Captura de datos:
* Sistemas de procesamiento de transacciones (TPS): Este es el corazón de la captura de datos. Cada transacción (retiros de cajeros automáticos, compras de tarjetas de débito, transferencias en línea, depósitos, pagos de préstamos, etc.) se registra en tiempo real por el TPS. Este sistema utiliza varios métodos:
* Máquinas de cajeros automatizadas (ATMS): Capture los detalles de la tarjeta, los pasadores y las cantidades de transacción.
* Sistemas de punto de venta (pos): Detalles de la tarjeta de registro, montos de compra e información comercial para transacciones de débito y tarjeta de crédito.
* Sistemas de banca en línea: Capture las credenciales de inicio de sesión, los detalles de la transacción y la información de la cuenta ingresada por los clientes.
* Sistemas de rama: Los cajeros ingresan datos manualmente o mediante sistemas especializados para depósitos, retiros y otras transacciones de venta libre.
* Sistemas bancarios centrales: Este sistema central integra datos de todas las demás fuentes.
* Sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM): Recopile información del cliente de varias fuentes, incluidas aplicaciones, interacciones con representantes de servicio al cliente y campañas de marketing. Estos datos incluyen datos personales, información de contacto, historial de cuentas y registros de interacción.
* Proveedores de datos de terceros: Los bancos pueden obtener datos de las oficinas de crédito (puntajes de crédito e historial), servicios de detección de fraude y empresas de análisis de marketing para enriquecer sus perfiles de clientes y administrar el riesgo.
* Sistemas internos: Varios sistemas internos generan datos, incluidos los sistemas de origen de préstamos, los sistemas de gestión de riesgos y los sistemas de cumplimiento.
Procesamiento de datos:
* Validación y limpieza de datos: Los datos sin procesar se verifican en busca de precisión, consistencia e integridad. Los errores se corrigen o marcan.
* Transformación de datos: Los datos se transforman en un formato estandarizado adecuado para el análisis y el almacenamiento. Esto podría implicar convertir tipos de datos, agregar datos o crear nuevas variables.
* Almacenamiento de datos: Los datos procesados se almacenan en bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. Estos pueden estar en las instalaciones o en la nube, y emplean varias tecnologías como bases de datos relacionales (SQL), bases de datos NoSQL y soluciones de almacenamiento en la nube. La seguridad de los datos y el control de acceso son aspectos cruciales de este proceso.
* Análisis e informes de datos: Los bancos utilizan análisis de datos para generar informes, identificar tendencias, evaluar el riesgo, personalizar los servicios, detectar fraude y tomar decisiones comerciales. Esto incluye análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos. Las herramientas utilizadas incluyen software de inteligencia empresarial (BI), paquetes estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático.
* Informes regulatorios: Los bancos están sujetos a regulaciones extensas, lo que requiere que generen y presenten informes a los organismos regulatorios. El procesamiento de datos juega un papel fundamental para garantizar el cumplimiento.
Tecnología utilizada:
* bases de datos: Bases de datos relacionales (Oracle, SQL Server, MySQL), Bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra)
* ALMACHOS DE DATOS Y LACOS DE DATA: Snowflake, Amazon S3, Azure Data Lake Storage
* Big Data Technologies: Hadoop, chispa
* Computación en la nube: AWS, Azure, Google Cloud
* Herramientas de inteligencia empresarial (BI): Tableau, Power BI, Qlik Sense
* Aprendizaje automático (ml) e inteligencia artificial (ai): Utilizado para la detección de fraude, la evaluación de riesgos y la segmentación del cliente.
Todo el proceso se rige por estrictos protocolos de seguridad, requisitos de cumplimiento (como GDPR, CCPA, etc.) y procedimientos de control interno para mantener la integridad de los datos y proteger la información confidencial del cliente. La escala de procesamiento de datos en grandes bancos es enorme, lo que requiere recursos computacionales significativos y experiencia especializada.