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Cómo lograr un buen puntaje crediticio: Cinco consejos clave

Cómo lograr un buen puntaje crediticio: Cinco consejos clave

El puntaje de crédito, o credit score, es un histórico detallado de las transacciones económicas, información personal y hábitos de consumo de una persona, que resumen su actividad en el sector financiero. Provenir, una compañía dedicada al software de toma de decisiones de riesgo por medio de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) para el sector financiero, explica el funcionamiento de los puntajes de crédito y da a conocer 5 puntos clave para mejorarlo a favor del usuario.

Un credit score completo, permite a los prestamistas evaluar el perfil de los solicitantes y saber qué tan solvente es la persona. Entre mayor sea su puntaje de crédito, hay más probabilidad de que le ofrezcan mejores condiciones, opciones flexibles de pago y tasas de interés más bajas» José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para Latinoamérica.

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Si no Puede Incorporar a sus Comerciantes en Minutos, sus Competidores Seguro Podrán

Cuando se trata de onboarding de comerciantes, la velocidad es decisiva. Los compradores ágiles y avanzados en tecnología han elevado los estándares para los competidores que ahora deben equilibrar velocidad, compliance y gestión de riesgo en el proceso de onboarding.

Este documento técnico de 5 páginas analiza:

  • La complejidad de los procesos de incorporación de comerciantes.
  • Los desafíos de datos e integración que enfrentan los adquirentes al determinar la solvencia crediticia de un comerciante.
  • Cómo la automatización está cambiando drásticamente las expectativas de los comerciantes sobre la experiencia de onboarding.

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10 Empresas Líderes en la Revolución de BaaS y Headless Banking

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10 Empresas Líderes en la Revolución de BaaS y Headless Banking

Mejorando la Experiencia del Cliente con Soluciones Bancarias Innovadoras

Con la experiencia del cliente como una de las máximas prioridades en casi todas las industrias a nivel mundial (¡y si no lo es, debería serlo!), algunas organizaciones claramente destacan. Cuando se trata de proporcionar productos y servicios bancarios/financieros, hay ganadores claros en términos de atraer a los clientes y garantizar una experiencia fluida y positiva. Mucho de esto se debe a la tecnología innovadora y de vanguardia. Dos de estos modelos de innovación son Headless Banking (desacoplando la interfaz de usuario del front-end del proceso bancario del back-end para mayor flexibilidad sin alterar el mecanismo bancario subyacente) y la Banca como Servicio, conocida como BaaS (que permite a las empresas no financieras/no bancarias ofrecer servicios bancarios/financieros integrándose con la infraestructura regulada existente de un banco a través de APIs). 

Aquí presentamos 10 empresas que están utilizando estos modelos bancarios para llevar la experiencia del cliente, la flexibilidad y la eficiencia a la vanguardia de los servicios financieros.

  • Column

    Con sede en EE.UU., Column es un headless bank con carta nacional diseñado para permitir a los desarrolladores crear nuevos productos financieros, incluidos programas de tarjetas, cuentas bancarias, servicios de préstamos y financiación de deudas. Con la idea de ayudar a que las finanzas sean tanto centradas en el cliente como en internet, la empresa es ante todo una empresa de software (¡con una licencia bancaria!) que permite a sus clientes construir exactamente lo que necesitan sin depender de sistemas obsoletos que limitan la agilidad.

  • Solaris

    Con una plataforma BaaS que permite a las empresas crear sus propios productos bancarios únicos, Solaris Bank, con sede en Alemania, capacita a sus clientes para ofrecer servicios financieros integrados con facilidad. Como la plataforma de finanzas integradas más grande de Europa y poseedora de una licencia bancaria completa, la empresa cuenta con APIs sencillas que permiten servicios bancarios digitales totalmente integrados.

  • Griffin

    Con sede en el Reino Unido, Griffin es conocido como «el banco sobre el que puedes construir», con soluciones simples, rápidas y rentables que permiten a las empresas del Reino Unido desarrollar y lanzar sus propios productos financieros. Combinando el poder de un banco con licencia con la flexibilidad de la tecnología moderna SaaS, la empresa se basa en una infraestructura bancaria segura y regulada, pero también cuenta con APIs modernas para la capacidad de integrar sin problemas servicios financieros en aplicaciones tecnológicas.

  • Pave Bank

    Una de las historias de éxito tecnológico de Singapur, Pave Bank tiene como objetivo reimaginar cómo se construye la banca. En cuanto al diseño y construcción de productos, son firmemente una empresa de tecnología, y en cuanto a riesgo y cumplimiento, son un banco completamente regulado, combinando lo mejor de ambos mundos para garantizar seguridad y transparencia combinadas con innovación y flexibilidad para experiencias bancarias más seguras e integradas.

  • Treezor

    Calificada como la líder de BaaS en Europa, Treezor, con sede en París, ofrece una solución de marca blanca que permite a sus clientes integrar servicios financieros directamente en la experiencia del cliente. Con una amplia gama de casos de uso disponibles (incluyendo tarjetas de regalo, tarjetas de restaurante, neobancos y beneficios para empleados), la empresa permite una banca creativa con una solución modular de ventanilla única, permitiendo a los clientes externalizar las necesidades de pago a sus expertos en tecnología.

