrando a plataformas digitales, realidad virtual, internet de las cosas y teléfonos inteligentes.

Este proceso tecnológico da apertura a nuevos horizontes en la personalización de la oferta y en la gestión de procesos dentro de las organizaciones. Por lo que el 75% de los ejecutivos entrevistados por UNIR en 2020 concuerda en que la inteligencia artificial aún tiene una presencia todavía muy incipiente, la inteligencia artificial se va abriendo camino en todos los procesos empresariales. La consultora Gartner resalta en uno de sus últimos informes, que en el año 2025 el uso de la IA estará muy extendido y liderará la inversión tecnológica de las empresas. Queda clara su importancia en las empresas y el papel que juegan en el almacenamiento y la toma de decisiones.

Tradicionalmente se aborda el tema de la tecnología y la minería de datos en el sector empresarial para ofrecer productos hechos a la medida y enfocado al detalle de las necesidades, pero se ha dicho muy poco sobre su papel fundamental en la gestión integral del riesgo y las consecuencias que acarrea un negocio que no se adapta a estas nuevas tendencias.

Uno de los principales riesgos de no ser tecnológico en una compañía es estar más expuesto a otros riesgos como el de crédito, liquidez, operativo, mercado y lavado de activos, debido a que no se puede mitigar el riesgo en tiempo real. Para Felipe Rojas Toro, presidente y fundador de Garantías Comunitarias, la única manera de hacer una adecuada gestión de riesgo en un mundo lleno de datos es mediante herramientas tecnológicas que nos ayuden a cruzar esta información para tomar decisiones acertadas en tiempo real.

Para analizar la gran cantidad de datos que a diario surgen en las organizaciones es necesario generar criterios, modelos y algoritmos. Los datos como tal no arrojan información aplicable, por lo contrario la sobreproducción de información puede ser contraproducente en la toma de decisiones. 

Al intentar calcular la habilidad que tienen las organizaciones de convertir sus activos en liquidez para hacer frente a sus obligaciones de pago a corto plazo sin incurrir en pérdidas, lo que hace referencia al riesgo de liquidez de las compañía, es hacerlo mediante la ecuación (activos líquidos + entradas) / salidas. Lo que en realidad puede parecer fácil de hacer a lápiz y papel, no es tan cierto a la hora de aplicarlo, pues cuando una organización bancaria o cooperativa tiene multiples de operaciones y transacciones en un día, la única manera de establecer claramente las brechas, faltantes y las proyecciones que debe tener tesorería, se hacen a través de la minería de datos. Hacerlo de forma manual sería un proceso artesanal y dispendioso.

De la misma forma funciona a la hora de gestionar el riesgo de lavado de activos (LA/FT).  Una entidad financiera o cooperativa con aproximadamente 3.000 clientes o asociados, por ejemplo, no puede monitorear de forma manual los movimientos de cada una de sus cuentas para saber que uno de ellos ha estado realizando transacciones inusuales aportando valores 20 o 30 veces por encima de la que sería su desviación estándar. Por lo que la única manera de encontrar estas cuentas de lavado de activos es a través de la minería de datos.

Por esto es necesario recurrir a plataformas tecnológicas como GCRisk, que recopilan grandes cantidades de datos para calcular en tiempo real el estado de riesgo dentro de una compañía mediante algoritmos de machine learning. Esta es una de las mejores opciones para hacer una adecuada gestión de aquellos elementos que pueden afectarla: califica con porcentajes y crea tendencias que evidencian brechas estadísticas en su desempeño.

Si es de su interés conocer más sobre este servicio, puede ampliar la información aquí.

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