Seguramente, todos tendremos instalados en nuestro smartphone la aplicación de nuestro banco, y seguramente esta app nos ofrece la posibilidad de añadir los movimientos de diferentes cuentas que tengamos en otros bancos, para tener centralizados en una sola aplicación todos los movimientos de nuestras cuentas.
Además, en los diferentes markets podemos acceder a varias aplicaciones de terceros que permiten gestionar todas nuestras cuentas bancarias desde un solo lugar y acceder a servicios financieros.
Detrás de estos servicios, bien desde la app de nuestro banco de confianza o bien desde la app de un tercero, está todo el movimiento Fintech y sobre todo, un marco regulatorio denominado PSD2.
PSD2 es una regulación europea sobre los servicios de iniciación de pagos (PIS) y los servicios de información de cuenta (AIS). Su objetivo es aumentar la seguridad y promover la innovación y favorecer la adaptación de los servicios bancarios a las nuevas tecnologías. De esta manera, el banco tiene como objetivo ser el mejor socio para que las ‘fintech’ creen modelos disruptivos y desarrollar una nueva línea de negocio, gracias a un market de APIs que los bancos ponen a disposición del movimiento Fintech.
BBVA fue una de las primeras instituciones financieras en abrir su plataforma y sus servicios core a través de las ‘Open APIs’ con BBVA API_Market.
Nuestro mini proyecto FINTECH con Elastic
Raul Gascon y Jacinto Calvo, parte del equipo de consultoría de Elastic de Lanit Consulting, han trabajado para integrar el Stack Elastic con estas APIs (simulación de APIs) y han diseñado un sistema que permite ingestar, centralizar y visualizar en diferentes cuadros de mando para analizar la situación económica financiera de la compañía.
Elastic ofrece unas potentes capacidades de centralización y observabilidad que lo hacen idóneo para este tipo de implementaciones, de cara a conseguir un proceso que recoja, transforme, ingeste y explote los movimientos bancarios de una forma automatizada.
Actualmente la recolección de datos se ha realizado descargando localmente a ficheros los movimientos bancarios de cada una de las entidades, simulando la invocación a los APIs.
Como todos nos imaginamos, cada banco nos ofrece la información con una estructura diferente.
Para la transformación y normalización del hemos utilizado Logstash, herramienta ETL del Stack Elastic.
Una vez definidos e implementados los patrones de transformación, obtendremos como resultado un documento json con una estructura común para todas las entidades bancarias, y enriquecido con categorizaciones en cada uno de los movimientos que permitirán realizar consultas complejas y mantener una trazabilidad financiera global.
Tras el proceso de transformación los datos se ingestan en Elasticsearch, core del stack y encargado de almacenar los datos de forma eficiente.
La extracción y visualización de la información la hemos llevado a cabo con Kibana, Front End del Stack destinado a la explotación de los datos de forma gráfica con las que podremos realizar consultas y agregaciones con los datos.
Además, machine learning e información de nuestro ERP
Esta solución aporta además una gran ventaja, y es que, dado el control del detalle del dato, aporta la capacidad de realizar un análisis de anomalías en la gestión de las cuentas para detectar posibles cobros no autorizados, pagos recurrentes de servicios cancelados, aumentos en los importes de servicios fijos, etc…
Además tendremos la posibilidad de añadir información de otros orígenes, como nuestro ERP de gestión y crear una solución analítica global para nuestro departamento Financiero: Cuenta de Resultados, Riesgos y Retrasos, Tesorería, Ratios Financieros y Balance.
En definitiva, a través de la implementación del Stack Elastic y sus elementos, hemos creado un servicio de análisis y control financiero centralizado que nos permitirá desde en un único punto de entrada, analizar la situación económica y financiera de nuestra empresa.
