Sentinel

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Sentinel

Objetivo
Automatizar la gestión de cartera masiva de clientes del sector financiero.

Solución

  • IBM SPSS Statistics.
  • Implementación de análisis de cosechas y matriz de transición para la gestión de carteras en entidades financieras.

Sentinel automatiza la gestión de cartera con analítica

 

Sentinel es una central de riesgos, alertas y reportes de deudas peruana. Inició sus operaciones en el 2010 y actualmente, cuenta con más de 5.000 clientes. Desde su creación, ha velado por el desarrollo de aplicativos que permitan aprovechar la información para anticipar riesgos en la cartera de sus clientes.

 
Bajo esta premisa, identificaron que muchas entidades del sistema financiero no contaban con la automatización en la gestión de carteras masivas, lo que afecta directamente el seguimiento del riesgo de crédito. Esto genera efectos como no tener señales de alerta, obtener observaciones regulatorias o no identificar los riesgos crediticios oportunamente.
 
Apoyados en IBM SPSS Statistics, crearon dos productos con análisis de cosechas y matriz de transición que ayudaran a sus clientes a superar las observaciones regulatorias, automatizar procesos y a tener un control sobre sus carteras, aunque manejen datos masivos.
 
La flexibilidad de IBM SPSS ayudó a que Sentinel personalizara las metodologías de acuerdo a las necesidades y requerimientos puntuales de cada cliente; asimismo, la robustez de la herramienta permitió que los clientes conocieran cómo funciona el modelo y cómo llegaron al resultado.
 
La implementación de IBM SPSS nos ayudó a optimizar el tiempo, reducir costos y mejorar el tiempo de respuesta a clientes. Además, ofrece seguridad porque es una herramienta posicionada internacionalmente, lo que garantiza su eficacia y respaldo” comenta Yesika Neyra, gerente de Analytics de Sentinel.
 
Ahora, los clientes logran una gestión más eficiente y preventiva de sus carteras al contar con una herramienta analítica en la explotación de fuentes de datos. Además, pueden aplicar diferentes indicadores y segmentaciones para comprobar que las técnicas estén funcionando correctamente.
 
Después de 1 año y medio de este desarrollo, nueve entidades financieras ya cuentan con productos desarrollados con IBM SPSS. Esto representa el 20% de la participación de las ventas de Sentinel.
 
Ahora, Sentinel trabaja en la implementación de un producto de pérdida esperada para las empresas del sector financiero; este en primera etapa es desarrollado, probado y testeado utilizando IBM SPSS Statistics, para que en segunda etapa radique en el aplicativo Sentinel y lo desplieguen a sus clientes finales.
 

Conviértase en el siguiente caso de éxito.

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