La esencia del modelado de datos consiste en obtener una vista unificada de los datos, sus relaciones, así como los métodos de almacenamiento y análisis, según destaca Amazon Web Services.
AWS destaca que, para un análisis eficiente de datos, es clave conectarse con fuentes fiables y lograr una integración tecnológica que permita procesar indicadores ágilmente, tomar decisiones seguras y aumentar la rentabilidad en el mercado.
Reto de la industria financiera tradicional
En la industria financiera tradicional, la escalabilidad en modelado de datos se ve obstaculizada por el gran volumen de datos, sumado a la existencia de silos en los flujos de información y la falta de políticas de seguridad y gobernanza.
Por ello, la innovación en los sectores financieros, de seguros e inversiones debe centrarse en la centralización de datos inteligentes.
Fapro ofrece una comprensión profunda de las necesidades de la cartera, minimizando riesgos y mejorando el ciclo de vida del cliente para una experiencia de usuario excepcional.
Sus resultados tangibles se basan en el crecimiento y la escalabilidad, permitiendo así una transformación efectiva en la gestión de datos y la experiencia del cliente.
Arquitectura robusta para un modelamiento escalable
Fapro ha establecido alianzas estratégicas con actores clave de la industria, como AWS, para agilizar y optimizar la gobernanza y el modelado de datos. Esto permite aprovechar tecnologías de vanguardia, como AWS Amplify.
Uno de los mayores desafíos en Business Intelligence es la falta de datos, ya sea por incompletitud o ausencia. Por el contrario, la inteligencia financiera incorpora metodologías capaces de abordar los retos del nuevo entorno digital.
Con Fapro, las instituciones bancarias se benefician con un modelado de datos inteligente a través de scorings automáticos, que permite identificar comportamiento, patrones de consumo y preferencias de los clientes.
Fapro accede, integra y centraliza datos no convencionales para satisfacer las necesidades de información estratégica de los sectores financieros.
Por otra parte, optimiza la gestión operativa mediante un análisis avanzado que combina Inteligencia Artificial con machine learning.
Esto simplifica procesos y a la mejora de los resultados en un plazo inferior a 6 meses a través de análisis predictivos.
Fapro ha forjado alianzas estratégicas con líderes de la industria, como AWS, cpara abordar de forma ágil y eficiente la gobernanza y el modelado de datos.
Esto potencia herramientas con tecnologías de vanguardia, como AWS Amplify, que permiten escalar de manera efectiva en el entorno actual.
Implementaciones rápidas y su impacto
En la industria financiera tradicional, implementar herramientas de modelado de datos eficientes puede incrementar significativamente los costos. Esto impulsa la adopción de nuevas tecnologías, fundamentales para el futuro del sector financiero.
Según Gartner, estas tecnologías ofrecen mejor asistencia, mayor aprovechamiento de análisis avanzados y herramientas de visualización que potencian las capacidades en modelado de datos.
Modelado de datos inteligente
Fapro garantiza una implementación rápida y una conexión ilimitada que optimiza flujos de trabajo, automatiza procesos y reduce costos, riesgos y carga operativa.
Al incorporar Fapro a sus procesos, los bancos acceden al análisis inteligente, con soluciones financieras basadas en aprendizaje automático que les permiten anticiparse a necesidades y preferencias de sus clientes.
Con Fapro, los bancos sean capaces de adaptarse a las demandas del consumidor mediante ofertas personalizadas, mejorando de esta manera la fase de adquisición.
Por otra parte, las entidades potencian la retención y fidelización de la cartera de clientes.
Resultados Fapro
La clave para la consolidación del nuevo ecosistema financiero radica en ofrecer una experiencia de usuario avanzada.
Los bancos que integran las soluciones de Fapro y se centran en la satisfacción del cliente logran un crecimiento anual promedio del 15% y un rendimiento superior al 50% frente a la industria financiera tradicional.
