El Banco AV Villas utiliza analítica predictiva para calcular el personal requerido en sus cajeros y asesores comerciales de las oficinas bancarias.

CALA Analytics apoyó con el desarrollo y afinación de los modelos, haciendo transferencia de conocimiento al equipo PMO y productividad.

Banco AV Villas, fue fundada en 1972 como la Corporación de Ahorro y Vivienda enfocada en el financiamiento del sector de la construcción. La cual, en 1998 inicia a ser parte del Grupo Aval, el más importante grupo financiero de Colombia. 

Hoy en día Banco AV Villas forma parte de uno de los conglomerados financieros más grandes del país, contando con más de 253 oficinas, el cual pasó de estar enfocado solo en préstamos de vivienda, a ser un banco universal orientado al consumo, incluyendo productos cómo: cuenta corriente, operaciones de divisas, créditos de consumo, de libre inversión, de tesorería y empresariales, créditos hipotecarios, entre otros. 

Para el desarrollo de los modelos analíticos sobre la identificación de la cantidad de asesores requeridos en cada oficina y por cada jornada (mañana, tarde, continua, sabatina, entre otras), se utilizó un histórico de 40 meses, donde se incluyeron las variables de usuarios, oficinas, bloques, jornadas, entre otros. Y para el cual IBM SPSS Modeler genera los modelos y sugiere cuál es el más acertado. 

“Uno de los retos más importantes fue darle credibilidad a la analítica y al modelo desarrollado, demostrando la asertividad del mismo. Este es un reto general en las organizaciones, siempre se inicia implementando la analítica, poniéndola a prueba y validándola con los resultados anteriores, generando e impactando la cultura organizacional con los datos, para que las decisiones se tomen con base en la información y el conocimiento del negocio, más que en la intuición” Gloria Castillo Rivera, Directora de Productividad, Banco AV Villas.

El Banco AV Villas calcula trimestralmente el personal que requerirá para la atención en cajeros y asesores comerciales del trimestre venidero; con el fin, de mantener la satisfacción de sus clientes alrededor del tiempo de espera en cada una de sus oficinas, para esos dos servicios puntuales. Este proceso se venía realizando con una herramienta que no permitía identificar qué técnica analítica se estaba empleando y, por lo tanto, no se podía modificar dependiendo de las variables y reglas de negocio; sin embargo, en su proceso de transformación digital y con el fin de aumentar su asertividad en la toma de decisiones de su personal, Banco AV Villas implementó sus modelos de planta con el uso de IBM SPSS Modeler.

“CALA Analytics nos apoyó con el desarrollo y afinación de los modelos, haciendo transferencia de conocimiento al equipo PMO y Productividad, para que, de ser necesarios, quedáramos con la autonomía de editar, ajustar e incluir nuevos parámetros y lo más importante, para contar con el conocimiento estadístico que nos permite sustentar los resultados a Presidencia” Gloria Castillo Rivera, Directora de Productividad, Banco AV Villas.

Actualmente, este modelo es soporte para toda la operación de oficinas del banco. Su resultado se entrega a Presidencia semestralmente para la toma de decisiones de la planta y se está aprovechando el activo analítico actual para extender el modelo hacia el cálculo de los asesores de servicio requeridos para cada oficina.