Implementación de soluciones analíticas en banca con IBM SPSS Modeler: Caso Banco Financiero

La implementación de soluciones analíticas en banca se ha convertido en una estrategia clave para optimizar la gestión de riesgos, mejorar procesos y fortalecer la toma de decisiones. En el caso del Banco Financiero, esta transformación fue impulsada por la adopción de IBM SPSS Modeler. Gracias a esta herramienta, el equipo logró alcanzar niveles superiores de productividad y eficiencia en sus modelos predictivos.

Contexto del Banco Financiero y antecedentes del proyecto

El Banco Financiero inició operaciones en julio de 1964 bajo el nombre de Financiera y Promotora de la Construcción S.A. Posteriormente, en 1986, adoptó su nombre actual. Desde 1997, con el respaldo del Banco Pichincha de Ecuador, la entidad ha experimentado un notable crecimiento regional, abriendo oficinas en países como Perú, Panamá, Estados Unidos y España.

Esta expansión también implicó una transformación interna. Por ello, se diseñó un plan de modernización que incluyó la mejora de sus capacidades analíticas.

Creación del área de Modelamiento: base para soluciones analíticas en banca

En 2012, el banco creó el área de Modelamiento como parte de la Gerencia Central de Riesgos. El objetivo fue claro: desarrollar modelos de riesgo para productos de banca minorista. Para lograrlo, era fundamental contar con una herramienta analítica robusta que ayudara a cumplir con los objetivos establecidos.

Implementación de IBM SPSS Modeler

Como respuesta a esta necesidad, se incorporó IBM SPSS Modeler, una plataforma de análisis predictivo reconocida por su agilidad y facilidad de uso. Esta solución permitió acelerar el desarrollo de modelos, mejorar la precisión y facilitar el trabajo colaborativo dentro del equipo.
Además, el acompañamiento técnico de CALA Analytics, tanto en la venta como en la capacitación, fue clave para una adopción exitosa.

Resultados de la implementación de soluciones analíticas

La incorporación de IBM SPSS Modeler trajo beneficios concretos. En primer lugar, el tiempo necesario para generar un modelo se redujo hasta en tres semanas. En consecuencia, el equipo pudo dedicar más recursos al análisis y a la investigación.
Por otro lado, se disminuyó significativamente la cantidad de consultas a centrales de riesgo, lo que representó un ahorro importante en el presupuesto del área.

“Trabajé con otras herramientas analíticas, y puedo afirmar que IBM SPSS Modeler cubre perfectamente todos los análisis que necesitamos en el área, siendo una solución completa, económica y de fácil uso.”
— Jonathan Timoteo Dioses, Jefe de Modelamiento de Riesgos.

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