Mejora exponencial de la experiencia del usuario con un sólido sistema de torre de control para alertas y predicciones
Una de las instituciones financieras más grandes de Sudamérica, que atiende a más de 17 millones de clientes, se puso en contacto con Igerencia, una empresa de Nimble Gravity, para que le ayudara a resolver problemas importantes en sus canales digitales y procesos de transacción, que estaban afectando directamente a la satisfacción del cliente.
Para resolver los problemas actuales y mitigar los futuros, Igerencia, una empresa de Nimble Gravity, diseñó e implementó un marco analítico de supervisión a través de una serie de paneles de control inteligentes. Estos paneles realizan análisis predictivos utilizando modelos de IA y generan alertas de monitorización, facilitando un seguimiento organizado y eficiente de las transacciones financieras y los canales digitales.
Resultados:
- Supervisión a 360° desde un único indicador.
- 13,8 mil clientes controlados por minuto.
- Reducción del tiempo de respuesta en un 60%.
- Mayor disponibilidad de la plataforma.
Tecnologías y bibliotecas utilizadas:
Apache Spark
Impala-ayudante
PowerBI
Numpy
Python
Pandas
Cython
Pyspark
Fbprophet
Pystan
Vacaciones
Xgboost
Estudio de caso completo
Título: Mejora exponencial de la experiencia del usuario con un sistema de torre de control en tiempo real para alertas y predicciones
Cliente: Bancolombia
Sector: Banca y Finanzas
Proyecto: Torre de Control para monitorear canales transaccionales y digitales en tiempo real.
Bancolombia, la mayor institución de servicios financieros de Colombia, necesitaba un socio con experiencia en análisis de datos para mejorar el rendimiento de sus canales digitales.
Bancolombia, uno de los mayores bancos de Sudamérica, presta servicios bancarios y financieros a más de 17 millones de clientes. En Colombia, el banco se centra en mejorar el acceso a productos y servicios financieros para promover el desarrollo económico. A través de su red de sucursales y plataformas digitales, Bancolombia se esfuerza por ofrecer una experiencia bancaria segura, eficiente y fiable. Además, el banco apoya muchas iniciativas de desarrollo comunitario y promueve la inclusión financiera en comunidades rurales y desatendidas.
A pesar de ser uno de los bancos más grandes del país, Bancolombia carecía anteriormente de la capacidad técnica para abordar problemas significativos en sus canales y transacciones digitales, lo que afectaba directamente a la satisfacción del cliente. Debido al alto volumen de reclamaciones, el banco estaba preocupado por el riesgo que esto suponía para su reputación y rentabilidad, un desastre potencial en un mercado altamente competitivo.
Bancolombia se puso en contacto con Igerencia, una empresa de Nimble Gravity, para diseñar y construir una solución de monitorización completa y segura mediante análisis de datos, capaz de predecir y prevenir situaciones críticas. También necesitaban cuadros de mando robustos con segmentaciones precisas de clientes para la elaboración de informes interactivos y visuales.
La Torre de Control de Alertas utiliza tecnología de IA para ofrecer análisis predictivos y alertas sobre transacciones
La amplia experiencia de Igerencia, una empresa de Nimble Gravity, en entornos Microsoft, incluidos Azure y Databricks, junto con más de dos décadas de experiencia en la implementación de sistemas de inteligencia empresarial y análisis de datos, los convirtió en el socio ideal para un proyecto de esta envergadura, que incluía requisitos complejos y riesgos de seguridad. Los objetivos iniciales del equipo eran garantizar la integridad de los datos, promover la seguridad y permitir una toma de decisiones informada, generando confianza en la entidad financiera y reforzando su relación con los clientes.
Igerencia, una empresa de Nimble Gravity, diseñó e implementó un marco analítico para la supervisión a través de una serie de paneles de control inteligentes. Estos paneles realizan análisis predictivos utilizando modelos de IA y generan alertas de monitorización, facilitando un seguimiento organizado y eficiente de las transacciones financieras y los canales digitales.
El sistema combina cuatro módulos específicos:
Módulo analítico: Se utiliza para predecir los resultados de las transacciones bancarias dentro de un intervalo de tiempo. El módulo analítico utiliza datos históricos y modelos matemáticos para las predicciones. También se encarga de la introducción y extracción de datos de las tablas HDFS.
