DiBanka es una empresa de tecnología que desarrolla soluciones TI para el bienestar financiero, conectando a organizaciones no financieras, públicas y privadas, operadores de libranza y colaboradores y/o pensionados a través de un ecosistema digital.
En Colombia, para que un empleado o pensionado pudiera acceder a un crédito de libranza, era necesario que este se dirigiera personalmente a la entidad financiera. A su vez, esta entidad debía ir a la empresa pagadora a verificar la capacidad de pago según la nómina del afiliado, siendo la pagaduría responsable de validar toda esta información.
Al inicio de la emergencia sanitara, los pensionados se vieron imposibilitados de solicitar un crédito sin exponerse al riesgo biológico. Ante este contexto, y sumado a que DiBanka evidenciaba que gran parte de los ciudadanos de municipios remotos debían acceder a opciones no bancarizadas por no poder dirigirse físicamente a la entidad, la empresa colombiana comenzó a pensar en una forma de responder a estas necesidades y optimizar el proceso crediticio, a través de la tecnología.
El crédito de libranza en Colombia involucra tres actores: el afiliado, la pagaduría y los operadores de libranzas. La solución de DiBanka funciona como un intermediario de este proceso, brindando beneficios directos a todas las partes implicadas. “Un proceso que antes tardaba entre 8 y 15 días, hoy se puede llegar a hacer en el mismo día, o en un máximo de 72 horas”, adelanta Ángela Ruíz, Vicepresidente Comercial de DiBanka.
DiBanka, al ser una única solución para la totalidad del proceso, agiliza y automatiza la libranza notablemente. No solo le brinda al afiliado la posibilidad de solicitar un crédito de forma virtual, sino que también, desde el portal de DiBanka, se puede visualizar a los distintos operadores de libranzas y elegir a quien más se ajuste a sus necesidades.
Asimismo, la pagaduría que antes debía constatar si el empleado verdaderamente tenía la posibilidad de acceder al crédito que solicitaba, ahora deja de tener un rol operativo para pasar a uno estratégico: con DiBanka, el procesamiento de cada solicitud se genera de forma automática. Así, la empresa pagadora puede dedicarse enteramente a monitorear la relación privada que ocurre entre sus afiliados y los colaboradores de libranzas.
Por último, los operadores de libranzas también obtienen múltiples beneficios. Usando la herramienta, consiguen una integración con todas las pagadurías donde trabajan, pudiendo reorientar la totalidad de su fuerza comercial a otras estrategias. “DiBanka les ofrece a los operadores una solicitud de crédito donde no han tenido que realizar ningún esfuerzo comercial. Con ello se disminuyen los costos comerciales y los costos de análisis de riesgo sobre la operación. Ahora la solicitud ya está perfilada con un afiliado identificado a través de un proceso de registro biométrico”, extiende Mauricio Chacón, CEO de DiBanka, y remarca que “gracias a la reducción de estos costos operativos, los afiliados hoy pueden acceder a créditos con tasas de interés más bajas”.
DiBanka, en un trabajo en conjunto con Evolution XP, partner de Microsoft, ha desarrollado su solución que provee la triangulación entre los tres actores del proceso de créditos de libranza. “Al principio se empezó a pensar el prototipo como una solución que pudiera ser desplegada en un proveedor de nube pública”, relata Andrés Giraldo, Director Ejecutivo de EvolutionXP. Una nube pública, como la de Microsoft Azure, provee costos inferiores, ya que no es necesario adquirir hardware ni software, brinda escalabilidad casi ilimitada y gran confiabilidad, y no necesita mantenimiento, porque el proveedor del servicio se encarga de ello.
En su prototipo, DiBanka ya contaba con Azure Cognitive Services, el servicio de Microsoft basado en la nube que ayuda a integrar inteligencia cognitiva en las aplicaciones. Mediante Azure Face, un software de reconocimiento facial que funciona con algoritmos de inteligencia artificial, y Custom Vision, el servicio que permite crear, implementar y mejorar los clasificadores de imágenes propios para aplicar etiquetas a las imágenes, en función de sus características visuales, DiBanka realiza la detección de prueba de vida y el reconocimiento facial de sus afiliados. Adicionalmente, también utilizaban Azure Machine Learning para este proceso, ya que permite entrenar, implementar, automatizar, administrar y realizar un seguimiento de los modelos de aprendizaje automático de la solución.
“Cuando el proyecto comenzó a crecer, nos fue necesario mejorar la disponibilidad y seguridad, por lo que decidimos realizar el traslado a Azure utilizando máquinas virtuales”, cuenta Giraldo. Una máquina virtual de Azure ofrece la flexibilidad de la virtualización sin la necesidad de adquirir y mantener el hardware físico que la ejecuta, a la vez que ofrece los beneficios de una plataforma de nube.
Actualmente, se está construyendo una segunda versión de DiBanka que estará basada en contenedores. Se usarán Azure Container Registry, Azure Kubernete Services, y servicios de Power BI para el análisis de datos.
“Dibanka ya no es más una plataforma de automatización de la libranza, ahora se lo percibe como un ecosistema de bienestar financiero”, finaliza Mauricio Chacón, CEO de DiBanka.
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