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Big Data 03 sep 2018

BBVA marca el rumbo en la ciencia de datos

Expertos de BBVA Data & Analytics han publicado un caso de estudio en conjunto con académicos del Massachusetts Institute of Technology (MIT) y la University of Melbourne (Australia) que analiza la creación dentro de BBVA de un centro de excelencia dedicado a la ciencia de datos y examina su forma de trabajar y resultados.

Son numerosas las ocasiones en que BBVA ha explicado cómo se está transformando en una empresa realmente digital. La forma de explicar ese cambio puede ser increíblemente compleja. Y el uso y la gestión de los datos son un buen ejemplo de ello.

Los datos son uno de los motores de una empresa verdaderamente digital. Son el combustible que no solo alimenta el negocio, sino que también permite desarrollar una amplia gama de productos y servicios que incentivan el crecimiento.

La cantidad de información que BBVA recopila y almacena —tanto sus propios datos como la información de sus clientes particulares y empresas— crece de manera exponencial cada año.

El reto, y también la oportunidad, proviene no sólo de su recopilación y almacenamiento sino más bien de la valiosa información que se puede obtener a partir de ellos y cómo utilizarla adecuadamente. De eso se encarga precisamente la ciencia de datos, un área en la que BBVA ya es reconocido por su liderazgo y conocimiento.

Tres expertos del área de BBVA Data & Analytics, entre ellos, Elena Alfaro, ex CEO y fundadora de esa unidad, acaban de publicar un estudio en conjunto con académicos del Sloan Centre for Information Systems Research, del Massachusetts Institute of Technology (MIT), y la School of Computing and Information Systems de la University of Melbourne, Australia.

El estudio, titulado ‘BBVA Fuels Digital Transformation Progress with a Data Science Center of Excellence’ (‘BBVA alimenta los avances de su transformación digital con un centro de datos de excelencia’) examina la creación dentro de BBVA de un área específica dedicada a la ciencia de datos y analiza sus operaciones, su lógica de funcionamiento, sus directrices y sus resultados, con la idea de compartirlos con otras áreas de negocio para transmitir lo que significa tener éxito con la ciencia de datos.

Un centro especializado e independiente

En ese sentido, el primer elemento que destacan los autores del estudio es el hecho de que, desde el comienzo, el Banco estableció el área de Data & Analytics como un negocio diferente y separado, diseñado para generar valor para el banco a través de la ciencia de datos, con resultados muy destacados.

El informe indica que “el centro de excelencia fue separado física y estructuralmente del banco, lo que le permitió promover y retener un tipo de talento único, poner en marcha proyectos y alianzas realmente innovadoras de monetización de datos y equilibrar las necesidades y demandas de BBVA a corto y largo plazo. Las actividades de este centro de excelencia han influido en la cultura de los datos de BBVA y han sentado las bases para la creación de una Oficina de Datos de BBVA, que reporta directamente al consejero delegado. Este departamento se puso en funcionamiento a finales de 2017 para reconocer los datos como una competencia ‘core’ de BBVA”.

El factor cultural fue crucial para el éxito de esta iniciativa ya que, en un contexto en el que muchas empresas intentaban fichar al limitado número de expertos en ciencia de datos, ofrecer un elemento de diferenciación ante otras firmas para asegurarse el mejor talento es clave.

El informe señala que “las instalaciones fueron un componente clave de la estrategia para contratar talento en D&A porque sus científicos de datos valoraron un ambiente de trabajo similar a ‘Silicon Valley’ que promoviera las responsabilidades compartidas, los retos de análisis y los horarios flexibles”. Además, según el trabajo de los expertos, “muchos de los científicos de datos que se incorporaron a la nueva empresa provenían del mundo académico o habían participado en algunos de los proyectos de innovación de BBVA. El proceso de contratación de cada científico de datos duró entre tres y seis meses”.

Una vez que se puso en marcha el programa de contratación y que se hizo evidente que esta unidad funcionaba más como un negocio tecnológico (y menos como un banco), la capacidad de BBVA para contratar talento —y sobre todo para retenerlo— mejoró radicalmente. El informe señala que entre 2014 y 2017, el equipo de D&A pasó de seis a 50 personas, un tercio del total son mujeres, y solo seis personas dejaron la empresa.

Desde el punto de vista operativo, uno de los aspectos más interesantes que menciona Alfaro en el informe son las medidas de la nueva unidad para tanto para aumentar su base de clientes como para potenciar su reputación.