  • ClearBank

    Conocido como «el banco para los bancos», ClearBank no proporciona servicios directamente a los consumidores, pero permite a los proveedores de servicios financieros, incluidas fintechs y empresas reguladas por la FCA, construir sus propias soluciones y servicios que ponen la experiencia del cliente y la innovación en primer lugar. Las instituciones financieras utilizan su API basada en la nube para ofrecer a los consumidores una infraestructura bancaria totalmente regulada, permitiendo a las instituciones financieras centrarse en el servicio al cliente.

  • Green Dot

    Impulsando la próxima generación en Fintech, Green Dot, con sede en EE.UU., ofrece un banco integrado, gestión de programas y APIs de nivel empresarial en una única plataforma. Con clientes importantes como Walmart y Uber, Green Dot proporciona infraestructura de extremo a extremo para programas bancarios (incluyendo tarjetas de marca, pagos y servicios de nómina e impuestos) que impulsan el crecimiento y la innovación.

  • BBVA

    Lejos de ser una empresa tecnológica emergente, el grupo bancario multinacional BBVA ahora ofrece productos BaaS a través de API, conectándose al programa de banca digital central de BBVA. Su mercado de API permite la innovación en la transformación digital, en una variedad de combinaciones de casos de uso y regiones (incluyendo México, España y versiones globales que se centran en cuentas, pagos, cobros, préstamos y más).

  • Mambu

    Con sede en Ámsterdam pero prestando servicios a clientes en todo el mundo, Mambu es una plataforma de banca en la nube SaaS que permite a sus clientes construir experiencias bancarias innovadoras para sus clientes, de manera rápida y flexible. Con un enfoque componible para la banca que supera algunos de los desafíos de los sistemas bancarios heredados, Mambu permite a los clientes construir exactamente lo que necesitan, utilizando solo los componentes necesarios, y enfocándose fuertemente en la experiencia del consumidor final.

  • 10x

    Con la creencia de que la tecnología puede permitir una verdadera transformación para la industria bancaria, 10x tiene como objetivo construir mejores bancos que pongan al cliente en primer lugar. Con una plataforma de banca central nativa en la nube propia, 10x ofrece un enfoque transformador de extremo a extremo que permite a las instituciones financieras ser ágiles y competitivas.

Hay muchas más empresas innovadoras que se centran en Headless Banking y BaaS, permitiendo una banca y servicios financieros integrados verdaderamente centrados en el cliente. Estamos atentos a hacia dónde se dirige la industria, pero está claro que cualquier organización que ofrezca capacidades para experiencias de cliente integradas y sin fricciones, mientras mejora la eficiencia operativa y la flexibilidad, y permite el crecimiento empresarial, será la que salga ganadora.

Para más información sobre cómo Headless Banking y BaaS están transformando la industria, lee el blog

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La guía ideal para motores de toma de decisiones

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La guía ideal para motores de toma de decisiones

¿Qué es un motor de toma de decisiones y cómo ayuda a tus procesos de negocio?

Los motores de toma de decisiones, a veces denominados árboles de decisión, son plataformas de software que automatizan las reglas comerciales o las decisiones comerciales, lo que te ayuda a optimizar los procesos comerciales que requieren toma de decisiones sin tener que pensar en ello. Un motor de toma de decisiones automatiza estas decisiones comerciales en función de tus necesidades comerciales y los criterios particulares que establece el propietario de la plataforma, ahorrándote el trabajo manual y centralizando el proceso de toma de decisiones.

¿Qué necesita un motor de toma de decisiones para funcionar? Además de un conjunto de reglas (lógica), también conocido como flujo de trabajo de toma de decisiones, estos motores necesitan datos. Montones y montones de datos. Al acceder e integrar los datos de múltiples fuentes y aplicar estas ‘reglas’ de acuerdo con tus criterios, puedes automatizar la toma de decisiones. En particular en el mundo de las finanzas, los motores de toma de decisiones se utilizan a menudo para ayudarte a determinar a quién otorgar préstamos y para determinar qué tipo de productos puedes ofrecer a tus clientes. Estos motores automatizados también permiten asignar precios y ofertas de manera personalizada (es decir, condiciones financieras y tasas de interés), los cuales pueden ser personalizados según tus necesidades exclusivas. Algunos ejemplos populares en el mundo de las fintech y los servicios financieros incluyen: préstamos al consumidor, originación de préstamos, aprobaciones de tarjetas de crédito, financiamiento de automóviles, préstamos en el punto de venta como compra ahora, paga después (BNPL), préstamos a PYMEs, aprobaciones de pólizas de seguro, ofertas de ventas adicionales y cruzadas, estrategias champion/challenger, auditorías, cobros y mucho más.

¿Cómo ayuda un motor de toma de decisiones a aportar información para las decisiones comerciales?

Los motores de toma de decisiones pueden ayudar a dotar de información a varios tipos de decisiones comerciales, desde operaciones básicas del día a día hasta decisiones comerciales estratégicas de más alto nivel.

