El papel de la tecnología en los servicios financieros ha sido transformador gracias, en parte, a la inmensidad de los conjuntos de datos, o Big Data, disponibles para que FinTech los extraiga y analice. Esta recolección de datos ha dado como resultado información invaluable para que el sector use e impulse el crecimiento de las FinTech en todo el mundo.

 

Las empresas y los sectores contemporáneos de todo el mundo no son ajenos al cliché que todos hemos escuchado una vez: los datos son el nuevo oro. Si bien de hecho se ha convertido en una frase trillada, describe con precisión la forma en que funcionan los humanos modernos; sin datos, nuestro mundo cada vez más dependiente de la tecnología no se movería como lo hace. Hoy en día, todo lo que usamos recopila datos sobre nuestros hábitos, preferencias y comportamientos, desde teléfonos inteligentes hasta computadoras portátiles e incluso electrodomésticos. Si eso es bueno o malo es discutible, el meollo del asunto es que los grupos de datos siguen creciendo y el interés de las empresas en ellos es cada vez mayor. Estos lagos de datos interminables, o Big Data, se están volviendo fundamentales para el éxito empresarial. Algunos sectores, como FinTech, están aprovechando los beneficios del Big Data para generar información valiosa y cambiar la forma en que desarrollan nuevos modelos de negocio. Además, el Big Data en Fintech puede permitir a las empresas brindar mejores servicios y productos más orientados al usuario para mejorar la forma en que operan los bancos y las empresas de tecnología financiera. 

La forma en que las FinTechs gestionan y obtienen conocimientos de Big Data está cambiando su funcionamiento e interrumpe la forma en que el mundo utiliza esta información para impulsar las decisiones comerciales. Estos conocimientos derivados de Big Data también están ayudando a 20,000 FinTechs que actualmente operan a nivel mundial para aprovechar Análisis de Big Data (BDA). El BDA también se puede combinar con tecnologías modernas como el El Internet de la Cosas ( IoT), Blockchain, Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Gracias al Big Data, las FinTechs pueden utilizar estas tecnologías como piedras angulares que les permitan destacarse en un mercado ferozmente competitivo donde la innovación avanza a un ritmo implacable. En efecto, la adopción de AI y ML junto con Big Data y BDA es el camino para que las nuevas empresas y empresas de FinTech en todo el mundo se eleven por encima de la competencia y brinden un valor comercial que supere significativamente el status quo.

Profundicemos en lo que es Big Data en el sector financiero y cómo se utiliza en FinTech.

¿Por qué Big Data es crucial en FinTech?

Big Data es un término colectivo que describe volúmenes de datos cada vez mayores, grandes, diversos, estructurados y no estructurados y difíciles de administrar recopilados de fuentes sociales, de máquinas y transaccionales. En pocas palabras; Big Data es un grupo de conjuntos de datos complejos y desorganizados que crecen exponencialmente en volumen, variedad y velocidad. Para ilustrar, sabemos que los usuarios de Internet en todo el mundo generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos todos los días. Además, el año pasado, cada persona generó 1,7 megabytes de datos por segundo utilizando sus dispositivos. Esa es una gran cantidad de datos que publicamos todos los días. Sin embargo, la cantidad de datos no es lo que importa. Lo que importa es lo que hacen las empresas con él. Puede tener centros de datos llenos de datos no estructurados, pero si no puede obtener información de ellos, es inútil. Afortunadamente, las FinTech pueden analizar Big Data para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos comerciales estratégicos. Entonces, dado que estos conjuntos de datos son de hecho tan voluminosos y crecen tan rápido, el software y las técnicas de procesamiento de datos convencionales no son suficientes para administrarlos y analizarlos. Hasta que llega el BDA. 

