Santander

Cliente:

Santander

Proyecto / Sistema:

Risk Data Aggregation (RDA)

Santander: creación de plataforma alineada a los principios RDA

Descripción

El Banco Santander es una de las principales entidades financieras a nivel mundial, y cuenta con una sólida presencia en Uruguay desde hace más de 25 años.

Necesidad

El objetivo del proyecto consistió en la creación de una plataforma que permita alinear la organización a los principios RDA (Risk Data Aggregation), establecidos por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea en 2013, que apuntan principalmente a la administración del riesgo de los datos y al cumplimiento de las normas. 

Para esto, se definió un modelo central que toma información de las diferentes fuentes que dispone la organización, unificándolas en un único repositorio normalizado, historificado y certificado. 

Solución

El proyecto se dividió en 3 grandes fases:

Fase 1: 

En esta primera fase se diseñó y construyó el modelo conceptual/físico de RDA y se automatizaron los procesos críticos que permiten generar información contable y financiera, siguiendo criterios locales (Banco Central del Uruguay), de la Corporación y europeos (BCE).

Se definió un modelo central que toma información de las diferentes fuentes que dispone la organización, unificándolas en un único repositorio normalizado, historificado y certificado. 

Se implementan procesos (Motores) centrales y críticos del BSU, los cuales permiten la generación de información contable y financiera del BSU con criterios locales de Uruguay determinados por el BCU (Banco Central del Uruguay) y criterios de la Corporación definidos por ella y por el BCE (Banco Central Europeo)

Fase 2: 

En esta fase se extendió la solución construida en Fase 1, para continuar alineando  la organización a los principios RDA, permitiendo la elaboración de diferentes informes y cálculo de métricas para su presentación a la Corporación y al Banco Central Europeo.

Se automatizaron más de 12 procesos críticos del Banco Santander del Uruguay, eliminando la manualidad existente, lo que permitió la automatización del cálculo de 400 métricas. Todo este proceso bajo una estricta gestión de la calidad de los datos, con sus correspondientes KPI’s y trazabilidad de la información obtenida.

Fase 3:

En esta Fase se continuó extendiendo la solución y se automatizaron 8 procesos críticos de BSU, que permitieron el cálculo automático de más de 200 métricas.    

En cada cierre de mes se procesan más de 20 millones de registros, se calculan automáticamente más de 600 métricas, y de estos procesos se calculan más de 1000 KPIs que permiten evaluar la calidad de la información generada.

Explotación de la información  

Uno de los cometidos más importantes de RDA es permitir la explotación de la información generada brindando transparencia, calidad y seguridad de los datos.  

En una primera instancia la solución comprende la implementación del tablero de Riesgos Financieros y  dashboard de métricas de los Motores implementados en Fase 1 y 2, utilizando Microsoft Power BI Desktop.

La generación de los tableros implicó el análisis de la información presentada en los tableros actuales, el estudio del origen de los datos, así como el análisis del modelo y las transformaciones necesarias para obtener la información deseada. La explotación de dicha información con Power BI implica cambios fundamentales respecto a la presentación actual de la información en Excel, requiriendo de una adecuación y cambio en el diseño actual del tablero de información.

  • Genexus 15 (1)
  • java
  • SQL Server
  • 4
  • 2
  • Power BI

Resultado

Los principales beneficios que ha obtenido el Banco Santander Uruguay son:

  • Automatización de procesos críticos para la organización
  • Generación de informes y métricas en tiempo y forma para su presentación a la Corporación y al Banco Central Europeo
  • Obtención de datos con un proceso de calidad estricto y acorde para cumplir los principios RDA
  • Transparencia en la información 

 

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