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Fintech y ciencia de datos: desafíos 2022-2023

El ecosistema fintech representa un gran desafío para los modelos de negocio del banco físico tradicional

La ciencia de datos fue más efectiva en motorizar el cambio en el ecosistema fintech, que en la banca tradicional
La ciencia de datos fue más efectiva en motorizar el cambio en el ecosistema fintech, que en la banca tradicional 7Puentes
Ernesto Mislej Ernesto Mislej 31-03-2022
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Actualmente, Latinoamérica posee 1.075 compañías que han recibido inversión en tres grandes categorías: pagos, préstamos y bancos digitales (que concentran el 95% de inversión para esta industria). 

Durante 2021, la inversión en la región alcanzó los US$ 9.800 millones, lo que representó un incremento de más del 200% respecto al año anterior, según cifras de CB Insights, y la proyección a corto plazo es seguir superando estos indicadores.

Para entender el rápido crecimiento de la industria fintech en América Latina, habría que considerar los siguientes factores:

  • La transición de modelos financieros tradicionales hacia esquemas basados en tecnología ha propiciado mejores prácticas por parte de las instituciones financieras. 
  • El sector adquirió un enorme potencial en el corto plazo y modificó rotundamente la manera de hacer negocios financieros y emprender en la industria, mediante la innovación. 
  • Existe un alto porcentaje de personas que aún no está bancarizada. En particular, en América Latina casi 50% de la población adulta no posee acceso a un producto o servicio financiero. 
  • En paralelo, movidos por la pandemia, alrededor de 40 millones de personas ingresaron en el sistema financiero solamente en Argentina, Brasil y Colombia.

Data Science: tendencias de valor para las fintech

En el mundo de las finanzas no tradicionales, los algoritmos de machine learning y modelos predictivos resultan moneda corriente para procesar y analizar grandes y diversos volúmenes de datos financieros. 

Claramente, la ciencia de datos fue más efectiva en motorizar el cambio en el ecosistema fintech, que en la banca tradicional, al facilitar la aplicación de Big Data y de complejos cálculos en la toma de decisiones de una empresa que brinda servicios financieros.

Algunos de los principales desafíos para los próximos dos años, que presentan las empresas del rubro fintech aplicadas a su gestión desde la ciencia de datos, son los siguientes.

  • Ciberseguridad y protección de datos personales.  En los últimos meses se han popularizado casos de billeteras electrónicas fraguadas, accesos indebidos, vaciado de saldos, etc. Es fundamental contar con mecanismos de seguridad, no sólo desde la perspectiva del usuario, sino contemplar protocolos antifraude, que limiten transacciones de altos montos, doble chequeos entre otros. 
  • Cumplimiento normativo y calidad de servicio. Cualquier solución tecnológica debe considerar y actualizar la información regulatoria disponible no sólo para garantizar el estricto cumplimiento del marco legal por parte de la organización sino también para generar mejoras en toda la cadena de valor.
  •  Personalización del servicio. En la era de los sistemas bancarios móviles, cada vez más descentralizados y disponibles globalmente, las soluciones de hiperpersonalización ofrecen una ventaja inconmensurable. 
  • De las transacciones físicas a las transacciones 100% online. El desarrollo de algoritmos entrenados eficientemente para la atención en dispositivos móviles con una interacción en persona muy limitada, resulta crucial para las fintech. 

No caben dudas de que Argentina se está posicionando como uno de los clústers más relevantes en la región, con más de 300 empresas fintech, de las que 20% nacieron en plena pandemia. 

Los modelos de ciencia de datos son la arquitectura de los modelos de negocios de estas empresas y el motor para afrontar los desafíos fintech que aparecerán en los próximos años.

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