Big Data Analytics se entiende como el proceso complejo de aplicar herramientas y técnicas para analizar Big Data para descubrir patrones, correlaciones, tendencias y preferencias que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas e identificar nuevas oportunidades comerciales. Por esta razón, Big Data y BDA se están volviendo primordiales para que las empresas y organizaciones de todo el mundo realicen movimientos inteligentes y agreguen dirección a sus esfuerzos comerciales. Así, desde compañías de salud, y bancos hasta el comercio electrónico y los deportes, Big Data se ha convertido en el cambio de juego definitivo que tiene el poder de cambiar el sector de FinTech al revés.

Ahora bien, ¿por qué Big Data es tan esencial en FinTech? Incluso si no ha oído hablar de él, el sector de FinTech utiliza Big Data de manera extensiva debido a la complejidad de sus servicios. Asimismo, su uso de tecnologías modernas en las operaciones diarias y su necesidad de altos niveles de seguridad y análisis de riesgos también dependen de grandes cantidades de datos. Adicionalmente, y aparte de las cifras expuestas anteriormente, que dan fe de los crecientes volúmenes de Big Data que generamos cada día, también sabemos que el mercado de BDA para el sector bancario podría alcanzar los $62.10 billones para el 2025. ¿Quién no querría obtener una parte de ese jugoso mercado? Los números hablan por si mismos. Sin embargo, además de los evidentes beneficios monetarios, Big Data puede ayudar a las FinTechs a organizar sus grandes cantidades de información y traducirlas en conocimientos prácticos. Luego, pueden usar estos conocimientos para impulsar las predicciones del mercado, diseñar estrategias futuras e incluso personalizar los procesos de servicio al cliente, entre otros beneficios.

El hecho es que las startups de FinTech, los bancos en línea y desarrolladores de apps FinTech todos están desbloqueando el poder real de Big Data. Lo utilizan para tomar decisiones comerciales inteligentes que los distinguen de la competencia y las instituciones financieras grandes y establecidas desde hace mucho tiempo. Pero, ¿cómo está ayudando el Big Data a las FinTech a lograr estos beneficios? Siga leyendo para averiguarlo. 



El papel de Big Data en FinTech

Ayuda con una mejor segmentación de clientes

El servicio al cliente es uno de los componentes críticos del éxito empresarial, y FinTech no es diferente. Sin embargo, en la era de las tecnologías modernas, brindar un excelente servicio al cliente va de la mano con tener técnicas sólidas de análisis y minería de datos. Estas técnicas se alimentan de Big Data e, idealmente, brindan información que se traduce en perfiles de usuario detallados y poderosas estrategias de segmentación de clientes. Esta última es una de las formas más efectivas en que las FinTech pueden llegar a conocer a sus clientes a un nivel más profundo para comprender mejor las necesidades de cada cliente, enfocarse en esas necesidades e identificar su ciclo de vida para aumentar la escalabilidad, el alcance y los ingresos. Por ejemplo, los usuarios modernos de FinTech exigen viajes más flexibles, y una encuesta encontró que el 71% de ellas ahora prefieren las interacciones multicanal. Además, el 25% de los clientes de tecnología financiera ahora quieren una experiencia bancaria completamente digital impulsada por asistencia humana remota disponible cuando la necesitan. ¿De qué otra manera pueden las empresas identificar y abordar estas necesidades si no es por Big Data y la segmentación de clientes? 

Dado que Big Data recopila una gran cantidad de información sobre los clientes, como la edad, el sexo, la etnia, el estado socioeconómico, la ubicación, las preferencias, las compras y el poder adquisitivo, las FinTechs pueden usar análisis de datos para evaluar estos conjuntos de datos y crear perfiles de usuario más específicos. Además, en este sentido, las empresas FinTech pueden identificar los hábitos de gasto e identificar su relación con la edad, el género e incluso la clase social para identificar los clientes de alto valor que tienen más probabilidades de realizar compras. De esta manera, Big Data permite a las FinTechs asegurarse de que sus clientes tengan acceso a las tecnologías de pago, límites de tarjetas de crédito, capacidades de cuenta y promociones más adecuadas en el momento adecuado y en función de sus capacidades de gasto, todo gracias a una adecuada segmentación de clientes. 

