Cueto Fuentes, Eduardo NicolásCaraballo Wright, Greyci Shalon2026-10-062026-10-062026-10-05Caraballo Wright, G. S. (2026). Implementación de estrategias de inteligencia de negocios en procesos de mortgage, caso mercado EE. UU. [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/74467La presente investigación abordó la implementación de estrategias de inteligencia de negocios (BI) en los procesos de mortgage del mercado estadounidense, tomando como caso de estudio a Zlivio S.A.S., empresa colombiana de back-office especializada en procesos hipotecarios para el mercado latino en Estados Unidos. El trabajo partió de una revisión de antecedentes y de un marco teórico que abordó los fundamentos de la inteligencia de negocios, el almacenamiento y la gestión de datos, la analítica orientada a la toma de decisiones y el benchmarking competitivo como técnica de comparación organizacional, complementados con un marco legal centrado en las leyes sobre competencia comercial y uso de datos aplicables al sector hipotecario. A partir de dicho marco, se definió una metodología de tipo mixto, estructurada alrededor de la técnica de benchmarking competitivo, mediante la cual se comparó a Zlivio S.A.S. frente a dos referentes representativos del mercado estadounidense de mortgage: Rocket Mortgage y United Wholesale Mortgage (UWM). Esta comparación se apoyó en una base de datos construida a partir de variables tecnológicas, operativas, de datos y analítica, y de relación con el cliente, y permitió identificar brechas concretas frente a dichos referentes, en particular en materia de integración tecnológica, estandarización de procesos y tiempos de cierre. Sobre esta base se desarrolló, asimismo, un diagnóstico organizacional que priorizó las problemáticas de fragmentación de los canales de comunicación interna y externa, falta de estandarización de los procesos de originación, verificación y cierre, desintegración entre el CRM y Encompass, dependencia de reportería manual y ausencia de analítica predictiva. En respuesta a dicho diagnóstico, se formularon y analizaron tres alternativas de solución un data warehouse corporativo con integración ETL, la automatización robótica de procesos (RPA) y una plantilla de seguimiento centralizada con automatización ligera (low-code), cada una sustentada en literatura especializada y evaluada frente a criterios de costo, complejidad técnica, tiempo de implementación y capacidad organizacional requerida. De este análisis comparativo se seleccionó, como acción de intervención inmediata, la alternativa de menor costo y complejidad, ejecutable por un responsable único, por ser la más ajustada a los recursos disponibles en Zlivio S.A.S. en el momento de la consultoría. El presente documenta, específicamente, el proceso de intervención desarrollado a partir de dicha alternativa seleccionada: su estructuración en seis fases secuenciales diagnóstico y alistamiento, diseño, construcción, piloto controlado, despliegue y capacitación, y seguimiento con transición hacia la siguiente alternativa, traducidas en una guía operativa de treinta y tres pasos verificables; una matriz de riesgos y sus medidas de mitigación; la explicación de cuatro anexos de soporte operativo; y un cierre dirigido al cliente que explica los logros alcanzados durante la consultoría y la importancia de su implementación efectiva, sin adoptar el formato de documentos de cierre firmados, dadas las limitaciones de tiempo propias del alcance de la investigación. En conjunto, los resultados de la investigación evidencian que es posible atender problemáticas operativas concretas de una organización con recursos limitados mediante soluciones tecnológicas de autoservicio fundamentadas en la literatura de inteligencia de negocios (Imhoff & White, 2011; Waszkowski, 2019), sin que ello sustituya la necesidad de avanzar, en el mediano plazo, hacia alternativas de mayor alcance analítico identificadas en el análisis comparativo. El capítulo cierra con ocho conclusiones y ocho recomendaciones, formuladas de manera diferenciada para la implementación operativa en Zlivio S.A.S. y para la continuidad del proceso investigativo.This research addressed the implementation of business intelligence (BI) strategies within mortgage processes in the United States market, using Zlivio S.A.S.—a Colombian back-office company specializing in mortgage processing for the U.S. Latino market—as the case study. The study began with a review of prior research and a theoretical framework encompassing the foundations of business intelligence, data storage and management, decision-oriented analytics, and competitive benchmarking as an organizational comparison technique, complemented by a legal framework centered on commercial competition and data-use regulations applicable to the mortgage sector. Building on this framework, a mixed-methods methodology was defined, structured around the technique of competitive benchmarking, through which Zlivio S.A.S. was compared against two representative benchmarks in the U.S. mortgage market: Rocket Mortgage and United Wholesale Mortgage (UWM). This comparison was supported by a database constructed from technological, operational, data-and-analytics, and customer-relationship variables, and enabled the identification of concrete gaps relative to these benchmarks, particularly in technological integration, process standardization, and closing times. On this basis, an organizational diagnosis was also developed, prioritizing issues related to the fragmentation of internal and external communication channels, the lack of standardization in origination, verification, and closing processes, the disintegration between the CRM and Encompass systems, dependence on manual reporting, and the absence of predictive analytics. In response to this diagnosis, three solution alternatives were formulated and analyzed—a corporate data warehouse with ETL integration, robotic process automation (RPA), and a centralized tracking template with lightweight (low-code) automation—each grounded in specialized literature and evaluated against criteria of cost, technical complexity, implementation time, and required organizational capacity. From this comparative analysis, the alternative of lowest cost and complexity, executable by a single responsible party, was selected as the immediate intervention action, as it best matched the resources available to Zlivio S.A.S. at the time of the consultancy. This document specifically records the intervention process developed on the basis of the selected alternative: its structuring into six sequential phases—diagnosis and readiness, design, construction, controlled pilot, deployment and training, and monitoring with transition toward the subsequent alternative—translated into a thirty-three-step operational guide with verifiable checkpoints; a risk matrix with corresponding mitigation measures; an explanation of four operational support annexes; and a client-directed closing statement outlining the achievements of the consultancy and the importance of its effective implementation, without adopting the format of formally signed closure documents, given the time constraints inherent to the scope of the research. Taken together, the findings demonstrate that concrete operational challenges within a resource-constrained organization can be addressed through self-service technological solutions grounded in business intelligence literature (Imhoff & White, 2011; Waszkowski, 2019), without this substituting the medium-term need to advance toward the higher-analytical-scope alternatives identified in comparative analysis. The chapter concludes with eight conclusions and eight recommendations, differentiated between operational implementation at Zlivio S.A.S. and the continuity of the research process.application/pdfspamaster thesisBusiness IntelligenceBenchmarkingMortgage ProcessesLight Automation (Low-Code)StrategyInteligencia de negociosToma de decisionesTransformación digitalAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Procesos de MortgageBenchmarkingBusiness Intelligence (BI)Automatización ligera (low-code)Estrategiareponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co