1. Entrada:
* Datos del cliente: Esto incluye datos personales (nombre, dirección, información de contacto), información de la cuenta (números de cuenta, saldos, historial de transacciones), solicitudes de préstamos, aplicaciones de tarjetas de crédito, etc. Estos datos provienen de varias fuentes:aplicaciones, cajeros automáticos, plataformas de banca en línea, sistemas de sucursales e integraciones de terceros.
* Datos de transacción: Esto abarca todas las transacciones financieras:depósitos, retiros, transferencias, pagos, reembolsos de préstamos, cálculos de intereses, etc. Estos datos se convierte constantemente en varios canales como cajeros automáticos, sistemas de punto de venta, banca en línea, aplicaciones móviles y terminales de cajeros.
* Datos de mercado: Los bancos también necesitan procesar datos del mercado para decisiones de inversión, evaluación de riesgos y actividades comerciales. Esto incluye precios de acciones, tasas de interés, tasas de cambio e indicadores económicos de varios proveedores de datos financieros.
* Datos regulatorios: El cumplimiento de varias regulaciones requiere que el procesamiento de datos relacionados con KYC (conozca a su cliente), AML (anti-lavado de dinero) y otros requisitos legales y regulatorios.
2. Procesamiento:
* Procesamiento de transacciones: Esto implica validar, autorizar y registrar cada transacción. Incluye los saldos de las cuentas, la aplicación de tarifas, la actualización de los saldos de las cuentas y la generación de registros de transacciones. Esto a menudo implica algoritmos complejos y procesamiento en tiempo real para confirmación inmediata.
* Mantenimiento de la cuenta: La actualización de la información del cliente, las cuentas de apertura y cierre, la gestión del acceso de la cuenta y la aplicación de cálculos de intereses son parte del mantenimiento de la cuenta.
* Calificación crediticia y evaluación de riesgos: Los bancos utilizan algoritmos sofisticados para analizar los datos del cliente y evaluar la solvencia para las solicitudes de préstamos. Esto implica procesar vastas conjuntos de datos para predecir la probabilidad de incumplimientos de préstamos.
* Informes y análisis: Los datos procesados se utilizan para generar varios informes, incluidos los estados de cuenta, los resúmenes financieros, las evaluaciones de riesgos, los informes de cumplimiento reglamentario y los análisis de tendencias de mercado.
* Detección de fraude: Los bancos emplean algoritmos avanzados de análisis y aprendizaje automático para procesar datos e identificar posibles actividades fraudulentas como transacciones no autorizadas o intentos de lavado de dinero.
3. Salida:
* estados de cuenta: Resúmenes periódicos de transacciones y saldos enviados a los clientes.
* Recibos de transacción: Confirmación de transacciones proporcionadas a los clientes en ATM, plataformas en línea o en sucursales.
* Informes para la gestión: Informes financieros, evaluaciones de riesgos, indicadores de rendimiento y otros resultados analíticos para uso interno.
* Presentaciones regulatorias: Informes presentados a los organismos regulatorios de conformidad con los requisitos legales.
* Respuestas de servicio al cliente: Información proporcionada a los clientes a través de varios canales, como teléfono, correo electrónico o chat en línea.
4. Almacenamiento:
* bases de datos: Los bancos utilizan bases de datos grandes y seguras (a menudo distribuidas en múltiples ubicaciones para redundancia y recuperación de desastres) para almacenar todos los datos generados y procesados. Estos datos se organizan de acuerdo con varios criterios, lo que permite una recuperación y análisis eficientes.
* Archivos: Los datos históricos se archivan para los senderos de auditoría, el cumplimiento regulatorio y el análisis futuro. Esto implica políticas seguras de almacenamiento fuera del sitio y retención de datos.
Todo el ciclo de procesamiento de datos en un banco está altamente automatizado y se basa en gran medida en tecnologías avanzadas como bases de datos, almacenamiento de datos, herramientas de inteligencia empresarial y cada vez más, inteligencia artificial y aprendizaje automático para garantizar la operación eficiente y segura de toda la institución bancaria. Las medidas de seguridad a lo largo del ciclo son primordiales para proteger la información confidencial de los clientes y los financieros.