Con estos perfiles de clientes bien definidos, las empresas FinTech pueden establecer estrategias de segmentación de clientes sólidas y confiables para impulsar su capacidad de satisfacer las necesidades específicas de los clientes en lugar de las genéricas y amplias. Igualmente importante, las FinTechs que utilizan conocimientos basados ​​en Big Data para sus estrategias de segmentación también pueden adaptar sus carteras de servicios para los diferentes segmentos de clientes. Además, también pueden personalizar sus productos para satisfacer adecuadamente las preferencias de cada cliente. De esta manera, con una segmentación de clientes más eficiente y adecuada, las empresas FinTech pueden asegurar una mayor retención de clientes y estrategias de servicio al cliente más sólidas que ayuden con el posicionamiento.

Por último, la segmentación de clientes impulsada por Big Data también puede ayudar a las FinTechs a capturar una porción significativa del mercado para sus productos antes de que las instituciones bancarias establecidas y tradicionales y sus nuevos esfuerzos de innovación comiencen a ponerse al día. Estos bancos convencionales están comenzando a comprender los beneficios que la tecnología aporta al sector y ofrecen productos y servicios que pueden competir directamente con FinTech. Sin embargo, los bancos tradicionales no son intrínsecamente competentes en el aprovechamiento y análisis de Big Data, una de las principales características de FinTech. De esta manera, Big Data brinda una oportunidad única para que las FinTechs obtengan una ventaja competitiva y se ubiquen en la cima de los bancos tradicionales.

Ayuda a ofrecer más servicios centrados en el cliente

Las estrategias de segmentación de clientes impulsadas por Big Data inevitablemente terminarán en servicios más centrados en el cliente. En la industria FinTech, como en muchas otras, la capacidad de ofrecer servicios personalizados es uno de los mayores activos y una de las mejores herramientas de marketing. De hecho, el 76% de los consumidores modernos esperan que las empresas comprendan sus necesidades, comportamientos y expectativas específicas, lo que significa que el usuario diario no aceptará productos y servicios genéricos y no específicos. Estas demandas de experiencias de servicio al cliente de alta calidad, distintivas, de baja fricción y las 24 horas del día no son negociables y se exigen en todos los canales. Por lo tanto, para brindar estos servicios y experiencias personalizados, las FinTechs deben aplicar estrategias integrales y en profundidad que se dirijan a las necesidades del usuario desde todos los ángulos y llegar a conocerlas a un nivel casi personal. Las FinTech solo pueden lograr este conocimiento profundo aprovechando los tesoros de Big Data disponibles para ellos y obteniendo información de ellos mediante el uso de técnicas sólidas de análisis de datos.

Los conocimientos basados ​​en datos también pueden ayudar a las fintech a proporcionar soluciones rápidas a problemas comunes que los usuarios bancarios han enfrentado durante años. Las molestias como las centralitas, los operadores, las largas colas en las sucursales bancarias, el papeleo y las interminables horas de espera para hablar con alguien por teléfono o en persona están llegando a su fin a manos de las FinTech, la inteligencia artificial y los conocimientos de Big Data. De hecho, con conocimientos basados ​​en Big Data, las empresas de tecnología financiera pueden recopilar y analizar fácilmente información crucial sobre las actividades bancarias de sus usuarios, identificar puntos débiles, detectar anomalías y errores, y reaccionar en consecuencia. Este fenómeno inevitablemente dará como resultado un aumento sustancial en la calidad del servicio al cliente y la mejora de los canales de servicio impulsados ​​por la tecnología, como los chats en vivo, los cajeros automáticos y los chatbots. 

