Las Entidades Financieras en España a nivel tecnológico se han caracterizado en los últimos 50 años por utilizar sistemas legacy de gran fiabilidad y consistencia, basadas en soluciones muy contrastadas y con un nivel bajo de flexibilidad, adaptación a cambios o actualización técnica.
Ejemplos de ello son tanto las arquitecturas de datos DB2, basada en tecnología de IBM de los años 70, como los sistemas transaccionales en los que se basan los core bancarios, que ejecutan todos los procesos batch diarios, y que se programan en COBOL, un lenguaje de programación de los años 50.
Sin embargo, dos revoluciones imparables han obligado a que este escenario mude a otro donde la innovación juega un papel clave. En primer lugar la generación de un volumen de datos cada vez más masivo ha obligado a la introducción de herramientas más sofisticadas que permitan su correcto tratamiento y explotación, bien para responder a objetivos de negocio cada vez más complejos o bien a exigencias regulatorias más frecuentes y más estrictas.
En general, estas nuevas herramientas se han venido empleando en entornos locales, sin pasar por las grandes infraestructuras tecnológicas de las instituciones, siendo soluciones ad-hoc o de autor, para responder a necesidades particulares de áreas como Riesgos, Marketing o Mercados Financieros. Así, todo ello ha impedido la revolución pendiente, anteriormente citada, correspondiente a los sistemas legacy de fiabilidad contrastada y de gran rigidez.
Por otro lado, la aparición de las Fintech con un modelo de negocio mucho más flexible y con una base tecnológica absoluta como medio de captación y gestión de los servicios financieros, ha obligado a las instituciones a plantearse nuevas opciones tecnológicas y de negocio para no perder cuota de mercado, sobre todo entre el público con mayor cultura tecnológica. Esta revolución se está dando en varias líneas, con las lógicas fricciones de un modelo que está llegando, pero que aún no es real, y un viejo modelo que sigue muy presente.
Los bancos, las aseguradoras y las agencias de inversión, están creando infraestructuras de datos, como data lakes en tecnologías big data absolutamente rompedoras con sus sistemas MainFrame, y que por ahora se utilizan solo en algunas áreas, e incorporando una nueva algoritmia con capacidades importadas del machine learning y la inteligencia artificial.
Y adicionalmente, basándose en las nuevas capacidades que tratan de adquirir, las instituciones financieras intentan cambiar su modelo de negocio a una gestión del cliente menos orientada a la oficina bancaria tradicional o a la presencia física de agentes de seguros o de inversión patrimonial, sino a la gestión a través de los canales digitales en un servicio 24x7.
Además hay un tercer hecho clave que discurre en paralelo a cualquier posible revolución tecnológica y es la dependencia de las entidades financieras sobre ciertos sistemas de tecnología propietaria y opaca a los propios tecnólogos de la casa, sobre las que descansan actividades completas de sus organizaciones. Estas funciones operan correctamente, aunque con escasa capacidad de participación interna por las organizaciones, puesto que lo hacen en formato caja negra, como Norkom -dedicada a blanqueo de capitales- o Murex -para la gestión de datos en mercado de capitales-.
Son tecnologías en las que existe una dependencia casi total con el proveedor, puesto que tanto las actualizaciones, como un posible reemplazo del sistema por otra tecnología mas abierta, requiere una cantidad ingente de trabajo que desincentiva cualquier intención de cambio.
¿De qué manera se está llevando a cabo esta todavía incipiente revolución innovadora? Además de crear nuevas infraestructuras tecnológicas en modo prueba de concepto para algunas áreas, lo cual en el largo plazo podría dar lugar a la sustitución de los sistemas legacy ya mencionados, las organizaciones están empezando a situarse alrededor del ecosistema startup ¿De qué modo?
Al principio como observadores a través de sus áreas de innovación internas, luego como inversores, o directamente absorbiendo ideas interesantes mediante la adquisición de empresas innovadoras y de tamaño todavía pequeño (por lo cual la fusión cultural va en una sola dirección, y es más sencilla la absorción).
Todos los grandes bancos del IBEX, las grandes aseguradoras y varias de las agencias de inversión, están adquiriendo capacidades de un tipo u otro a través de la participación en capital o compra de startups. Ejemplos de esto son Innoventures, fondo de Banco Santander, BBVA Ventures, Mutua Innova, de Mutua Madrileña, Finnovista de Liberbank o los 746MM de Euros que según ASCRI (Asociación Española de Capital Crecimiento e Inversión) invirtieron Firmas de Capital Riesgo e Inversión en startups. A nivel financiero pueden ser acciones interesantes, y cabe recordar aquí por ejemplo la increíble plusvalía que obtuvo Santander por su inversión en Ripple, cuando la criptomoneda solo era un esbozo de idea.
Sin embargo como motor de innovación interna o cambio, el movimiento puede resultar poco productivo, pues las inercias internas de las grandes organizaciones casan mal con el cambio continuo y ritmo frenético que caracterizan las startups, por lo que en el largo plazo la retención de este talento y capacidades es difícil.
Mas interesante pueden ser iniciativas como R3 en la que están participando grandes entidades financieras europeas (entre otras grandes empresas), por la cual se está creando una infraestructura blockchain propietaria para su uso en el core bancario en el medio/largo plazo y que sí podría sustituir los grandes dinosaurios que todavía dominan la tecnología bancaria, aseguradora y de inversión a día de hoy.
Stella Luna de María, CEO en PentaQuark Consulting