Gestionar los datos financieros y ampliar el alcance de la IA de confianza
Actian unifica los datos financieros fragmentados mediante grafos de conocimiento federados, una observabilidad total del proceso y análisis conversacional, con el fin de evitar incumplimientos normativos e impulsar iniciativas de inteligencia artificial fiables.
Principales retos relacionados con los datos en el sector de los servicios financieros
Las organizaciones financieras y de seguros se enfrentan a complejos retos en materia de datos:
- Los datos dispersos por sistemas y plataformas limitan la visibilidad.
- Los silos departamentales dificultan que haya una fuente de referencia unificada y fiable.
- Los datos inexactos o desfasados debilitan las evaluaciones de riesgos.
- La normativa exige linaje de datos, auditabilidad y transparencia.
- Los flujos de datos de gran volumen sobrecargan la infraestructura heredada.
- La escasa visibilidad de los metadatos dificulta un uso conforme de los datos.
- Una seguridad deficiente aumenta la vulnerabilidad ante las amenazas cibernéticas.
Los datos de transacciones fragmentados, los cambios ocultos en los esquemas y las herramientas de IA de «caja negra» exponen a las entidades financieras a multas regulatorias, alertas de fraude por falsos positivos y variaciones en las métricas entre las distintas divisiones. Actian tiende un puente entre los complejos sistemas bancarios centrales y la toma de decisiones ejecutivas, proporcionando inteligencia de datos fiable, observable y explicable a escala empresarial.
Modernice las operaciones en banca, servicios financieros y seguros, con la Actian Data Intelligence Platform
Aproveche la total transparencia y gobernanza de los datos, para obtener beneficios en toda la organización.
Elimina el estrés de las auditorías gracias al historial de cumplimiento
Auditorías de la norma BCBS 239, el RGPD y la ley Dodd-Frank de forma automática, al tiempo que identifica y etiqueta la información de carácter personal (PII) sensible sin retrasos técnicos. La evolución de los marcos normativos convierte el rastreo manual de datos en una enorme carga operativa. La plataforma Actian Data Intelligence recopila automáticamente metadatos en arquitecturas híbridas, trazando el linaje completo a nivel de campo.
Validar los procesos de detección de fraude y de gestión de riesgos casi en tiempo real
Los modelos de detección de fraudes de alta velocidad fallan cuando los flujos de datos se corrompen o se desvían con el paso del tiempo. Actian Data Observability comprueba continuamente los flujos de transacciones con una cobertura del 100 % de los datos, sin muestreo. Al funcionar dentro de tu VPC segura con una arquitectura «zero-copy», detecta cambios en el esquema y anomalías antes de que los datos erróneos comprometan la puntuación crediticia o las evaluaciones de riesgo.
Ofrece análisis financieros de calidad para la toma de decisiones en Slack y Teams
Los equipos ejecutivos no pueden permitirse herramientas de IA de «caja negra» que generen cifras erróneas o incoherentes. Actian AI Analyst traduce las consultas en lenguaje natural en flujos de trabajo analíticos regulados mediante un motor de ejecución con restricciones. Los responsables empresariales obtienen respuestas precisas y reproducibles, basadas en definiciones financieras certificadas, directamente en Slack o Teams.
Cumplir los contratos de datos en el momento de la ingesta
Los datos no verificados procedentes de agencias de calificación externas o de fuentes de socios deterioran los modelos de aprendizaje automático. Actian Data Intelligence aplica una gobernanza basada en contratos desde el punto de entrada de los datos. Los contratos de datos exigen requisitos estrictos de actualidad, integridad y estabilidad del esquema, lo que permite detectar los registros corruptos antes de que lleguen a los motores de crédito posteriores.
Eliminar las desviaciones en los indicadores entre las distintas divisiones de la empresa
Cuando la banca minorista, los préstamos comerciales y la gestión patrimonial calculan métricas como el valor del cliente a lo largo de su vida útil (CLV) de forma diferente, los informes presentan discrepancias. La plataforma de inteligencia de datos de Actian centraliza las definiciones de las métricas en un modelo de datos de negocio ( gráfico de conocimiento) regulado. Cada consulta e interacción conversacional aplica la lógica de negocio compartida, lo que garantiza una única versión de la verdad en toda la empresa.
Ofrecer un mercado de datos seguro para los analistas financieros
Acelera el análisis de autoservicio sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento normativo. A través de una interfaz de usuario tipo «Explorer», similar a la de Amazon, los equipos de riesgo y cumplimiento normativo publican productos de datos certificados, como «Rendimiento crediticio del segundo trimestre» o «Métricas globales contra el blanqueo de capitales», con controles de acceso e indicadores de calidad integrados.
Empoderar a los servicios financieros con soluciones de datos
Garantiza una soberanía absoluta sobre los datos y la fiabilidad de los flujos de datos. Actian Data Observability realiza comprobaciones dentro de tu VPC mediante una arquitectura «zero-copy», lo que ofrece una cobertura del 100 % de los datos sin que estos salgan de tu entorno ni se produzcan picos en los costes de computación.
Dote a los equipos financieros de información conversacional explicable. Actian AI Analyst aplica una lógica de métricas compartida y proporciona registros completos de consultas y pistas de auditoría, lo que garantiza que cada respuesta sea totalmente trazable y esté lista para la toma de decisiones.
Realiza un seguimiento de las métricas de las transacciones desde la fuente hasta los informes reglamentarios. Actian genera automáticamente gráficos visuales de linaje, lo que permite a los equipos de cumplimiento normativo demostrar la procedencia de los datos y responder a las consultas de auditoría en cuestión de minutos.