Por ejemplo, en el caso de los chats en vivo, se producen interacciones personales instantáneas de primera línea entre la empresa FinTech y sus usuarios sin la necesidad de reuniones en persona, visitas a sucursales o largas colas de espera. Además, los agentes de chat en vivo ahora pueden acceder a los datos del usuario con respecto a los productos que tiene el cliente, los que es más probable que compren, cómo suelen pagar las cosas, su poder adquisitivo y sus últimas tendencias de compra. Estos conjuntos de datos permiten a los agentes adaptar las experiencias de FinTech a los usuarios y resolver sus problemas con empatía. Y además de soluciones rápidas para problemas típicos, los clientes también obtienen recomendaciones de productos relevantes basadas en conocimientos de Big Data, lo que mejora la precisión de las iniciativas de marketing e impulsa los programas de fidelización y retención de clientes.

Mejora los protocolos de seguridad y detección de fraudes

Según un estudio de Immuniweb,, 98 de las 100 principales empresas emergentes de FinTech del mundo son vulnerables a los ciberataques, incluido el phishing y las amenazas a la seguridad de aplicaciones móviles y web. Suena aterrador, ¿verdad? Lamentablemente, los pasivos de seguridad son demasiado comunes en el sector, especialmente ahora, con la creciente popularidad de las FinTech, la banca en línea y los pagos digitales. Como resultado, las posibilidades de fraude aumentan junto con la creciente adopción de soluciones FinTech, y las amenazas parecen no tener fin. Sin embargo, por preocupantes que sean las amenazas de seguridad modernas, Big Data está comenzando a colocarse a la vanguardia de los avances del sector en protocolos de seguridad e iniciativas de detección de fraude. De esta manera, Big Data está ayudando a las empresas FinTech y a las nuevas empresas a crear mejores algoritmos de detección de fraude, protocolos de seguridad más sólidos y sistemas de pago impenetrables para resistir ataques de piratería e intentos de fraude. 

La capacidad de Big Data para ayudar a prevenir ataques maliciosos radica principalmente en su información sobre qué transacciones suelen realizar las personas, cuándo las realizan, la ubicación geográfica desde la que las realizan y sus patrones habituales al utilizar la aplicación o el sitio web. El uso de esta información y su vinculación con la ciencia de datos, los algoritmos de IA y ML, y el análisis de Big Data pueden ayudar a mejorar los protocolos de seguridad al identificar comportamientos falsos fuera de los patrones estándar del usuario. Esta detección generalmente se basa en el reconocimiento de patrones de IA y el análisis de Big Data, e identifica patrones de uso cambiantes que difieren de la norma. Además, este proceso está completamente automatizado. Alerta a los departamentos competentes para que se pongan en contacto con el usuario para ver si él o alguien más realiza las transacciones, evitando así el fraude y las amenazas a la seguridad. De esta manera, el uso de análisis de Big Data y tecnologías impulsadas por IA para impulsar los sistemas de detección de fraude ayuda a las FinTechs a proteger el dinero de sus clientes. Más importante aún, ayuda a mantener el activo más importante de cualquier empresa financiera: la confianza de sus usuarios. 

Las tecnologías de Big Data y de inteligencia artificial, como Machine Learning, también pueden ayudar a las FinTech a optimizar sus protocolos de seguridad al monitorear los flujos de trabajo de los trabajadores de la empresa para evitar fugas de información, ya sean intencionales o no. También puede ayudar a identificar irregularidades dentro de los sistemas de la empresa, actividades sospechosas, intentos de inicio de sesión, malware y proporciona información inteligente sobre la gestión de riesgos para reducir o eliminar el impacto de los incidentes de seguridad.

