Cliente
COPROCENVA
Categoría
Sector Financiero
Objetivo del Proyecto
Contar con la mejor herramienta analítica para optimizar los modelos de riesgos de la cooperativa.
Solución
Implementación de IBM SPSS Modeler y desarrollo de modelos analíticos.
“Con la implementación de IBM SPSS Modeler y el apoyo del equipo de Consultoría de CALA Analytics, la cooperativa logró fortalecer el proceso de segmentación y señales de alerta para SARLAFT dentro de la cooperativa. Asimismo, lograron una reducción del tiempo de ejecución de reportes de alertas, pasando de 5 días a 15 minutos, permitiendo obtener un monitoreo diario. De igual manera, aumentaron las señales de alerta, pasando de tener 5 tipos en Excel a 18, para una visión integral de todos los factores de riesgo.”

Información del Proyecto

Coprocenva inició sus operaciones el 14 de junio de 1968, cuando 47 docentes se reunieron y crearon la Cooperativa de Profesores y Empleados del Centro del Valle. 50 años después de su creación, Coprocenva es de vínculo abierto, cuenta con más de 52 mil asociados en los departamentos del Valle y el Cauca, desarrollando sus actividades de ahorro, crédito y beneficios sociales para contribuir al mejoramiento en la calidad de vida de los
asociados, sus familias y la comunidad.

La cooperativa estaba en la búsqueda de una herramienta capaz de identificar patrones desconocidos u ocultos en sus bases de datos con el fin de mejorar sus modelos de riesgos. De igual manera, buscaban evaluar cuantitativamente los diferentes factores de riesgo, así como automatizar los procesos para la disminución de errores operativos y los tiempos de ejecución. Coprocenva no contaba con una herramienta capaz de analizar grandes cantidades de datos, presentando limitaciones en sus modelos de riesgo. Esto generaba:

Reprocesos.

El fraccionamiento de archivos.

Bloqueo equipos durante el procesamiento de datos.

Un riesgo alto de errores operativos.

Además, Excel limitaba la estructuración de señales de alerta tempranas y la consolidación total de toda la información transaccional y de las diferentes bases no estructuradas. Adicionalmente, no podían aplicar diversastécnicas estadísticas para obtener un modelo más confiable, como una segmentación de los factores de riesgo en SARLAFT y las señales de alerta para el control y seguridad de las operaciones de la cooperativa.

Con la implementación de IBM SPSS Modeler y el apoyo del equipo de Consultoría de CALA Analytics, la cooperativa logró fortalecer el proceso de segmentación y señales de alerta para SARLAFT dentro de la cooperativa. Asimismo, lograron una reducción del tiempo de ejecución de reportes de alertas, pasando de 5 días a 15 minutos, permitiendo obtener un monitoreo diario. De igual manera, aumentaron las señales de alerta, pasando de tener 5 tipos en Excel a 18, para una visión integral de todos los factores de riesgo.

Con IBM SPSS fortalecieron la confiabilidad en los resultados, pues se redujo la manipulación de las bases de datos. Además, se han implementado indicadores para el monitoreo en SARL (Sistema de Riesgo de Liquidez) para potenciar los resultados de la cooperativa.

Así, el modelo robustecido permitió una entrega de información en menor tiempo, mejorando notoriamente la generación de datos para la gestión de riesgos tanto en términos de tiempo como de costos operativos. Ahora Coprocenva cuenta con un modelo efectivo, que apoya la gestión de riesgos, como herramienta de análisis para el desarrollo de SARLAFT y SARL.

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