  • Decisiones estratégicas: Las decisiones estratégicas son de alto nivel y tienden a ser más complejas, afectan a una porción mucho más grande de la organización y, a menudo, se aplican durante un plazo más largo (es decir, cambiar las estructuras de costos o planificar el crecimiento organizacional a más largo plazo). Los motores de toma de decisiones y los procesos de toma de decisiones automatizados pueden acelerar y optimizar varios procesos, mejorar la eficiencia y permitirte tomar decisiones más inteligentes en general. En el caso de los servicios financieros, esto podría significar un cambio en la decisión de a quién puedes otorgar un préstamo para expandir tu base general de clientes y planificar el crecimiento. Ten en cuenta que la ejecución de decisiones más complejas normalmente requiere una gran cantidad de datos, proporcionados por una variedad de fuentes. El uso de motores de toma de decisiones y procesos de toma de decisiones automatizados puede ayudar a una organización a acceder, analizar y tomar acción en una gran variedad de datos, lo que permite una toma de decisiones más inteligente.
  • Decisiones tácticas: Las decisiones tácticas se enfocan mucho más en los procesos comerciales y tienden a ser menos complejas y a más corto plazo. Algunos ejemplos incluyen el lanzamiento de nuevos productos, el cambio de precios de productos, la gestión del control de inventario, la cadena de suministro y la logística. Con los motores de toma de decisiones, puedes analizar más fácilmente los datos de rendimiento y ayudar a determinar nuevas estrategias de precios para tus productos de servicios financieros o buscar estratégicamente a qué grupo demográfico o región apuntar a continuación.

  • Decisiones operativas: Centradas en las operaciones diarias de una empresa, las decisiones operativas son de escala mucho menor. Tienden a estar relacionadas con la producción diaria global y, por lo general, se ejecutan en consonancia con la visión estratégica general de una organización. En el mundo de los servicios financieros, los motores de toma de decisiones pueden mejorar la eficiencia y ayudar a automatizar o agilizar las distintas decisiones diarias, incluidas las aprobaciones de préstamos, las ofertas de tasas de interés, el asesoramiento sobre cobros, la incorporación de comerciantes, la optimización de precios, los procesos de cumplimiento, la verificación de identidad, la prevención de fraudes y más.

Ámbito del motor de toma de decisiones

Entonces, ¿cómo funciona realmente un motor de toma de decisiones? ¿Y cómo funcionan los motores de toma de decisiones en una empresa? Si bien depende de cada organización individual (y de sus reglas comerciales internas) determinar cómo se ejecutarán sus decisiones empresariales, hay algunos pasos básicos que son comunes en todos los procesos.

  1. Establecer los resultados deseados: Analiza cuáles son tus metas. ¿Para qué reglas comerciales específicas necesitas utilizar el motor de toma de decisiones o los flujos de trabajo?
  2. Determinar los criterios para la toma de decisiones: ¿Cuáles son los estándares o requisitos con los que efectúas las evaluaciones o tomas las decisiones? Por ejemplo, en el caso de muchas aplicaciones de crédito, algunos criterios particulares a menudo incluyen los ingresos, el estado laboral, la edad, el estado civil, el coeficiente de endeudamiento, etc.
  3. Organizar las fuentes de datos: ¿Qué tipo de fuentes de datos necesitas para procesar estas decisiones comerciales basadas en tus resultados deseados y tus criterios determinados? ¿Necesitas datos tradicionales de oficinas de crédito y de terceros, o datos alternativos como información de alquileres, presencia en los medios sociales y datos web, etc.?
  4. Crear los flujos de trabajo para la toma de decisiones: ¿Cuáles son los pasos necesarios en tu proceso de toma de decisiones? Utiliza las herramientas de configuración dentro del motor de toma de decisiones para establecer los flujos de trabajo y las reglas comerciales a fin de habilitar las decisiones automatizadas.
  5. Probar e iterar: Crea, prueba e implementa tus tarjetas de puntuación de modelado y el proceso de toma de decisiones, y observa qué sucede cuando ingresas a un cliente típico en el sistema. Por ejemplo, si un cliente solicita una tarjeta de crédito, su información se ingresa en el motor de toma de decisiones, el cual luego extrae los datos necesarios (verificación de identidad, KYC, verificación de ingresos, fraude) y rechaza o aprueba la solicitud según los criterios iniciales determinados. ¿Falta algo? ¿Puede tu proceso de negocio ser más fluido? ¡Iterar!
  6. Determinar los siguientes pasos a seguir: ¿Cuál es tu umbral para aplicaciones complejas? ¿Qué aplicaciones requieren una intervención manual? El procesamiento directo te permite tomar decisiones instantáneas para las solicitudes de crédito y préstamos más simples, mientras que un proceso de toma de decisiones impulsado por reglas te ayudará a identificar y redirigir las excepciones que requieren un mayor grado de intervención manual.
  7. Monitorear y optimizar: ¿Ofrece el motor de toma de decisiones un valor real para tu negocio? Usa la información que te proporciona el motor para supervisar el rendimiento de las decisiones. Identifica las oportunidades para mejorar aún más el proceso de toma de decisiones y habilita una toma de decisiones más eficiente, lo que fomentará el crecimiento del negocio.