Perspectivas ejecutivas: Jason Cabral, director ejecutivo de AA Insurance, sobre cómo aprovechar Actian para una ventaja competitiva
Los datos son esenciales en el competitivo mercado de los seguros de automóviles del Reino Unido. Descubra por qué Jason Cabral, director ejecutivo de AA Insurance Company, confía en Actian para incorporar datos al ofrecer presupuestos y fomentar un negocio rentable.
Perspectivas ejecutivas: David Thomas, director de operaciones del London Stock Exchange Group, sobre estrategia y herramientas de datos
David Thomas, director ejecutivo del London Stock Exchange Group (LSEG), analiza la estrategia de datos en LSEG. Cuando llegó a primer director ejecutivo, encontró un equipo cualificado con excelentes productos de datos, pero sin la estructura y disciplina precisas. Los últimos cuatro años y medio, LSEG ha integrado una estrategia de futuro y que aborda los retos inmediatos. Thomas explica que primero se fija una estrategia de datos y luego se desarrolla una estrategia de herramientas para respaldarla. Buscan las mejores herramientas en calidad, catalogación y gobernanza de datos.
Historias de éxito
Reconocimiento por expertos del sector
Ganador de los SaaS Cloud Awards de 2026
La Actian Data Intelligence Platform ha ganado en The Cloud Awards el premio a la mejor innovación SaaS basada en datos de 2026.
Solución del año en catálogos de datos
El premio a la innovación en datos de 2026 reconoce el carácter rompedor de la Actian Data Intelligence Platform.
CRN 2026, Big Data 100
Actian ha sido nombrada una de las empresas de herramientas de gestión e integración de datos más innovadoras de la lista «Big Data 100» de 2026 de CRN.
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Preguntas frecuentes
La norma BCBS 239 exige a los bancos generar datos de riesgo precisos, oportunos y exhaustivos, mediante una sólida gobernanza e infraestructura de datos. La mayoría de los bancos tienen dificultades para cumplir la normativa, que exige un linaje de datos completo a nivel de atributos y capacidades automatizadas de agregación de riesgos. Actian ayuda a cumplir la norma BCBS 239 con un linaje de datos automatizado que rastrea los datos del origen al informe, con indicadores de calidad de datos en tiempo real y con gráficos interactivos de linaje para una rápida agregación de datos de riesgo en situaciones de estrés.
La gestión de metadatos crea un mapa viviente del ecosistema de datos de una organización, documentando el origen de los datos, cómo se transforman, quién accede a ellos y qué reglas se aplican en cada etapa. Para las instituciones financieras, la gestión integral de metadatos permite elaborar informes precisos de riesgos al:
- Hacer un seguimiento de todas las fuentes de datos usadas en el cálculo de riesgos.
- Apoyar el cumplimiento normativo, al aportar la transparencia exigida en los marcos normativos.
- Facilitar la gobernanza de la IA, al documentar los datos de entrenamiento y entradas del modelo.
- Permitir una respuesta más rápida a los incidentes, al identificar pronto los sistemas y flujos de datos afectados.
- Reducir el esfuerzo manual para informes de cumplimiento, con documentación automatizada y registros de auditoría.
Una gobernanza eficaz de datos mejora la detección de fraudes al aportar transparencia y accesibilidad a los datos en tiempo real en todos los sistemas, para identificar más rápido anomalías y patrones sospechosos. Al eliminar los silos de datos e implementar controles automatizados de supervisión que validan los flujos de datos entre sistemas, las instituciones financieras pueden detectar inconsistencias, como transacciones perdidas o duplicadas, patrones de pago inusuales y cambios de cuenta que pueden indicar intentos de fraude o phishing. Los modernos sistemas de detección de fraudes basados en IA exigen datos de alta calidad y bien gobernados, para una precisión superior al 90 % al identificar actividades fraudulentas, a la vez que se reducen los falsos positivos que frustran a los clientes legítimos.
La calidad de los datos es la base de la preparación para la IA en servicios financieros. Una mala calidad de los datos socava directamente los modelos de IA usados para la calificación crediticia, detección de fraudes, evaluación de riesgos y personalización de clientes, lo que causa decisiones sesgadas, infracciones normativas y pérdidas financieras. Para estar listas para la IA, las instituciones financieras deben implementar marcos sólidos de gobernanza de datos que garanticen la precisión, integridad, consistencia y oportunidad en todas las fuentes de datos, definir un linaje de datos completo para rastrear los datos de entrenamiento de IA hasta fuentes autorizadas, implementar la supervisión y validación automatizadas de la calidad de datos y mantener la documentación adecuada para la explicabilidad de la IA y los requisitos normativos, sobre todo en marcos como la ley de IA de la UE, que clasifica muchas aplicaciones financieras de IA como «de alto riesgo».
Un glosario empresarial garantiza que términos financieros críticos como «riesgo crediticio», «tasa de impago» y «ratio de liquidez» se definan con consistencia en todos los departamentos, lo que reduce los malentendidos que generan incumplimientos y errores operativos. Sin definiciones consistentes, los distintos equipos interpretan los datos de forma diferente, generando riesgos en los informes reglamentarios y decisiones. El glosario empresarial automatizado de Actian permite a las instituciones financieras crear y compartir definiciones estandarizadas en toda la empresa, para mejorar la colaboración entre roles, acelerar los informes de cumplimiento y garantizar que todos hablen el mismo lenguaje de datos al comunicarse con los reguladores y auditores.
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