Optimización del proceso de análisis de riesgo crediticio en Emcoservicios mediante el diseño de un modelo de inteligencia de negocios

Abstract

La transformación digital representa uno de los principales retos para el sector financiero actual, especialmente para las cooperativas, que enfrentan la necesidad urgente de modernizar sus procesos frente al avance de las Fintech. EMCOSERVICIOS, pese a su trayectoria desde 1987, presenta limitaciones en su análisis de riesgo crediticio, reflejadas en altos costos de originación y tiempos de aprobación poco competitivos. Esta intervención tuvo como objetivo optimizar dicho proceso mediante el diseño de un modelo de inteligencia de negocios (BI) que integre sus sistemas de información, automatice el flujo de datos y permita visualizar indicadores claves en tiempo real. Se aplicó una metodología con enfoque mixto, basada en técnicas de análisis estratégico (PESTEL, Porter, DOFA) y métodos de modelado AS-IS/TO-BE, junto con herramientas como Power BI y una propuesta de implementación ágil basada en SCRUM. Los resultados demuestran la viabilidad y el impacto positivo de este modelo en la reducción de costos y tiempos, la mejora en la calidad de los datos y la capacidad de toma de decisiones. En conclusión, la incorporación de un modelo BI posiciona a EMCOSERVICIOS como una organización orientada al dato, capaz de responder con agilidad y precisión a los desafíos del entorno financiero contemporáneo

Digital transformation stands as one of the main challenges for today’s financial sector, particularly for cooperatives that must modernize their processes to remain competitive against the rise of Fintech companies. Despite its long-standing history since 1987, EMCOSERVICIOS exhibits limitations in its credit risk analysis process, reflected in high origination costs and slow approval times. This study aimed to optimize the credit risk evaluation process through the design of a business intelligence (BI) model that integrates its information systems, automates data flows, and enables real-time visualization of key indicators. A mixed-methods research approach was applied, including strategic analysis tools (PESTEL, Porter’s Five Forces, SWOT), the AS-IS/TO-BE framework, Power BI dashboards, and an agile implementation strategy based on the SCRUM methodology. The findings confirm the feasibility and benefits of the BI model in terms of reduced operational costs and processing times, improved data quality, and enhanced decision making capabilities. In conclusion, the implementation of a BI solution empowers EMCOSERVICIOS to become a data-driven organization, able to respond swiftly and effectively to the dynamic demands of the modern financial ecosystem.