¿Cómo funciona un motor de toma de decisiones en una empresa?

Como hemos demostrado, hay una gran variedad de formas en las que los motores de toma de decisiones pueden ayudar a dotar de información a los procesos comerciales. Pero, ¿cómo funciona esto exactamente? En el caso de los servicios financieros, piensa en todas las decisiones manuales que requieren intervención humana. Por ejemplo, si una persona necesita un préstamo para un automóvil, ¿cómo determina un prestamista si esa persona es solvente o no? Y si lo es, ¿qué tasa de interés o plazos de pago deberían ofrecerse? Tener un motor de toma de decisiones automatizadas permite agilizar el proceso de solicitudes, aprobaciones y financiación para garantizar una experiencia superior y eficiente para los clientes.

En el ejemplo de la financiación de automóviles, las solicitudes pueden pasar de formularios manuales con mucho papel y horas de espera en un concesionario a solicitudes en línea simplificadas. Una persona puede completar fácilmente una solicitud y proporcionar una identificación, lo que luego permite que un motor de toma de decisiones mueva a esa persona rápida y fácilmente a través del flujo de trabajo de toma de decisiones a lo largo de una serie de pasos predeterminados, de acuerdo con los criterios iniciales. En este caso, esos criterios podrían comenzar con el análisis de datos para la verificación de identidad (¿es esta persona realmente quien dice ser? ¿Qué edad tiene? ¿Tiene una licencia de conducir válida?), y luego continuar con los distintos factores que determinan la solvencia. ¿Tiene esta persona un ingreso que está por encima de nuestro umbral? ¿Cuál es su puntaje crediticio? ¿Cuánta deuda acumula esta persona y cuál es su relación deuda-ingresos? ¿Tiene incumplimientos de préstamos anteriores en su historial?

A medida que el motor de toma de decisiones accede y analiza automáticamente todos los datos requeridos de acuerdo con las reglas comerciales, mueve esa solicitud a través del flujo de trabajo en función de las respuestas. ¿Licencia de conducir? Verificado. ¡Siguiente paso! ¿Tiene edad suficiente para tener un automóvil? Claro. ¿Tiene trabajo? Sí. ¡Continúa! Pero luego viene un puntaje de crédito inaudito y un historial de numerosos préstamos que han pasado a cobros. La pelota se detiene aquí y el motor de toma de decisiones (según las «instrucciones» iniciales al momento de establecer el flujo de trabajo original) detiene la aplicación y determina que esta persona NO es un riesgo que este prestamista quiere correr.

Por supuesto, no todas las situaciones son tan claras como ese ejemplo, pero la belleza de automatizar los procesos comerciales con un motor de toma de decisiones es que puedes optimizar y mejorar la eficiencia para muchas situaciones y tipos de solicitantes, mientras el foco está en ese recurso más preciado, los humanos, en los casos más complejos que requieren intervención manual.

Datos, datos y más datos

A pesar de todas las formas maravillosas en las que se pueden mejorar los procesos comerciales utilizando motores de toma de decisiones, no puede haber una ejecución de decisiones automatizada sin una gran cantidad de datos. Los datos, preferentemente variados y provenientes de una amplia gama de fuentes, son fundamentales para el proceso de toma de decisiones. Todas las organizaciones de servicios financieros utilizan los datos para tomar decisiones informadas a lo largo del ciclo de vida del cliente, pero tener que acceder e integrar manualmente las fuentes de datos puede ser toda una pesadilla. El consumo de datos ha evolucionado, junto con los motores de toma de decisiones que se alimentan de dichos datos. Es imposible tomar decisiones precisas basadas en las necesidades comerciales sin los datos correctos que se alinean con los criterios particulares establecidos. Piensa en los ejemplos analizados anteriormente: ¿dónde obtienes información sobre pagos de préstamos, puntajes de crédito, índice de ingresos a deuda, verificación de edad, etc.? Todo tiene que ver con tus fuentes de datos.

Llamado a la acción: Descubre cómo la integración de datos simplificada, a través de una sola API, permite tomar decisiones más inteligentes. Botón: Dile hola a los datos

Actualmente cada vez más prestamistas están analizando una gama más amplia de fuentes de datos que incluyen datos alternativos, como el pago de alquileres, la interacción en las redes sociales, información de sitios web, datos de viajes y mucho más, para garantizar:

  • Una visión más precisa de la verificación de identidad
  • Una visión más holística del riesgo y la solvencia
  • Una mejor prevención de fraudes

Para ayudar a garantizar decisiones automatizadas más precisas que proporcionen valor a una empresa, es necesario acceder a estos datos y analizarlos para actuar de manera adecuada. Como dijo The Financial Brand: “Los datos, por sí mismos, no son un activo valioso. Lo que haces con ellos es lo que importa”. Tener una variedad de datos disponibles a pedido resulta esencial para que puedas mejorar la toma de decisiones automatizada. Los proveedores de datos de terceros, conectados a través de una plataforma o sitio de mercadeo centralizados con una API única, puede facilitar el uso de los datos, proporcionándote la capacidad para acceder a numerosos datos e integrarlos en tan solo minutos. Utiliza los datos para probar los flujos de trabajo de toma de decisiones, y después repite y adapta fácilmente el proceso.

