La inteligencia artificial permitirá a las fintech ofrecer niveles muy altos de personalización del consumidor y brindar servicios financieros que son más rápidos y menos costosos que las demás instituciones del sector.

La industria fintech ha logrado un crecimiento importante en los últimos años a nivel global y el mercado colombiano no es la excepción. De acuerdo con Mastercard, Colombia es el tercer país de la región con mayor participación en el ecosistema fintech, con miras a convertirse en el hub del sector. Sin embargo, para lograr lo anterior y seguir prosperando, existen dos aspectos que son prioritarios para su gestión: adopción de inteligencia artificial (IA) y el análisis adecuado y eficiente de los macrodatos.

“Las aproximadamente 20.000 fintech que operan actualmente a nivel mundial saben que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) y las soluciones de big data serán las piedras angulares del éxito o el fracaso en el futuro cercano. Estas tecnologías les permitirán diferenciar sus ofertas en un mercado donde la competencia es intensa y el ritmo de la innovación es rápido e implacable. En efecto, la adopción de estas herramientas es el precio de admisión a la banca y finanzas porque los socios o clientes potenciales quieren fintech que se destaquen y ofrezcan mucho más”, expresó José Fuentealba, Sales Manager de InterSystems Colombia y Chile.

InterSystems ha evidenciado que el sector financiero tradicional ya está empleando soluciones de IA y big data, las implementaciones más conocidas cubren el comercio algorítmico, el monitoreo del mercado y la detección de fraudes. Las principales compañías del mercado utilizan esta tecnología para ejecutar grandes operaciones a lo largo del día, sin desencadenar movimientos de precios adversos. Si bien el análisis de datos financieros permite establecer precios basados ​​en el riesgo, la inteligencia artificial puede detectar patrones sospechosos que indiquen fraude o actividad de lavado de dinero.

Sin embargo, a pesar de los avances en IA y ML, el sector bancario y financiero aún se ve frenado en la adopción de modelos más complejos por problemas de interoperabilidad, sistemas heredados y falta de talento calificado. También está la regulación, particularmente en las áreas de gobernanza de datos, riesgo, trazabilidad, auditabilidad y la eliminación de sesgos incorporados.

¿Qué ofrece la inteligencia artificial (IA) a las fintech?

Para la industria fintech, las dificultades que enfrentan los bancos y las organizaciones financieras presentan múltiples oportunidades. La IA permitirá a las fintech ofrecer niveles muy altos de personalización del consumidor y brindar servicios financieros que son más rápidos y menos costosos que las demás instituciones, y que no requieren una amplia gama de sistemas administrativos costosos. Hacer esto bien es una gran ventaja potencial para las fintech, pero exige el manejo más eficaz posible de los datos financieros.

Para lograr lo anterior, InterSystems menciona algunos aspectos clave que deben tener en cuenta las fintech para implementar la inteligencia artificial y el big data de manera acertada en sus procesos:

Hacer de la calidad y la gestión de los datos una prioridad. A pesar de su innovación, uno de los desafíos más importantes para las fintech sigue siendo la calidad de los datos. Sin un acceso rápido y fácil al tipo correcto de estos, la implementación de la inteligencia artificial y la analítica no logrará entregar la transformación de la que son capaces estas tecnologías.

Los volúmenes de datos financieros se están expandiendo rápidamente. Además de abordar la calidad de los datos, las organizaciones de servicios financieros y las fintech deben superar los desafíos de la cantidad de estos, lo que es vital porque los análisis más precisos a menudo requieren una gran cantidad de datos. La dificultad está en manejar el volumen: usarlo e integrarlo para proporcionar los resultados que la organización necesita.

La agilidad también es fundamental. Las organizaciones deben poder adaptarse cuando los volúmenes de datos aumentan repentinamente debido a cambios en el mercado en tiempo real o aumentos repentinos en las transacciones que generan mayores niveles de transmisión. Estas situaciones son parte de la vida en el mundo financiero y deben considerarse como un escenario.

El éxito o el fracaso depende del enfoque del análisis de datos financieros. Tanto para las fintech como para las instituciones financieras, el éxito con la inteligencia artificial y el análisis de big data exige un enfoque más integrado de los datos, capaz de manejar la mirada de requisitos de la gestión de estos.

Los datos mal administrados pueden incluso poner en peligro a toda una organización debido a fallas operativas, financieras y regulatorias. La información errónea también dificulta el cambio de cualquier organización fintech y, sin esta, pocas empresas sobrevivirán en un campo de alta competencia. Al convertir la información en un activo, los datos se convierten en aspectos clave para el cambio dinámico y el crecimiento, lo que permitirá a las fintech y a sus socios sobresalir en la era de la inteligencia artificial y el análisis de big data.

“En Colombia una buena cantidad de los actores del sector financiero está buscando nuevas formas de optimizar y automatizar el acceso y la disponibilidad de la información, explorando mejorar sus procesos de datos para que estos tengan mayores usos, mayor calidad y en menor tiempo y en algunos casos para procesos en tiempo real de gran valor para el negocio y el cliente final”, expresó Fuentealba.