Ayuda a optimizar las operaciones

Si bien la mayoría de las empresas emergentes de FinTech y los bancos en línea han estado implementando Big Data Analytics y sus aplicaciones, el enfoque generalmente ha estado en las ventas, el servicio al cliente, el marketing y la seguridad. Sin embargo, dada la importancia y la cantidad de dinero y esfuerzo que las FinTechs gastan en las operaciones, debería haber un enfoque más nítido en aprovechar Big Data para las capacidades operativas. El papel predominante que tienen las operaciones comerciales para garantizar que todos los servicios mencionados anteriormente funcionen a la perfección los convierte en una parte esencial del ecosistema FinTech. Como tal, las empresas de FinTech y las nuevas empresas pueden obtener una ventaja competitiva excepcional aplicando Big Data para impulsar su esfuerzo operativo. Las operaciones principales, como la evaluación de riesgos, el servicio de préstamos, los recursos humanos e incluso los departamentos legales, pueden beneficiarse significativamente de las aplicaciones de Big Data. Del mismo modo, Big Data en FinTech ayuda a los empleados a tener los datos necesarios siempre a mano, ayudándoles a proporcionar experiencias altamente personalizadas y a manejar mejor los casos individuales de los clientes. Tener información disponible mejora las operaciones e impulsa la eficiencia en el servicio al cliente, las campañas de marketing y otros procesos. Además, con la información basada en Big Data, las FinTechs también pueden evaluar la producción y recopilar y analizar los comentarios de los clientes para abordar los puntos de pintura, anticipar demandas futuras y mejorar los procesos de toma de decisiones. 

Ayuda en la calificación del riesgo crediticio

Uno de los procesos más largos, tediosos y costosos con los que tienen que lidiar las FinTechs es la puntuación de riesgo crediticio. Desde el punto de vista operativo, la calificación del riesgo crediticio siempre ha sido uno de los procesos más ineficientes y prolongados en la banca debido a la ausencia de datos, la falta de conocimiento sobre el análisis de datos y las deficiencias en la disponibilidad y el acceso a las herramientas de gestión de datos. Además, dado que la mayoría de las firmas FinTech modernas tienen que otorgar préstamos y tarjetas de crédito para expandir sus carteras, deben tener las herramientas adecuadas de análisis y gestión de datos y regular su exposición al riesgo, manteniéndolo lo más bajo posible. Sin embargo, con las tecnologías modernas que exigen tiempos de respuesta más rápidos, la clave para realizar evaluaciones de riesgo crediticio eficientes y eclipsar los prolongados procesos de evaluación de la banca tradicional radica en la calidad y la velocidad que brindan las tecnologías de Big Data e inteligencia artificial. 

Entonces, una vez que se resuelve el problema de la insuficiencia de datos y la falta de acceso a ellos, la disponibilidad de información se convierte en un activo, y Big Data se convierte en la piedra angular para operaciones más rápidas y una evaluación del riesgo crediticio más eficiente. En consecuencia, debido a la naturaleza inmediata y escalable de Big Data, las FinTechs que lo utilizan tienen acceso a toda la información que necesitan sobre sus clientes, pasados, presentes e incluso futuros. Este último punto es crucial porque permite a las empresas evaluar la situación financiera del cliente incluso después de que se haya emitido el préstamo o la tarjeta de crédito e identificar cualquier cambio para minimizar los riesgos. Big Data también permite a las empresas de tecnología financiera vigilar el comportamiento de pago de un usuario y su comunicación con otras empresas financieras. 

Además, Big Data ayuda a las empresas FinTech a ampliar rápidamente su base de clientes al proporcionar información sobre los usuarios potenciales y sus hábitos de gasto. Tradicionalmente, las instituciones financieras evitaban otorgar préstamos, tarjetas de crédito e incluso cuentas corrientes a personas sin historial crediticio. Hoy, gracias a Big Data, las FinTechs pueden usar información de las redes sociales, teléfonos inteligentes y motores de búsqueda para evaluar la solvencia de los clientes potenciales casi instantáneamente. También pueden dirigir servicios de marketing personalizados a clientes potenciales con muy bajos riesgos para la empresa. Y al mismo tiempo, Big Data ayuda a reducir los errores humanos al desarrollar perfiles de riesgo, identificar el riesgo potencial antes y detectar a los malos pagadores de antemano. Aún así, aunque Big Data no puede eliminar por completo los riesgos para las FinTech, puede ayudarlas a identificar esos pasivos antes y evitar pérdidas adicionales.