Toma de decisiones impulsada por IA

El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado están creciendo. La IA en los servicios financieros se considera una oportunidad de $450.000 millones. Pero, ¿cómo puedes usar la IA de manera más efectiva en tus motores de toma de decisiones? El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para potenciar tu proceso de toma de decisiones permite lo siguiente:

  • Precisión mejorada en la toma de decisiones
  • Detección de fraude superior
  • Relaciones enriquecidas con los clientes
  • Mayor satisfacción de los clientes
  • Ampliación de base de clientes
  • Fijación de precios optimizada
  • Mayores ingresos

McKinsey señaló que “Los continuos avances en big data, tecnología digital y análisis están creando nuevas oportunidades para que los bancos mejoren los modelos de toma de decisiones crediticias que sustentan sus procesos de préstamo… los bancos (y las empresas fintech) que han implementado nuevos modelos ya han aumentado sus ingresos, han reducido sus tasas de pérdida de crédito y han obtenido ganancias significativas en materia de eficiencia gracias a una toma de decisiones automatizada y más precisa”.

Puede parecer abrumador tratar de implementar IA en tus procesos de toma de decisiones, pero no necesitas científicos de datos en tu equipo para que la IA tenga impacto. Con una plataforma tecnológica que incorpora fuentes de datos y aprendizaje automatizado avanzado en tu motor de toma de decisiones, puedes aprovechar la toma de decisiones avanzada y obtener todos los beneficios enumerados anteriormente. La IA te permite hacer cosas que pueden resultar un desafío para los motores de toma de decisiones tradicionales, incluida la habilitación de más aprobaciones para los consumidores no bancarizados, la adaptación a las tendencias del mercado y a las demandas de los consumidores que cambian rápidamente sin sacrificar la experiencia del cliente y el establecimiento de relaciones en tus datos (¿ves? ¡Los datos mandan!) que de otro modo serían invisibles. Si tienes la suerte de tener científicos de datos en el equipo y necesitas encontrar una manera de utilizar toda su experiencia en tu motor de toma de decisiones o aplicaciones comerciales, busca un socio tecnológico que pueda migrar fácilmente los modelos existentes a una plataforma fácil de usar.

¿Cuál es el beneficio?

Mientras hablamos de integraciones de datos, flujos de trabajo automatizados, científicos de datos, aprendizaje automatizado… ¿por qué tomarse tantas molestias? Hay un inmenso valor en el uso de motores de toma de decisiones para los servicios financieros en lugar de intentar tomar decisiones manualmente en torno a tus procesos comerciales. Algunos de los beneficios incluyen:

  • Rendimiento mejorado: toma decisiones de manera más rápida y efectiva, lo que permite un rendimiento comercial optimizado
  • Mayores ganancias: otorga préstamos a más clientes sin aumentar tu riesgo, lo que permite mejorar los márgenes de ganancia
  • Eficiencia mejorada: ahorra tiempo y recursos, con menos necesidad de intervenciones humanas y con la capacidad de tomar decisiones más rápido
  • Flexibilidad: cambia tus criterios de decisión sin tener que rehacer todo tu flujo de trabajo
  • Escalabilidad: agrega fácilmente más integraciones de datos y nuevos criterios o parámetros de decisión a tus flujos de trabajo a medida que tu negocio crece o cambian las necesidades de tus consumidores o del mercado
  • Recursos enfocados: ahorra la atención y la intervención manual para tus suscriptores en los casos más complejos
  • Coherencia: asegura la coherencia y la estabilidad en tus procesos de toma de decisiones, lo que permite mejorar las relaciones con los clientes y la confiabilidad en el desempeño comercial
  • Transparencia: obtén una visibilidad completa de lo que tu motor de toma de decisiones está haciendo y mide el rendimiento para que puedas optimizarlo fácilmente
  • Capturar información: la suscripción manual requiere la captura manual de información. Con un motor de toma de decisiones automatizado, puedes llevar al día fácilmente información sobre tus clientes, tus decisiones y tu rendimiento general, que luego puedes retroalimentar a tu motor de toma de decisiones para una mayor optimización.

La experiencia del cliente es más importante que nunca. En una época en la que todo está disponible bajo demanda (programas de televisión, atracciones, entrega de alimentos, entrenamientos), tus consumidores esperan velocidad. Además de eso, valoran la personalización. Queremos que Netflix sepa exactamente qué tipo de programa queremos ver a continuación o apreciamos cuando nuestro feed de Facebook está lleno de anuncios que resuenan. Según PwC, el 80 % de los consumidores considera que la velocidad es un factor de compra clave y Salesforce dice que el 76 % de los consumidores esperan ofertas personalizadas. ¿Quién tiene tiempo para eso si estás ocupado tomando todas tus decisiones comerciales manualmente?

