La industria Fintech ha logrado un crecimiento importante en los últimos años a escala global y el mercado colombiano no es la excepción. De acuerdo con Mastercard, el nuestro 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 en su gestión: adopción de Inteligencia Artificial (IA) y el análisis adecuado y eficiente de los macrodatos.
“Las aproximadamente 20.000 Fintech que operan actualmente en todo el mundo saben que la IA, el aprendizaje automático (ML) y las soluciones de big data serán definitivos para el éxito o el fracaso en el futuro cercano. Estas tecnologías les permitirán diferenciar sus ofertas en un mercado en el que 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 las finanzas, porque los socios o clientes potenciales quieren Fintech que se destaquen y ofrezcan mucho más”, manifiesta 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, implementaciones más conocidas que cubren el comercio algorítmico, el monitoreo del mercado y la detección de fraudes. Las principales compañías del mercado acuden a tecnologías relacionadas en busca de ejecutar grandes operaciones a lo largo del día, sin desencadenar movimientos de precios adversos.
Sin embargo, a pesar de los avances en IA y ML, el sector bancario y financiero aún no tiene un buen ritmo de adopción de modelos más complejos debido a 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.
Estas dificultades presentan múltiples oportunidades. La IA les permitirá a las Fintech, por ejemplo, ofrecer niveles muy altos de personalización del consumidor y brindar servicios financieros más rápidos y menos costosos que los de las demás instituciones, y que no requieren una amplia gama de sistemas administrativos costosos.
Para lograr lo anterior, InterSystems menciona algunos aspectos clave que deben tener en cuenta las Fintech si quieren 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 información, la implementación de la IA 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, lo que es vital, porque los análisis más precisos a menudo requieren de una gran cantidad de información. 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 tener capacidad de adaptación cuando los volúmenes de datos aumentan repentinamente debido, por ejemplo, a cambios en el mercado en tiempo real o a crecimientos repentinos en las transacciones que generan mayores niveles de transmisión.
- 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 su gestión.
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 actores del sector financiero está buscando nuevas maneras de optimizar y automatizar el acceso y la disponibilidad de la información, con la idea de mejorar sus procesos de datos para que tengan mejores usos, mayor calidad, en menor tiempo y, en algunos casos, ser usados en procesos en tiempo real de gran valor para el negocio y el cliente final”, expresó Fuentealba.
