Coprocenva

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Coprocenva

Objetivo
Contar con una herramienta analítica confiable para robustecer los modelos de riesgos de la cooperativa.

Solución

  • Implementación de IBM SPSS Modeler.
  • Desarrollo de modelos analíticos para la identificación de patrones desconocidos u ocultos en las bases de datos de los asociados.

Coprocenva fortalece la gestión del riesgo con el poder de los datos

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 vinculo 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.
 
En busca de fortalecer sus procesos, la cooperativa quería implementar una herramienta tecnológica para la identificación de patrones desconocidos u ocultos en las bases de datos de los asociados para obtener pronósticos que robustecieran los modelos de riesgos existentes.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 aplicaba modelos de riesgos en Excel, lo cual generaba situaciones que restringían el desarrollo robusto de estos modelos, pues la herramienta presentaba limitantes en el procesamiento de la información. Esto generaba mayor tiempo en los procesos, el fraccionamiento de archivos, frecuentes bloqueos de equipos de cómputo durante el procesamiento de la información, además de un alto nivel de exposición a riesgos operativos por errores humanos en la consolidación de datos.
 
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 diversas técnicas 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.
Actualmente, se encuentran desarrollando un proyecto de modelamiento de indicadores para la gestión del riesgo crediticio – SARC.

Conviértase en el siguiente caso de éxito.

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