El futuro de los motores de toma de decisiones

¿Qué depara el futuro para los motores de toma de decisiones? Desde nuestra perspectiva, el panorama es brillante. ¿Sabías que Forrester agregó recientemente plataformas digitales de toma de decisiones a su informe de tendencias? Según Forrester, las plataformas de toma de decisiones digitales (DDP) son “una evolución de los sistemas expertos, los sistemas basados en el conocimiento, los sistemas de gestión de reglas comerciales y los sistemas de gestión de decisiones». Es una afirmación ambiciosa, pero está claro que la trayectoria es positiva cuando automatizas tus decisiones comerciales. Y con la mayor aceptación que tiene la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado, las formas en las que podemos automatizar las decisiones serán cada vez más interesantes (y rentables).

¿Estás listo para descubrir cómo una plataforma de toma de decisiones impulsada por IA puede ayudarte en tu proceso de toma de decisiones? Consulta nuestro libro electrónico.

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¿Cómo? Con podcasts. ¿Ya eres fanático de los podcasts? Si no es así, ahora es el momento perfecto para intentar escuchar uno o ¡varios! Renueva tu entusiasmo por aprender más, escuchando los mejores podcasts de la industria financiera. Estos audios te llevarán a conectarte con inspiradores líderes globales en donde descubrirás cómo las compañías más relevantes del mercado trabajan para crear las mejores experiencias con sus clientes.

Hemos seleccionado una exclusiva lista de podcasts actualizados de Fintech y la Banca con destacados influenciadores y líderes (organizados por idioma) para que puedas acceder e inspirarte en proyectos futuros, el camino hacia digitalización, inclusión financiera y mucho más.

Español

Las microfinanzas, impulsoras de la inclusión financiera en América Latina

La inclusión financiera es un factor clave para reducir la pobreza, la desigualdad y para impulsar el crecimiento económico de un país. En América Latina, según datos de la Cepal, en promedio, solo el 45,8% de las personas mayores de 15 años tiene acceso al sistema financiero. Giovanni di Plácido, responsable de Análisis y Estudios de la Fundación Microfinanzas BBVA, analiza el importante papel de las microfinanzas para impulsar la inclusión financiera y en concreto, de la labor que está realizando la Fundación en América Latina para erradicar la pobreza y promover el crecimiento económico inclusivo y sostenible.

Inclusión financiera – invitado especial Ignacio Carballo

Esta edición explora una problemática social de trascendencia a nivel mundial, como lo es la exclusión financiera. Ignacio Carballo, Director de «Fintech & Digital Banking» de la UCA, Economista, Docente e Investigador analiza qué relevancia tienen y podrían tomar las Fintechs en la búsqueda de romper las barreras de acceso a las finanzas.

Inglés

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Jennifer Duncan – VP de Global Government Innovation en Mastercard, Chirag Patel – Global Head of Payments en Santander y Shiliashki – CEO de Payments en PayU se sientan juntos para discutir la innovación de pagos digitales, el cambio global lejos del efectivo. La pandemia actual solo ha acelerado el cambio global lejos del efectivo y hacia soluciones de pagos digitales. Este episodio se sumerge en algunos desafíos globales: ¿Qué significará para la inclusión financiera el movimiento hacia una sociedad sin efectivo? ¿Cuáles son las posibles repercusiones en términos de datos y privacidad? ¿Y cuáles son los riesgos cuando la big tech ingresa a los mercados de pagos y finanzas personales?

Analizando la adquisición de SoFi-Galileo con Anthony Noto (CEO SoFi) y Clay Wilkes (CEO de Galileo)

En este exclusivo podcast de Wharton Fintech, Antony Noto (CEO de SoFi) y Clay Wilkes (CEO de Galileo) analizan su transacción más reciente: la adquisición de Galileo por parte de SoFi. Hablan sobre los desafíos de ejecutar esta transacción durante la pandemia, lo que motivó a SoFi a considerar a Galileo como una alternativa estratégica vital, la expansión global y los nuevos productos que construirán. Anthony y Clay también discuten la misión de desarrollar la inclusión financiera para millones de consumidores desfavorecidos.

Mastercard CEO: la pandemia está impulsando la adopción de tecnología digital

En este episodio, Ajay Banga, CEO de Mastercard, analiza cómo la pandemia global ha impactado el negocio de MasterCard, cómo será la recuperación económica y cuándo llegará. Banga cree que la crisis probablemente acelerará la adopción de tecnologías digitales, y si bien esto puede ser un gran ecualizador, también puede profundizar las divisiones. A Banga le apasiona la inclusión financiera: bajo su liderazgo, Mastercard ha lanzado aproximadamente 1500 productos diseñados para promover la inclusión financiera. Esos proyectos han tocado a unos 500 millones de personas en 80 países diferentes.

Petr Baron, CEO de TBI Bank – El modelo de banco “phygital” y la transformación digital.

El líder de TBI Bank, analiza la transformación de TBI Bank, su modelo “phygital” y cómo imagina el cambio bancario en la actual crisis de coronavirus.

