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Banca · Seguros · Gestión de activos

En los servicios financieros, los datos valen más que los productos. Deberían tratarse así.

En banca, seguros y gestión de activos, las organizaciones que ganan son las que convierten los datos financieros fragmentados en una única fuente gobernada y confiable para reportes, cumplimiento e IA.

El proyecto

Un socio que entiende Servicios financieros.

Nadie dedica el primer mes a explicarnos servicios financieros. El equipo llega conociendo los sistemas, las regulaciones y los ritmos de reporte del sector, y luego construye los modelos de datos, el gobierno y los dashboards junto con los equipos internos, frente a las métricas de las que ya rinden cuentas.

  • Un único almacén de datos gobernado que consolida datos fragmentados de banca, seguros y activos
  • Reportes regulatorios y externos estructurados automatizados, auditables de extremo a extremo
  • Analítica de autoservicio para que los equipos decidan con números actuales y confiables
  • Casos de uso de IA priorizados según riesgo, cumplimiento y retorno
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Un entorno de trabajo de Servicios financieros, el contexto al que sirve esta base de datos

Lo que ponemos en marcha

La base para Servicios financieros

Las capacidades que implementamos, y con qué rapidez. El caso destacado más abajo es un proyecto real del sector seguros, con sus resultados medidos.

FINRA · SEC · SOX
Reportes alineados
Linaje completo
En cada número reportado
8–16 sem
Hasta el primer valor en producción
Premier
Snowflake Premier Partner

Retos que resolvemos

A qué se enfrentan los equipos de Servicios financieros

Los problemas recurrentes que escuchamos, y cómo los resolvemos.

Fuentes de datos fragmentadas

Consolidamos datos financieros complejos en un único data warehouse empresarial gobernado.

Reportes de cumplimiento hechos a mano

Automatizamos los reportes regulatorios y externos estructurados desde una única fuente gobernada.

Decisiones sobre datos desactualizados

Entregamos analítica de autoservicio para que los equipos actúen sobre números actuales y confiables.

Lo que se entrega

Entregables

Resultados tangibles diseñados para mover las métricas que importan.

Data warehouses empresariales

Bases escalables y gobernadas para la analítica en todo el negocio.

Analítica de autoservicio

Analítica interna y reportes externos estructurados desde una sola fuente.

Reportes regulatorios

Reportes de cumplimiento automatizados y auditables.

Casos de uso de analítica e IA

Desde la evaluación de productos hasta los casos de uso de IA en todos los departamentos.

Stack

Herramientas y tecnologías

El stack Snowflake-first al que recurrimos en este sector.

SnowflakeOpenflowCortexStreamlit
Datos e IA de Servicios financieros entregados sobre Snowflake

Banca · Seguros · Gestión de activos

Diseñado para Servicios financieros, en Snowflake.

CumplimientoFIN

Diseñado para los reguladores

Reportes alineados con FINRA, SEC y SOX, con acceso basado en roles y linaje de auditoría completo. Cómo protegemos los datos →

Proyecto destacado

Cómo entregamos para Seguros

Un proyecto real, de principio a fin: el reto, la construcción y el resultado. Se omiten los nombres de los clientes para proteger su confidencialidad.

Datos gobernados y listos para IA para seguros en SnowflakeSeguros

Organización de Seguros · Americas

Datos gobernados y listos para IA para seguros en Snowflake

Una empresa de procesamiento de reclamaciones clasificaba a mano los documentos de numerosas aseguradoras, lo que causaba demoras, errores y archivos extraviados. Con funciones de Snowflake Cortex AI como AI_EXTRACT, Viewnear automatizó la clasificación y la extracción de datos, elevando la precisión del 60% al 95% y reduciendo el procesamiento por documento a cuatro segundos.

60→95%

Precisión de clasificación

4 sec

Clasificación por documento

40%

Documentos descartados recuperados

88%

Menos errores de clasificación

Leer el caso completo →

Preguntas

Preguntas frecuentes del sector

¿Cómo se vuelven auditables los reportes regulatorios de banca y seguros en Snowflake?

Los reportes regulatorios se vuelven auditables en Snowflake cuando se generan desde una sola fuente gobernada en lugar de armarse a mano. Viewnear consolida los datos fragmentados de banca, seguros y activos en un único data warehouse empresarial gobernado y automatiza desde ahí los reportes regulatorios y externos estructurados, con reportes alineados con FINRA, SEC y SOX, acceso basado en roles y linaje de auditoría completo en cada número reportado. La analítica de autoservicio sobre la misma fuente mantiene a los equipos decidiendo con números actuales y confiables, no con datos desactualizados.

¿Qué puede hacer Snowflake Cortex AI con documentos de reclamaciones de seguros?

Snowflake Cortex AI clasifica y extrae datos de documentos de reclamaciones con las funciones de IA invocadas directamente en SQL, sin un modelo aparte que haya que alojar. Para una empresa de procesamiento de reclamaciones que clasificaba a mano los documentos de numerosas aseguradoras, Viewnear construyó un pipeline en el que PARSE_DOCUMENT convirtió cada PDF en texto y layout utilizables, AI_CLASSIFY clasificó los documentos en Denegaciones, Verificaciones, Pagos y Correspondencia sin plantillas rígidas, y AI_EXTRACT extrajo números de reclamo, montos de cheques, fechas y datos de clientes. La precisión de clasificación subió del 60% al 95%, la clasificación promedio por documento bajó a 4 segundos y se recuperó más del 40% de los documentos antes descartados.

¿Las funciones de Snowflake Cortex AI envían datos sensibles fuera de la cuenta del cliente?

Las funciones de Cortex AI corren sobre los datos dentro de la propia cuenta gobernada de Snowflake del cliente, así que nada se copia a un servicio externo. En el trabajo de reclamaciones que Viewnear entregó con Snowflake Cortex AI, los campos sensibles se clasifican y se enmascaran por política, el acceso basado en roles limita quién puede ver los documentos crudos y los datos extraídos, con separación de funciones entre procesamiento, revisión y reporte, y Horizon Catalog mantiene trazable cada documento, clasificación y campo extraído. La construcción misma corre en la cuenta de Snowflake, los repositorios y el CI del cliente, bajo los controles de acceso y el proceso de cambios del cliente.

Pongamos en marcha una práctica de datos e IA duradera.

Con el punto de partida claro (migrando, escalando o llevando IA a producción), trazamos la vía más rápida hacia casos de uso en producción, operados por equipos internos.