Tecnología

En pos de ‘fintech’ para ampliar las fronteras de la banca

Explorar el ecosistema financiero alén de la tecnología, traspasar sus fronteras para probar y amoldar las tendencias que pueden transformarse en soluciones reales que cambien el futuro de los medios de pagos y del comercio tal como lo conocemos en el presente.

¿De qué forma impulsar la inclusión financiera y prosperar el acceso a los préstamos, entre otros muchos servicios? ¿De qué manera pronosticar el comportamiento de los usuarios sin aguardar semanas o bien meses a examinar un sinnúmero de bases de datos? ¿De qué manera optimar procesos tan duros como los de las devoluciones que no agradan ni a los comercios ni al cliente del servicio final? ¿De qué manera incorporar los modelos de banca abierta con las demandas de autentificación actuales? Son preguntas a la espera de contestación que una compañía sola no puede englobar, con lo que hay que edificar ecosistemas de cooperación para adentrarse en las fronteras del fintech.

Esta necesidad de soluciones reales es la que mueve a miles y miles de start-ups en el mundo entero a desarrollar tecnología que pueda amoldarse al ámbito financiero. Por este motivo, programas como Mastercard Start Path, que es parte de Mastercard Labs para apresurar la puesta en marcha de esta clase de tendencias, valora más de diez nuevas empresas en el mundo entero a fin de que su equipo estudie de primera mano de qué forma está madurando el panorama fintech y de qué forma reacciona frente a la competencia y los nuevos desarrollos tecnológicos. INNOVADORES ha hablado con 4 de estas start-ups internacionales.

Inclusión financiera

Hoy en día, «el reto es de qué forma emplear y también incorporar la inteligencia artificial y los datos para asistir al sistema de finanzas» y para lograrlo hay que contar con equipos multidisciplinares en los que cooperen ingenieros informáticos especialistas en inteligencia artificial con economistas y analistas financieros, asegura Ashwini Anand, CEO y creador de MonSoon.

Esta start-up ha patentado un sistema que emplea machine learning para examinar los datos compendiados por las financieras y traspasar las fronteras de la banca tradicional. «El valor está en los datos, mas hay que saber extraerlo conforme las necesidades del sistema de finanzas», incide el creador de esta start-up india. Su tecnología deja a los bancos utilizar el aprendizaje automático avanzado en una pluralidad de datos tradicionales y asimismo en datos alternativos para poder tomar resoluciones de crédito con información más fiel.

«Lo bueno de la tecnología como la inteligencia artificial y el machine learning bien incorporada es que da lo mismo de qué país sea el banco, pues un dato es un dato», apostilla Anand. Realmente, asegura, no importa si la entidad está en Estados Unidos o bien en la India para producir patrones. «Se trata de localizar la pieza clave del comportamiento del cliente del servicio».

Su objetivo es asistir a los bancos a emplear sus datos, «no solo a fin de que ganen dinero, sino más bien por el hecho de que, de esta manera, va a ayudar a los que desean acceder a crédito». Con su modelo de aprendizaje automático se identifica el nivel de peligro del demandante para reducir las tasas de morosidad entre un veinte por ciento y un cuarenta por ciento . MonSoon ya trabaja con ciertos bancos de India en los que se ha aumentado el número de personas que recibieron préstamos en, más o menos, un treinta y cinco por ciento .

Open Banking

Uno de los campos clave para la evolución de la industria de pagos es el de la regulación, que debe ser capaz de amoldarse a los cambios que se generan en el ecosistema financiero. De esta manera, la función de start-ups regtech (tecnología regulativa), como la británica Konsentus, es esencial para acompañar en este viaje a la banca más tradicional y administrar a las instituciones financieras la tecnología que desarrollan de forma más diligente que los gigantes del ecosistema.

La «magia» de Konsentus, resalta Brendan Jones, cofundador y Chief Commercial Officer, está exactamente ahí: en suministrar a las financieras servicios de verificación de identidad como demanda la nueva regulación para distribuidores de servicios de pago externos. En suma, en asistir a que cumplan con los requisitos de la nueva banca abierta que recoge la PSD2 (la directiva de servicios de pago).