Construyendo una cultura centrada en el cliente con David Vélez, Founder y CEO de Nubank

El CEO de Nubank habla sobre su experiencia de vida, su determinación de construir una cultura empresarial centrada en el cliente que también cuide a los empleados. David argumenta que la crisis actual no necesariamente crea nuevas tendencias, sino que acelera varias tendencias y comportamientos que ya estaban teniendo lugar. Desde la digitalización hasta políticas de trabajo remoto más flexibles, estas tendencias solo se están acelerando. Sin embargo, lo que es más importante, David está convencido de que la pandemia está obligando a las empresas a repensar sus valores y adoptar una visión mucho más amplia del capitalismo, a través de un modelo que requiere que las empresas demuestren integridad y cuiden a sus clientes, sus personas, sus comunidades y ambiente. Como lo demuestran sus acciones recientes, Nubank ciertamente está adoptando esta filosofía.

Portugués

“Bate-Papo” con Thiago Dias, uno de los expertos en Fintech de Latinoamérica

En este episodio, Thiago Dias habla sobre Inclusión Financiera, PIX, Super Apps y Fintechs en América Latina.

Blockchain en el mercado bancario brasilero

Renato Lopes, Gerente de Arquitectura Empresarial en Itaú-Unibanco habla sobre su trayectoria que lo llevó a convertirse en uno de los mayores referentes de blockchain en Brasil.

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Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones

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Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones

Cómo la respuesta no siempre radica en tener más datos, sino en adoptar un enfoque más integral.

La creciente amenaza del fraude en aplicaciones

El mundo continúa volviéndose cada vez más digital, y los estafadores están aprovechando esta tendencia al encontrar constantemente nuevas formas de explotar cualquier debilidad en los sistemas tecnológicos y de servicios financieros. En particular, el fraude en aplicaciones ha surgido como una amenaza significativa en los servicios financieros, con intentos (y diversos tipos) que aumentan constantemente. Según el Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023, cerca del 5% de las transacciones digitales a nivel mundial en 2022 se consideraron posiblemente fraudulentas (4.2% específicamente para servicios financieros), y se registraron más de $4.5 mil millones en saldos pendientes en los Estados Unidos para préstamos de automóviles, tarjetas de crédito/venta al por menor y préstamos personales no garantizados, debido a identidades sintéticas (lo que marca un aumento del 27% desde 2020 y el nivel más alto registrado hasta ahora). Además, se observó un aumento del 39% en los intentos de fraude en servicios financieros de 2019 a 2022, siendo el fraude de identidad la categoría principal.

Entonces, ¿qué significa esto para las instituciones financieras, proveedores de pagos, prestamistas, fintech, y demás? Pues, significa que, a medida que los estafadores y sus trucos avanzan, nosotros también debemos poner al día la manera en que, como industria, los detectamos y evitamos. ¿Y cómo hacemos eso? Una pieza clave es la orquestación de datos, porque con una visión más amplia y completa de tus clientes, puedes:

  • Detectar y prevenir el fraude de manera más precisa, tanto en el proceso de incorporación como más adelante; 
  • Garantizar que los clientes auténticos y elegibles al crédito no sufran las consecuencias mientras lo haces.

Intentos de fraude en aumento

Los intentos de fraude están en rápido aumento. Lo que hace más crucial que nunca que la industria de servicios financieros perfeccione la prevención. Según TransUnion, estos son los principales tipos de fraude y su crecimiento este año:

Tipo de fraude Porcentaje de fraude digital en 2022 Cambio en el Volumen de 2019 a 2022
Tarjeta de crédito 6.5% 76%
Toma de control de cuentas 6.3% 81%
Robo real de identidad 6.2% 81%
ACH/Débito 6.0% 122%
Identidad sintética 5.3% 132%
**Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023

Para prevenir el fraude en solicitudes, las instituciones de servicios financieros deben emplear diversos mecanismos de detección, generalmente recopilados de socios/fuentes de datos, que incluyen verificación de identidad, screening y scoring. La verificación de identidad implica asegurarse de que el solicitante sea quien afirma ser, mientras que el screening implica verificar la información del solicitante en diversas bases de datos, como agencias de crédito y listas de observación, para identificar posibles señales de alerta. El scoring implica evaluar el riesgo asociado con el solicitante en función de varios puntos de datos, como historial crediticio, empleo y datos financieros. Examinar diversas fuentes de datos, que incluyen open banking, datos de agencias de crédito, correo electrónico y redes sociales, información del dispositivo, KYC (Conoce a tu cliente) y screening de sanciones, pueden utilizarse para verificar a) si una persona es realmente quien dice ser y b) si realmente tiene la intención de utilizar el producto financiero de manera responsable (es decir, ¿te pagará?).

¿Más datos para combatir el fraude? ¿O MEJORES datos?

Así que está claro que la prevención del fraude es crucial. Pero si tu reacción inmediata es comprar todos los datos… piénsalo de nuevo.

«La reacción impulsiva ante el aumento de las violaciones de datos y el persistente fraude digital podría ser aumentar la verificación de identidad y los controles de autenticación. Sin embargo, la transición a una experiencia del cliente siempre activa y digital, evidenciada por el dramático aumento en las transacciones digitales en los últimos años, significa que los líderes en la prevención del fraude deben ser conscientes de la experiencia del cliente y permitir que el negocio impulse el crecimiento en los ingresos mientras reduce el riesgo de fraude.»

