En los últimos años, el Banco Machala ha incorporado tecnología para mejorar sus procesos, reforzar la gestión de riesgos y orientar de manera más precisa sus decisiones institucionales. Parte de esa evolución ha sido la incorporación de datos territoriales, variables ambientales y analítica geoespacial como parte de su estrategia corporativa.
Un ejemplo de ello es el Proyecto ARIT (Avalúos, Reavalúos e Inspecciones Técnicas), que integra herramientas de georreferenciación y análisis espacial para enriquecer la toma de decisiones.
Doménica Ormaza, subgerente de Riesgo Ambiental, explica que antes los análisis se realizaban con herramientas estáticas, hojas de cálculo e información documental. “Encontrábamos limitaciones en la precisión geográfica, la falta de centralización de datos y la capacidad predictiva para evaluar riesgos naturales o socioambientales”, señala.
Con esas restricciones, se identificó la necesidad de adoptar un sistema más robusto que permitiera integrar datos geoespaciales, actualizar información en tiempo real y correlacionar variables ambientales, sociales y financieras. Desde el área de IT se realizó un análisis comparativo entre diversas plataformas, tomando en cuenta criterios de escalabilidad, seguridad, interoperabilidad, análisis espacial y tiempos de respuesta, además de la integración con sistemas bancarios internos.
Ormaza comenta que, tras la evaluación, seleccionaron una plataforma capaz de capturar, analizar, visualizar y gestionar datos basados en ubicación. Esta tecnología se alineó con los objetivos del Proyecto ARIT, enfocados en fortalecer la gestión de riesgos, optimizar la colocación de productos y potenciar la banca de impacto.
ArcGIS fue la solución adoptada. “Permite entender datos en el contexto del territorio a través de mapas inteligentes, análisis espaciales y modelos que relacionan información geográfica con datos del negocio”, explica. El banco incorporó dashboards interactivos para análisis en tiempo real, herramientas de geocodificación y capacidades de integración con sistemas internos.
La implementación incluyó la capacitación de las áreas de riesgo, crédito, negocios y tecnología; el desarrollo de protocolos para integrar la plataforma con herramientas bancarias; y sesiones de sensibilización y gestión del cambio para promover su adopción.
Los resultados han sido positivos. Ormaza menciona que los usuarios acceden a mapas dinámicos, análisis predictivos y georreferenciación precisa de clientes y proyectos. Sin embargo, reconoce desafíos importantes que tuvieron en el proceso como estandarizar datos provenientes de diversas fuentes, incorporar un nuevo enfoque territorial en el análisis y asegurar la interoperabilidad con los sistemas existentes. El acompañamiento del proveedor facilitó la resolución técnica y metodológica de estos retos.
Para la ejecutiva, los beneficios que han logrado son una mayor precisión y agilidad en la evaluación de riesgo, mejoras en los procesos crediticios, identificación de zonas expuestas a amenazas naturales y mayor seguridad al identificar áreas aptas para inversiones productivas. Esta información permite brindar acompañamiento especializado a los clientes según su contexto territorial, contribuyendo a la inclusión financiera y la sostenibilidad de los proyectos productivos.
En cuanto al aprendizaje y mejoras prácticas señaló que, durante la adopción de la herramienta, se involucró a todas las áreas desde el inicio, con capacitaciones prácticas y el uso de casos reales. Se construyó un repositorio centralizado de datos georreferenciados para evitar silos de información y se implementaron dashboards para dar seguimiento.
“En el Banco de Machala creemos en un futuro donde cada decisión cuente para construir un mundo más humano y sostenible. Gracias a la tecnología de vanguardia podemos anticiparnos, proteger nuestro territorio y acompañar mejor a quienes confían en nosotros. Somos pioneros en el sistema financiero ecuatoriano en el uso de Sistemas de Información Geográfica, porque cuando la innovación se une al propósito, el impacto llega a todos”, afirma Ormaza.
Entre las proyecciones a futuro están integrar modelos predictivos basados en machine learning para riesgo climático y social, incorporar imágenes satelitales de alta resolución para validar proyectos agrícolas y monitorear cambios territoriales, expandir la georreferenciación a toda la cartera e impulsar un uso más profundo de la analítica espacial para decisiones corporativas.