Para esto, Konsentus ha desarrollado una plataforma de software as a service (Software as a Service por sus iniciales en inglés) con o bienn servicio de identificación y verificación «simple de integrar y de emplear» de cara a cumplir con la nueva regulación europea. El propósito va alén de que las financieras se amolden a la nueva normativa, sino más bien de que «puedan estar seguras de que sus clientes del servicio están protegidos cuando distribuidores terceros acceden a sus datos seguramente».

En este género de servicios, en los que forma parte la privacidad de los datos de los usuarios, la confiabilidad en la start-up es importante: «Somos un start-up pequeña, de apenas un par de años de vida y con veinticinco trabajadores, conque entrar en el ecosistema de Mastercard, que invierta y apueste por nosotros supone un reconocimiento que nos aporta verosimilitud», apostilla Jones.

Predicción de conductas

Tras años de investigación en el MIT, la spin-off Endor dio el salto para aplicar esta técnica nueva de inteligencia artificial para filtrar petabytes de datos y hallar patrones en el comportamiento en los usuarios. Ahora lo están amoldando a las necesidades del sistema de finanzas para examinar datos de la banca on line, creando una plataforma de predicciones automáticas que puede examinar datos cifrados, sosteniendo la información del consumidor segura en el proceso.

Se trata de una técnica nueva de ciencia de datos desarrollada en el MIT alén del machine learning, que sería más estadístico, explica Steve Mcknickle, directivo de Ventas de Endor. «Es una tecnología más compleja y capaz de lograr predicciones más precisas. Estudia y aprende el comportamiento de los usuarios» y, si bien ya hay servicios de predicciones en el mercado financiero, «en el mercado no hay nada semejante que consiga predicciones tan precisas y veloces». En verdad, cuenta con patente en Estados Unidos y en Israel.

Endor emplea algoritmos de IA «únicos», desarrollados para poder refinar preguntas y producir información con más precisión. Estos algoritmos están automatizados para sustituir los procesos manuales y aburridos que los científicos de datos  todavía efectúan. Están diseñados para hallar patrones activos ocultos en las estructuras de los datos cifrados y no en los datos en sí.

Agilizar procesos

Asimismo son parte de este ecosistema fintech soluciones que no son puramente financieras, mas que sí que intervienen en el proceso de compra y venta de productos para procurar optimarlos y agilizarlos. De este modo, ZigZag ha visto una ocasión en la presión que gigantes como Amazon o bien Zalando están ejercitando sobre el comercio online y ha desarrollado una plataforma Software as a Service de logística end to end que ayuda al retail en la administración de los procesos de devoluciones al permitir regentar, rastrear y revender el stock de mercadería devuelta en los mercados locales.

El ochenta y nueve por ciento de los usuarios examina la política de devoluciones ya antes de adquirir y el treinta y cinco por ciento ‘sobrecompra’ con la pretensión de devolver ciertos productos. Con estos datos en la mano, Patrick Eve, managing directivo de Zigzag, resalta uno de sus casos de éxito: la aplicación de su sistema en la cadena TopShop: «Hemos reducido el tiempo de devolución de veinte días a cuarenta y ocho horas».  Por medio de su plataforma, el retail sabe en qué momento está el producto en tránsito y de esta manera empieza la devolución para reducir los plazos.

Mastercard Start Path Es un programa del laboratorio de esta multinacional de pagos, que compatibiliza la participación virtual con la presencial a lo largo de 6 meses. Está enfocado a start-ups fintech con determinada madurez que procuran ampliar sus ocasiones y nuevos mercados. Tras una fase en la que conectan con el ecosistema de partners de Mastercard, las start-ups escogidas, entre más de diez aspirantes, se comienzan proyectos pilotos con el propósito de crear valor en un largo plazo y de esta forma poder llevar sus tecnologías, habitualmente patentadas, a mercados más globales. Dar el salto del local al global.

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