Desafíos restantes de Big Data en FinTech

1. Presión reguladora

El sector financiero está significativamente regulado debido a que los bancos tienen que almacenar la información financiera de los clientes. Aún así, las preocupaciones actuales sobre la privacidad hacen que sea cada vez más complejo para las empresas de tecnología financiera recopilar y almacenar datos de los usuarios de manera que no infrinjan las regulaciones. La FRTB, AML/KYC, y FATCA son algunas de estas regulaciones que controlan cómo las instituciones bancarias recopilan información sobre sus usuarios. Entonces, para que las firmas FinTech integren con éxito Big Data en sus operaciones, deben cumplir con todos los requisitos establecidos por estas y otras leyes regulatorias. Sin embargo, para que Big Data se dé cuenta de su verdadero potencial en el sector FinTech, se necesita un cambio drástico en el marco regulatorio. A pesar de los avances en BDA, AI y ML, el sector de FinTech todavía está algo paralizado por regulaciones que están atrapadas en una mentalidad obsoleta. Esta mentalidad también impide que el sector FinTech adopte soluciones y modelos BDA más complejos que podrían mejorar aún más su capacidad para satisfacer las necesidades de sus usuarios.

2. Falta de infraestructura de TI

La adopción de Big Data en el sector FinTech aún se encuentra en sus primeras etapas en la mayor parte del mundo. La inmensidad de su volumen y variedad, junto con la importancia de mantener la calidad de los datos, presenta desafíos en toda la cadena de valor de FinTech, principalmente debido a la falta de infraestructura de TI en el sector. Sin las herramientas, técnicas e infraestructura adecuadas, es complicado aprovechar y analizar Big Data correctamente, y mucho menos integrar modelos de IA y ML en los sistemas organizativos existentes. Además, la mayoría de las empresas emergentes de FinTech no tienen el capital para integrar todo lo que Big Data abarca en sus negocios de inmediato, mientras que otros operadores tradicionales aún trabajan con sistemas heredados obsoletos.

3. Mala calidad de los datos

Recopilar grandes cantidades de datos no es bueno por sí solo. Lo que importa es la calidad de esos datos y lo que las empresas hacen con ellos. De manera similar, la precisión de las capacidades avanzadas de Big Data Analytics y la integración de Ml e AI en la cadena de valor de las FinTechs dependen en gran medida de la calidad de los datos que recopilan. Sin embargo, la mayoría de las empresas de tecnología financiera, especialmente las nuevas empresas, no comprenden completamente la relevancia de la calidad de los datos. Como resultado, corren el riesgo de cometer errores como productos comercializados incorrectamente, perfiles de clientes defectuosos y evaluaciones de riesgo crediticio inexactas. Estos errores pueden costarles a las empresas sus clientes, y tendrán que reinvertir grandes cantidades de dinero para corregir los errores producidos por la mala calidad de los datos. Además, la mala calidad de los datos también puede poner en peligro el cumplimiento normativo, la seguridad de los datos y la imagen de la empresa.

Conclusión

A medida que Big Data siga ganando popularidad entre las empresas FinTech y comience a desempeñar un papel más importante en la industria, se convertirá en el elemento vital de innumerables organizaciones. Las FinTechs serán más hábiles para brindar a sus clientes un servicio perfecto en todos los canales, gracias a la información proporcionada por Big Data. Del mismo modo, mejorar sus servicios y ofrecer productos y servicios más personalizados puede dar una ventaja al sector FinTech y ayudar a las empresas a aumentar sus tasas de adopción. Y dado que, a diferencia de los bancos tradicionales, las empresas FinTech se centran en crear servicios financieros personalizados, Big Data es el aliado perfecto para mantener su enfoque orientado al usuario sostenible y escalable. 

 

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