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  /  #SomosBosonit   /  Big Data para mercados financieros: organismos regulatorios.

El sector bancario es uno de los más regulados en el ámbito financiero, pero la pasada crisis de 2008 dejó muchas dudas sobre la capacidad de los organismos regulatorios de evitar este tipo de desastres.

Tras la caída de valor de muchos grandes bancos (en 2008: Santander, BBVA, Popular, CaixaBank y Bankinter cedieron un 50% de su valor), incluso la quiebra de algunos otros (Ej: Lehman Brothers); las agencias regulatorias de ambos lados del atlántico tuvieron que negociar para establecer estándares tanto en criterios regulatorios como contables.

Es gracias a estos nuevos criterios por los que el sistema empezó a ver la luz al final del túnel, ya que se incluyó el concepto de “pérdida esperada” que obliga a las entidades financieras a almacenar unas determinadas provisiones de cada crédito que conceden.

Este provisionamiento se incluye con la finalidad de cubrir las posibles pérdidas acaecidas por un préstamo impagado. Decimos posibles pérdidas ya que estamos guardando un porcentaje de cada préstamo que se concede, sin conocer con certeza si dicho préstamo va a ser impagado. Este concepto tan lógico no era, prácticamente, tenido en cuenta anteriormente, dado que las entidades financieras no se preocupaban por las pérdidas potenciales, si no solo por las pérdidas ya ocurridas.

Para los bancos más grandes se incluyeron algunas medidas que evitan que sean supervisores externos los que realicen los cálculos sobre las provisiones a almacenar, a estos cálculos se les conoce como modelos internos, y suponen una gran diferencia para las entidades. Por ejemplo: Si los supervisores, de forma general aplicando el reglamento, nos obligan a hacer una provisión del 20 % para hipotecas con alto grado de morosidad; los modelos internos nos permiten afinar mucho más estas provisiones, de forma que las diferentes entidades pueden determinar su provisión en función de sus datos históricos de ventas.

Como se puede imaginar, los grandes bancos tienen unos inmensos históricos de datos almacenados. Para la analítica y búsqueda de valor en dichos datos se utilizan tecnologías Big Data, de forma que analizando esos históricos de ventas, los bancos seleccionados pueden establecer sus propios modelos de provisiones en función de sus experiencias pasadas.

Por ejemplo: Tras aplicar analítica en un importante banco, se determina que los préstamos hipotecarios, entre 100.000-150.000 €, concedidos a varones menores de 30 años, que han trabajado al menos 5 años y, con al menos, 20.000 euros ahorrados; han de tener una provisión del 10 % del total del crédito. Por el contrario, los modelos generales aplicados por los supervisores establecen que dichos préstamos han de tener una provisión del 15 %.

Si el banco seleccionado presenta estos resultados ante los organismos supervisores, podrá aplicar sus provisiones internas; de forma que, mediante el uso de técnicas y tecnologías Big Data, el banco en cuestión tiene la posibilidad de aprovisionar menos dinero en cada préstamo, lo que permitirá tener más dinero líquido para sus inversiones.

Esta necesidad de tratamiento de grandes cantidades de datos hace que, el sector financiero, constituya un claro ejemplo de uso de tecnologías Big Data: hasta ahora, los bancos más punteros habían incorporado estas tecnologías para, sobre todo, la detección de fraude y por temas de seguridad; ahora todos los bancos (grandes y pequeños) están incorporando estas tecnologías a sus servidores para tener medios para responder ante Europa sobre sus actuaciones (Se estima que en los últimos 7 años, 10 grandes bancos a nivel mundial pagaron unos 43 mil millones de dólares en multas por no cumplir o por no reportar correctamente el cumplimiento del CRR). Esta tendencia parece en cambio, pues ya en el año 2016, se estimó que los bancos europeos invirtieron unos 16 mil millones de dólares solo en soluciones software.

Autor: Iván Gómez Arnedo. Linkedin.