Sistema de Análisis de Datos para la Mitigación del Riesgo Crediticio basado en NIIF 9 en el Sector Bancario

Abstract

En el sector bancario, la gestión eficiente de datos es clave para crear modelos predictivos de riesgo crediticio que cumplan normativas como la NIIF 9. Sin embargo, los procesos manuales generan inconsistencias y errores que afectan la fiabilidad de las proyecciones, mientras que la falta de herramientas integradas limita la respuesta ágil a exigencias regulatorias y cambios financieros. Para resolver esto, se diseñó un sistema de análisis de datos que mejora la gestión del riesgo crediticio y el procesamiento de información. Este sistema supera las limitaciones manuales, agiliza operaciones y fortalece el cumplimiento de objetivos regulatorios y operativos. La solución está integrada con herramientas internas del banco, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad. Además, emplea PySpark para procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente, adaptándose a las demandas del sector. Tras su implementación, se lograron mejoras significativas: los tiempos de obtención y preparación de datos se redujeron, aumentando la eficiencia operativa y la adaptabilidad a cambios regulatorios. También se incrementó la consistencia y trazabilidad de la información, disminuyendo errores y elevando la confiabilidad de las proyecciones. Este enfoque no solo mitigó riesgos, sino que posicionó a la entidad para enfrentar futuros retos financieros y regulatorios con mayor solidez.

In the banking sector, efficient data management is crucial for developing predictive models of credit risk that comply with regulations such as IFRS 9. However, manual processes introduce inconsistencies and errors that compromise the reliability of projections, while the lack of integrated tools limits the ability to respond agilely to regulatory demands and financial changes. To address this, a data analysis system was designed to enhance credit risk management and streamline information processing. This system overcomes the limitations of manual processes, accelerates operations, and strengthens compliance with regulatory and operational objectives. The solution employs the bank's internal tools, offering flexibility and scalability. Additionally, it utilizes PySpark to efficiently process large volumes of data, adapting to the sector's demands. Following its implementation, significant improvements were achieved: the time required for data acquisition and preparation was reduced, enhancing operational efficiency and adaptability to regulatory changes. Furthermore, the consistency and traceability of information were improved, reducing errors and increasing the reliability of projections. This approach not only mitigated risks but also positioned the entity to face future financial and regulatory challenges with greater resilience.