Si bien el mercado donde D&A podía ofrecer sus servicios estaba claramente definido y en pleno crecimiento dentro de BBVA, también existía el requisito —y de hecho se convertiría en un gran beneficio— de ofrecer análisis e información valiosa en áreas donde la monetización no era el objetivo principal.

Usos sociales

El informe explica cómo los proyectos con un uso más social de los datos no solo ayudaron a desarrollar nuevas capacidades en el equipo y a la contratación de talento, sino que también demostraron que BBVA es un negocio responsable y un proveedor fiable de soluciones de análisis de datos.

Uno de esos proyectos fue el realizado tras el paso del huracán Odile, que azotó la costa oeste de México en septiembre de 2014.

BBVA mide la resiliencia económica del Huracán Odile

El equipo analizó las transacciones en cajeros automáticos y puntos de venta (con tarjeta) de más de 100.000 clientes de BBVA Bancomer durante ese periodo —casi un 30% de la población mexicana de esa zona con una cuenta bancaria— y lo empleó para desarrollar modelos de actividad y conducta.

Estos modelos fueron diseñados con la idea de que pudieran ser utilizados posteriormente por expertos en planificación para desastres en futuras emergencias ya que ofrecen información valiosa sobre qué hace la gente antes, durante y después de un desastre natural. Esto permite habilitar los recursos adecuados y en definitiva, aliviar el sufrimiento y salvar vidas.

Otro aspecto destacado en el informe es la forma en que Data & Analytics también ha aportado información relevante para el negocio gracias a su capacidad para añadir valor a productos y servicios esenciales ya disponibles para los clientes.

Un ejemplo de ello es la manera en que D&A ha colaborado en la transformación digital mediante la creación de herramientas de finanzas personales que utilizan el ‘machine learning’ para categorizar automáticamente y predecir las transacciones de los clientes en determinados apartados como alquiler, alimentación, entretenimiento, compras generales, gastos de viaje, etc.

En poco más de un año, más de un millón de clientes solo en España han utilizado esta herramienta como una forma de ayudarles a organizar sus presupuestos, ahorrar y entender sus finanzas, una cifra que sigue creciendo exponencialmente.

Por otra parte, D&A también empezó a colaborar en otro aspecto igualmente relevante para el banco en su relación con los clientes: la forma en que se evaluaba el riesgo de los clientes.

El informe señala que “el equipo redefinió los clientes de alto valor, alejándose del análisis tradicional de ingresos para pasar a considerar otro tipo de asociaciones que reflejaran un estilo de vida de alto valor, como por ejemplo, la vinculación con determinados colegios, clubes o comercios. Los expertos comenzaron a evaluar a los clientes tanto particulares como empresas de una manera diferente”.

Ese siempre ha sido el foco de la unidad: innovar en la forma en que se analizan los datos y descubrir nuevas maneras de entender las tendencias y atender las necesidades actuales y futuras de los clientes de BBVA.

El informe del MIT concluye con una serie de recomendaciones:

“Cuando las empresas crean sus centros de excelencia, estos rara vez tienen el impacto económico y cultural que se ha producido en BBVA. Creemos que BBVA aplicó seis medidas notables que los CIOs [Chief Information Officers] deberían tener en cuenta para acelerar su propia transformación digital mediante la implantación de los centros de excelencia”.

Recomendaciones:

  • Considerar la separación jurídica del centro de excelencia si la empresa tiene objetivos muy exigentes en cuanto a la innovación o el cambio de manera única o muy destacada.
  • Utilizar los recursos, espacios físicos y objetivos de rendimiento como palancas para equilibrar los tiempos del centro de excelencia entre la ejecución de los proyectos a corto plazo y los desarrollos que aportarán capacidades innovadoras a largo plazo.
  • Invertir en proyectos con fines sociales para atraer talento, promover la innovación, desarrollar nuevas capacidades, apoyar la credibilidad y establecer un nuevo ecosistema de alianzas.
  • Medir formalmente —y comunicar— el valor económico que pueden generar los proyectos relacionados con la ciencia de datos.
  • Inculcar el valor de la ciencia de datos en toda la empresa, pero no a todos con la misma profundidad ni de la misma manera.
  • Remunerar a los científicos de datos con un salario con alta carga emotiva, con actividades como formación personalizada, lugares de trabajo contemporáneos, comunicación intensa y donde se haga frente a los problemas.

El informe íntegro puede consultarse aquí.

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