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Modelo de analítica de datos para el tratamiento de riesgo transaccional en una entidad bancaria

Resumen en español

El Banco de la Republica define el riesgo financiero como la probabilidad de ocurrencia de un evento que tenga consecuencias financieras negativas para una organización. El concepto debe entenderse en sentido amplio, incluyendo la posibilidad que los resultados financieros sean mayores o menores de los esperados. Al respecto, en el primer semestre de 2022, Santiago Gamba Santamaria y Juan Sebastián Marino en representación de este banco, realizaron una encuesta en la cual participaron 89 entidades bancarias, con el propósito de identificar la perspectiva de diferentes agentes de la economía frente a los riesgos y vulnerabilidades más importantes que enfrenta el sector financiero, y evaluar cual es el nivel de confianza que se tienen (Gamba S. Marino J., 2022). En la actualidad la globalización de los mercados financieros ha tenido un crecimiento exponencial con el apoyo de la tecnología, según informes del año 2022 presentados por la asociación Asobancaria. Al mismo tiempo, este crecimiento ha llevado a las entidades financieras a tener una exposición equivalente a la materialización del fraude, obligando así a 2 la adopción de instrumentos de medición y controles adecuados para la mitigación de riesgos financieros, en los que se encuentran inmersos cada uno de los usuarios de este tipo de servicios. Es importante resaltar que esta labor de medición y control para mitigación de riesgos es cada vez más compleja, debido al alto volumen de información financiera que viaja en cada una de las transacciones, la cual es almacenada en diferentes estructuras. Por consiguiente, el nivel de complejidad aumenta durante el proceso de análisis de esta información, a la vez que se dificulta la toma de decisiones a nivel táctico, así como la adopción de medidas que prevengan el fraude. Por lo anterior, ha surgido la necesidad para las entidades bancarias de encontrar estrategias que faciliten la gestión de estos altos volúmenes de información, con el fin de afrontar las consecuencias generadas por la problemática del fraude, de la misma forma que establecer medidas para mitigarlo o evitarlo. Con el propósito de contribuir a la satisfacción de esta necesidad, se propone el diseño de un modelo de analítica de datos, orientado al análisis de transacciones bancarias en una entidad, que permita detectar las atipicidades en las mismas. La analítica de datos incluye un conjunto de herramientas que permiten recolectar, agregar y analizar grandes volúmenes de información de diversas fuentes, para comprender el desempeño o comportamiento histórico, administrar o predecir resultados que no se perciben en una escala menor, de esta forma se busca crear valor para la entidad bancaria a partir de los datos.