Las fintech han revolucionado el sector financiero en México y el mundo, pues se han convertido en una alternativa más accesible para los usuarios que no tienen acceso a este tipo de productos y servicios, cifra que de acuerdo con el INEGI asciende a 32%, es decir, en el país el 68% de la población cuenta con al menos un producto o servicio financiero, ya sea tarjeta de nómina, ahorro para el retiro o crédito para vivienda, etc.
Sin embargo, las fintech no sólo se han enfocado en la población no bancarizada, sino también en aquella que a pesar de contar con algún producto financiero no pueden acceder a otros beneficios como mejores préstamos, productos de ahorro o herramientas para una mejor gestión de finanzas personales. Lo cual, ha sido un ‘plus’ que ofrecen las fintech y han logrado desarrollarlo porque parte de su estrategia es entender al cliente y ofrecer productos y servicios acorde a sus necesidades. Todo con ayuda de los datos.
Una de las principales aplicaciones del análisis de datos es la capacidad de detectar y prevenir fraudes de manera oportuna, función que es muy útil en el actual contexto. Durante la pandemia de COVID-19 se aceleró la transformación digital y esto se tradujo en un mayor uso de servicios financieros digitales y comercio electrónico, así como un incremento en las amenazas de fraude.
El análisis de datos permite la detección de usuarios sospechosos o fraudulentos. No obstante, cuando estos datos se amplifican en un red colaborativa que abarque los datos de un ecosistema fintech y no sólo de una empresa, el nivel de detección de amenazas de fraude aumenta.
La prevención y detección de fraudes tiene distintos beneficios para las empresas, ya sea que se trata del aumento de su tasa de aprobación de pagos, ahorro de costos, aumenta el nivel de satisfacción del cliente, entre otros. Sin embargo, los beneficios no son sólo para las empresas, sino también para los usuarios quienes pueden acceder a mejores tarifas y una economía digital más segura.
¿Los datos arrojan beneficios para el usuario?
El uso de los datos en el sector fintech también tiene implicaciones directas con el usuario respecto al desarrollo de nuevos productos y servicios financieros. Por ejemplo, la banca tradicional suele rechazar solicitudes de préstamos debido a ciertas razones como la imposibilidad de comprobar ingresos, no poder cumplir con un monto mínimo de ingresos, la falta de o mal historial crediticio, entre otros aspectos. Gracias al análisis de datos, las fintech mejoran su oferta de servicios, ya que permiten evaluar otros aspectos de los clientes.
El análisis de datos y la revolución fintech
Con el avance del proceso de transformación digital, el diseño de las plataformas se ha centrado en ofrecer una buena experiencia de usuario. La gestión del gran volumen de datos que las fintech obtienen de sus usuarios permite optimizar y personalizar servicios, brindar una atención más cercana hacia los clientes, además de diseñar productos a las medidas de sus necesidades.
A través de herramientas que cuenten con modelos de machine learning, estas plataformas pueden analizar diversos aspectos y variables, como su registro bancario o su flujo de efectivo, para determinar si un candidato es apto o no para la aprobación de un crédito. De esta manera también se puede determinar la cantidad del préstamo y los plazos para pagarlo.
Por medio del análisis, las fintech pueden ayudar a los usuarios en distintas tareas, como la administración de sus finanzas personales. Gracias a su tecnología, pueden ayudar a que los usuarios detecten fugas de gastos, realicen presupuestos, establezcan y cumplan sus metas de ahorro y conozcan con lujo de detalle en qué están gastando su dinero.
