Artículo publicado en la edición 245 de la revista Microfinanzas
https://statuscomunicaciones.pe/microfinanzas/M245.pdf
- Una gestión deficiente de la información puede excluir a un microempresario del crédito o elevar la morosidad. Juan Carlos Torres Napa, CEO & Founder de Towers Consulting Group, plantea una hoja de ruta de tres fases para convertir los datos en un activo estratégico, incluso con presupuestos ajustados.
- En un sector donde el margen de error puede determinar si un microempresario accede a un crédito o queda excluido del sistema financiero, la calidad de los datos se convierte en un asunto de fondo. Torres Napa sostiene que el llamado “gobierno de datos” —el conjunto de políticas, procesos y controles que rigen cómo una organización gestiona su información— no es un lujo tecnológico, sino una necesidad estratégica para las entidades microfinancieras peruanas.
¿Qué es el gobierno de datos?
- El especialista define el gobierno de datos como el marco que garantiza que la información de una organización sea confiable, accesible, precisa y utilizable, al mismo tiempo que protege la privacidad de las personas y asegura el cumplimiento normativo.
- “No basta con manejar datos”, advierte el especialista. “Es clave establecer normas claras, asignar responsabilidades concretas y aplicar controles técnicos efectivos”.
- En la práctica, este marco implica varios componentes. Las políticas y procesos definen cómo se recolecta, clasifica y almacena la información. Los roles especializados —como el Chief Data Officer (CDO), figura equivalente a un gerente de datos, o los Data Stewards, responsables de la calidad informativa en cada área de negocio— garantizan que haya personas con responsabilidades claras sobre los datos. A ello se suman la medición de la calidad de la información, los controles de seguridad y privacidad, el catálogo de datos (un inventario centralizado que permite saber qué información existe y dónde), y los indicadores de desempeño que miden si el sistema de gobernanza está funcionando.
- “Sin gobernanza, los datos quedan aislados en silos o carecen de fiabilidad. Eso dificulta la toma de decisiones y el cumplimiento normativo”. — Juan Carlos Torres Napa
Los beneficios concretos para las microfinancieras
- Para el sector microfinanciero, los beneficios son tanto operativos como estratégicos. Torres destaca que una gobernanza sólida mejora directamente la gestión del riesgo crediticio:mantener registros de préstamos limpios y sin duplicados permite evaluar mejor la solvencia de un solicitante, reducir la morosidad y afinar los modelos de riesgo.
- El cumplimiento regulatorio también se simplifica. Según el especialista, contar con datos organizados y auditables facilita la respuesta a requerimientos de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS), la Unidad de Inteligencia Financiera (UIF) y otras autoridades,acortando los tiempos de revisión y reduciendo el riesgo de sanciones. En materia de prevención del lavado de activos, datos trazables y consolidados de distintas fuentes —cuentas, remesas, corresponsales— ayudan a detectar transacciones inusuales con mayor precisión.
- En el plano comercial, Torres subraya que la gobernanza convierte la información en un insumo para el análisis de negocios. Datos consistentes permiten segmentar clientes, diseñar productos ajustados a la realidad de sectores específicos —como microseguros para zonas rurales— y personalizar servicios. “La gobernanza de datos convierte la información en un activo estratégico: mejora la rentabilidad, reduce sanciones y fortalece la confianza de clientes e inversionistas”, señala.
- También hay un impacto en inclusión financiera. Un mejor conocimiento de los datos de microempresarios y poblaciones sin acceso al sistema bancario permite identificar segmentos desatendidos y diseñar estrategias de crédito basadas en evidencia real, en lugar de criterios generales o supuestos.
Los obstáculos en el sector peruano
- A pesar de las ventajas, Torres identifica barreras concretas que frenan la adopción de estas prácticas en el Perú. La primera es presupuestaria: muchas entidades microfinancieras operan con recursos limitados que dificultan la inversión en herramientas tecnológicas avanzadas o la contratación de perfiles especializados. En la mayoría de los casos, la responsabilidad sobre los datos recae en las áreas de Tecnología o de Riesgos, como una función adicional a sus labores habituales, sin un liderazgo dedicado.
- La cultura organizacional es otro obstáculo significativo. “Existe una cultura de silos: cada área gestiona sus datos de forma aislada, y la gerencia no siempre reconoce al dato como un activo estratégico”, explica Torres. El especialista cita estudios que sugieren que una proporción importante de los proyectos de gobernanza de datos en Latinoamérica fracasan precisamente por la ausencia de roles claros y la falta de compromiso institucional. “En muchas microfinancieras se culpa a la tecnología cuando un reporte falla, cuando en realidad el problema es una gestión de datos deficiente o inexistente”, precisa.
- A eso se suman los sistemas heredados: plataformas tecnológicas antiguas —incluso hojas de cálculo— que no fueron diseñadas para integrarse ni escalar. Migrar o conectar estos sistemas a plataformas modernas es complejo y costoso.
- El resultado es información fragmentada entre canales —oficinas, agentes, aplicaciones móviles— que dificulta obtener una visión unificada del cliente. Por último, si bien existe un marco legalrelevante —la Ley N°29733 de Protección de Datos Personales y regulaciones de la SBS— el Perú aún carece de una norma específica de gobernanza de datos para el sector financiero privado.
Una hoja de ruta práctica
- Torres propone un proceso de implementación gradual, dividido en tres fases que se adaptan a la realidad de entidades con recursos limitados. La primera etapa, de dos meses aproximadamente, se centra en el diagnóstico y la sensibilización: formar un comité de datos o designar un responsable, auditar los datos críticos de clientes y créditos, y establecer una política básica de gestión de información. El primer paso concreto puede ser tan simple como corregir registros duplicados en la base de clientes más importantes.
- La segunda fase, que se extiende hasta el quinto mes, consiste en implementar procesos y herramientas básicas: un catálogo de datos inicial —que puede comenzar en una hoja compartida—, validaciones automáticas al registrar información y los primeros indicadores de calidad. Torres insiste en que integrar dos sistemas dispares, como el CRM y el sistema de gestión de créditos, para obtener un registro unificado de clientes, ya representa un avance significativo.
- La tercera etapa busca consolidar y expandir la gobernanza a más dominios de datos,automatizar la generación de reportes regulatorios y desarrollar capacidades analíticas avanzadas, como modelos de score crediticio propios. En todas las fases, Torres enfatiza tres condiciones: el respaldo de la alta dirección, la designación de roles mínimos con funciones claras, y comenzar por aquellos problemas cuya solución genere resultados visibles de inmediato. “Mostrar resultados iniciales aumenta el apoyo interno”, sostiene. “Sin compromiso del CEO y la alta gerencia, estos proyectos suelen avanzar demasiado lento”.
- Desde Towers Consulting Group, Torres acompaña a entidades financieras y microfinancieras en este proceso, con un enfoque que parte de la realidad y las expectativas de crecimiento de cada organización. Su tesis es que, con voluntad ejecutiva, planificación estructurada y acciones concretas, incluso las entidades más pequeñas pueden dar pasos firmes hacia convertirse en organizaciones que toman decisiones basadas en datos — y no en intuiciones.
“En materia de prevención del lavado de activos, datos trazables y consolidados de distintas fuentes —cuentas, remesas, corresponsales— ayudan a detectar transacciones inusuales con mayor precisión”
“La gobernanza de datos no es un proyecto de tecnología. Es una decisión estratégica que debe venir desde la cima de la organización”