Módulo de probabilidad: Se utiliza para calcular un indicador que determina si debería haber aparecido el código de finalización de una transacción bancaria en función de su probabilidad durante el análisis con respecto al KPI establecido por la empresa. Recibe tablas HDFS como fuentes de entrada y almacena los resultados en el mismo formato.
Módulo de alertas: El módulo de alertas recibe los resultados de los dos primeros módulos, compara estas cifras con los datos empresariales y las clasifica en tres niveles en función de la desviación: normal (verde), advertencia (amarillo) y atención necesaria (rojo). Para la extracción, el tratamiento y el almacenamiento de los datos, los tres primeros componentes utilizan Python e Impala como motor de consulta SQL. Debido a los grandes volúmenes de datos, los módulos analíticos y de probabilidad sólo se ejecutan durante un uso bajo de la plataforma, lo que evita problemas adicionales a los usuarios finales.
Módulo de visualización: Utiliza Power BI para mostrar gráficamente los datos del módulo de alertas. Los cuadros de mando contienen información valiosa sobre las transacciones realizadas con éxito frente a las fallidas, los motivos de los fallos, etc. Proporciona a los usuarios potentes filtros de informes, por lo que resulta útil para la mayoría de las partes interesadas y los equipos técnicos.
La torre de control proporciona una supervisión de 360°, una disponibilidad de canales sin precedentes, mejores tiempos de respuesta y un aumento significativo de la satisfacción del cliente
Supervisión de 360° desde un único indicador: La solución de supervisión integral ofrece una visión completa y detallada de las operaciones a través de un indicador central. Con esta herramienta, el cliente puede supervisar exhaustivamente todas las áreas y procesos relevantes, lo que le permite identificar con rapidez y precisión cualquier situación que requiera atención.
13.800 clientes monitorizados por minuto: Con la nueva plataforma, el banco puede monitorizar a 13.800 clientes por minuto de forma simultánea, lo que les proporciona un acceso sin precedentes para prevenir eventos y ofrecer un servicio personalizado y oportuno en todo momento.
Reducción del 60% del tiempo de respuesta: El completo sistema de supervisión y los procesos optimizados han permitido reducir considerablemente los tiempos de respuesta, mejorando notablemente la satisfacción del cliente.
Mayor disponibilidad de la plataforma: Al anticipar situaciones críticas y mejorar los tiempos de respuesta, la disponibilidad del servicio es mayor que nunca, lo que garantiza que todos los canales estén preparados para satisfacer las necesidades de cada cliente.
Testimonio
"La implantación del sistema integral de supervisión y la optimización de los procesos han permitido reducir significativamente en un 60% los tiempos de respuesta, lo que ha mejorado enormemente la satisfacción del cliente."
"Los cuadros de mando contienen información valiosa sobre las transacciones realizadas con éxito frente a las fallidas, los motivos de los fallos y mucho más. Ofrecen a los usuarios potentes filtros de informes, lo que los hace útiles para la mayoría de las partes interesadas y los equipos técnicos."
"La amplia experiencia de Igerencia, una empresa de Nimble Gravity en entornos Microsoft, incluidos Azure y Databricks, junto con más de dos décadas de experiencia en la implementación de sistemas de inteligencia empresarial y análisis de datos, los convirtió en el socio ideal para un proyecto de esta envergadura, con requisitos complejos y riesgos de seguridad."
Detalles técnicos adicionales
Módulo predictivo:
Este módulo es fundamental para estructurar los datos de transacciones procedentes de diversos canales. Cuando se reciben datos de transacciones de un canal específico, se transforman en series temporales. Como serie temporal, se procesa a través de un modelo analítico que genera una tabla con las predicciones correspondientes para cada tipo de transacción del canal, proporcionando una base sólida para los procesos de previsión.
Este módulo fue construido usando una combinación de Spark y Python. Spark es esencial para convertir una tabla con grandes volúmenes de información en una tabla de series temporales, que luego es utilizada por Python para su consumo y análisis.
Si desea obtener más información sobre cómo podemos ayudar a su empresa a implantar soluciones para mejorar sus procesos e impulsar sus resultados, póngase en contacto con nosotros o concierte una cita hoy mismo.
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