"En 2023 tenemos como reto migrar las bases de datos y las aplicaciones de datos de toda la organización a 'cloud"

El denominado ‘data science’ está revolucionando la forma en que las organizaciones se relacionan con sus clientes y toman decisiones. Como no podía ser de otra forma, el sector financiero no se ha quedado atrás y ya aplica tecnologías de datos a sus procesos e incorpora expertos capaces de explotar sus capacidades. Recientemente BBVA anunció la contratación de 400 especialistas en data para aumentar su músculo en capacidades de analítica y datos.

Los bancos son capaces de ofrecer productos personalizados a sus clientes, mejorar la experiencia de usuario, automatizar procesos, crear modelos y detectar anomalías para enfrentar el fraude.

Tomás Arteaga es el director de Data Science y Analytics en Deutsche Bank. En una entrevista con CIO España ha enumerado los principales retos a los que se enfrenta la entidad financiera en relación a la gestión de datos, ha desgranado los principales proyectos en marcha y avanzado las áreas de acción de este recién inaugurado año.

¿Cuáles son los principales retos relacionados con el uso de datos en el sector financiero?

En mi opinión los principales retos de la industria financiera en relación con los datos pasan por lograr un mayor aprovechamiento o explotación del dato orientado a mejorar la experiencia de cliente (real time, personalización de contenidos, recomendaciones, agregación y categorización), seguir ayudando a los equipos de venta identificando oportunidades de negocio; prevención de fraude, automatización de procesos, etc.

Por otro lado, el de moverse y consolidarnos en organizaciones más data driven. Para ello hay que pasar por hacer que los datos sean fáciles de acceder y de consumir por todos los miembros de la organización en función de sus necesidades como hacer seguimientos, toma de decisiones, monitorización de procesos, etc. 

¿Qué soluciones utiliza Deutsche Bank para afrontar estos desafíos?

A nivel global estamos adoptando cloud como eje central de la estrategia del dato, lo que permitirá una mejor y más rápida explotación de datos así como hacerlo fácilmente accesible a toda la organización.

También se trata de aprovechar todo el ecosistema de herramientas que proporciona cloud para acelerar el desarrollo y puesta en funcionamiento de los modelos analíticos.

"En 2023 tenemos como reto migrar las bases de datos y las aplicaciones de datos de toda la organización a 'cloud"

¿Qué proyecto innovador relacionado con la gestión de datos habéis puesto en marcha recientemente?

Podemos hablar de dos principalmente. Por un lado, hemos desarrollado un algoritmo de recomendación de productos de inversión. Mediante la aplicación de algoritmos similares a los que pudieran emplear empresas como Amazon o Netflix, se trataría de presentar al cliente los productos que más le encajarían desde un punto de vista de preferencias y también teniendo en cuenta el perfil de riesgo y conveniencia.

También estamos trabajando en una plataforma de eventos en tiempo real, de tal modo que ante la detección de un evento como el cargo de un recibo, por ejemplo, el sistema es capaz de desencadenar mensajes personalizados a los clientes. De este modo, dos clientes ante un mismo evento pueden recibir mensajes diferentes de acuerdo a su segmentación.

¿Es la regulación un ‘stopper’ de la innovación en el sector?

No diría que es un stopper. Al final de lo que se trata es de proteger a las personas de posibles malos usos de sus datos. En nuestro caso tenemos mucho contacto con los equipos de data protection. Colaboran con nosotros y nos aportan seguridad y confort para hacer un uso adecuado de los datos.

¿Cuál dirías que ha sido la tecnología más importante en 2022? 

Desde el punto de vista de data science, la tecnología que creo que está impactando más son las plataformas de desarrollo y puesta en producción de modelos analíticos, MLOps. Y también, cómo no, cloud.

Por último, ¿cuál es la tecnología o el proyecto más destacado que abordaréis en 2023?

En 2023 tenemos como reto migrar las bases de datos y las aplicaciones de datos de toda la organización a cloud. Localmente abordaremos la integración del recomendador y, en general, continuaremos con la puesta en producción y consumo de modelos analíticos. Desde el área de data science también estamos llevando a cabo una serie de acciones para dar a conocer nuestros proyectos y las capacidades del equipo con la idea de identificar nuevos casos de uso.