Aplicación web de Reportes de Desembolsos para la Detección Oportuna de Errores en Reglas de Negocio Bancarias, Utilizando Analítica de Datosón web de Reportes de Desembolsos para la Detección Oportuna de Errores en Reglas de Negocio Bancarias, Utilizando Analítica de Datos

Abstract

El presente proyecto propone el diseño e implementación de una solución tecnológica orientada a optimizar la detección temprana de incidentes en las reglas de negocio de la entidad bancaria. Actualmente, los diferentes canales del banco operan de manera fragmentada, generando información dispersa que dificulta la identificación oportuna de errores, retrasos operativos y riesgos de incumplimiento normativo. Esta situación afecta la capacidad del banco para reaccionar con agilidad ante eventos críticos y limita la toma de decisiones basada en datos. La solución propuesta integra un modelo de analítica de datos desarrollado en Python, el cual permite procesar, validar y analizar los desembolsos del día anterior mediante reglas automatizadas alineadas a las políticas institucionales. Esta arquitectura, basada en enfoques modernos como la Arquitectura Hexagonal y el uso de SQL Server como repositorio central, garantiza una estructura escalable, mantenible y adaptable a futuras necesidades del banco. Complementariamente, se incorpora un frontend desarrollado en Next.js que permite la visualización interactiva de métricas, incidentes y tendencias de cumplimiento. El sistema resultante permite reducir significativamente la dependencia de procesos manuales, incrementar la eficiencia operativa, asegurar la trazabilidad de los incidentes y fortalecer el cumplimiento normativo. Asimismo, habilita a la entidad bancaria a migrar de un modelo reactivo a uno completamente proactivo, mejorando su capacidad analítica y su gestión estratégica del riesgo.

This project proposes the design and implementation of a technological solution aimed at optimizing the early detection of incidents in the business rules of the banking entity. Currently, the bank’s various channels operate in a fragmented manner, generating dispersed information that hinders the timely identification of errors, operational delays, and regulatory compliance risks. This situation affects the bank’s ability to respond swiftly to critical events and limits data-driven decision-making. The proposed solution integrates a data analytics model developed in Python, which enables the processing, validation, and analysis of the previous day’s disbursements through automated rules aligned with institutional policies. This architecture—based on modern approaches such as Hexagonal Architecture and the use of SQL Server as a central repository—ensures a scalable, maintainable, and adaptable structure for the bank’s future needs. Additionally, a frontend developed in Next.js is incorporated to allow interactive visualization of metrics, incidents, and compliance trends. The resulting system significantly reduces dependence on manual processes, increases operational efficiency, ensures incident traceability, and strengthens regulatory compliance. Likewise, it enables the banking entity to shift from a reactive model to a fully proactive one, enhancing its analytical capacity and strategic risk management.