TransUnion

Entonces, a pesar de lo tentador que puede ser utilizar más y más datos, necesitas equilibrarlo con a) la experiencia del consumidor (¿estás listo para agregar más fricción al viaje?) y b) el costo y la ineficiencia innecesarios de comprar más datos de los que necesitas. Porque cuanto mejor seas accediendo e integrando los datos correctos sobre el fraude, en el momento adecuado durante el recorrido del cliente, mejores resultados verás:

  • Menos fricción en la experiencia del consumidor.
  • Modelos de riesgo de fraude más precisos.
  • Mayor capacidad para evaluar la actividad fraudulenta y la intención de pago.
  • Más crecimiento, porque en última instancia, cuanto más hábil seas en prevenir el fraude, más confianza podrás tener en tus decisiones, lo que permite mejoras comerciales sostenibles en todo el ciclo de vida del cliente.

Sidenote: La analítica predictiva, como el aprendizaje automático integrado y la inteligencia artificial, también ayuda al analizar automáticamente vastas cantidades de datos y proporcionar ideas sobre patrones de comportamiento que podrían indicar fraude.

Eliminar los compartimentos de toma de decisiones

Los métodos tradicionales de detección de fraudes a menudo generan entornos aislados entre los equipos de fraude y riesgo, lo que conduce a una visión incompleta del cliente y de su solvencia crediticia. Para superar este desafío, las instituciones financieras deben considerar adoptar una solución de toma de decisiones de riesgo integral y completa que integre la gestión de fraudes y riesgos. Este enfoque permite una visión más completa de los clientes y su solvencia crediticia, al tiempo que detecta de manera precisa el fraude al eliminar el entorno aislado entre los equipos de fraude y riesgo.

Una perspectiva más completa e integrada de tus clientes te permite anticiparte a las amenazas, y una plataforma integral de toma de decisiones de riesgo garantiza que puedas mejorar constantemente tus modelos de riesgo de fraude y optimizar decisiones a medida que evolucionan las amenazas, todo al lado de tus decisiones de riesgo crediticio. La eliminación de estos entornos aislados ofrece máxima flexibilidad y agilidad en cada paso de tus procesos de toma de decisiones de riesgo. Reduce la complejidad de gestionar múltiples herramientas de detección de fraudes en línea y sistemas de toma de decisiones dispares con una solución unificada de extremo a extremo para fraude, crédito y cumplimiento en todo el recorrido del cliente. Y observa cómo tu negocio crece como resultado.

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Operacionalizando Modelos de Risco

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Operacionalizando Modelos de Risco

Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener feedback en relación al crecimiento, digitalización y desafíos de la industria financiera en las regiones de LATAM, EMEA, APAC y NA. Identificamos que globalmente se espera:

  • Impacto negativo en el crecimiento
  • Aceleración de la digitalización
  • Análisis de riesgo como el principal reto a resolver.

Leer artículo completo en TyN Magazine

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Uso de datos no tradicionales: por qué es clave para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos

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Uso de datos no tradicionales: por qué es clave para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos

Dada la importancia, los beneficios y los desafíos de implementar cada vez más el uso de datos no convencionales en Latam, Provenir presentó el exclusivo panel, para discutir este «hot topic» en la región: «El uso de datos no tradicionales para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos». Gastón Peralta, director de desarrollo de negocios de Provenir para Latam, junto a referentes clave de la industria financiera participaron para compartir sus insights sobre la temática, haciendo hincapié en la inclusión financiera y el uso de datos psicológicos y de comportamiento.

Leer artículo completo en iProUP

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Cómo los datos alternativos pueden aumentar el acceso al crédito para las MiPyme en América Latina y el Caribe

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Cómo los datos alternativos pueden aumentar el acceso al crédito para las MiPyme en América Latina y el Caribe

Allanando el camino hacia la inclusión financiera en América Latina

El Banco Mundial define la inclusión financiera como “personas físicas y empresas que tienen acceso a productos y servicios financieros útiles y asequibles que satisfacen sus necesidades (transacciones, pagos, ahorros, crédito y seguro), prestados de manera responsable y sostenible”.

América Latina es una región que históricamente ha dependido del uso de efectivo y ha estado rezagada en la transición al uso de tarjetas y herramientas digitales para transacciones financieras. Solamente cerca de la mitad de la población regional tiene una cuenta bancaria. Esto, a su vez, ha ralentizado su avance en términos de convertirse en una región financieramente inclusiva.

En Centroamérica, por ejemplo, el 85% de las transacciones se realizan en efectivo y se puede observar una tendencia similar en toda la región. México, un país que es uno de los líderes regionales en términos de número de fintechs, se encuentra muy rezagado en bancarización formal donde sólo el 37% de la población mayor de 15 años tiene una cuenta bancaria, de acuerdo al Banco Mundial. Alrededor del 86% de todos los pagos en México se realiza en efectivo.

Existen varios factores que contribuyen al predominio del efectivo en la región, incluyendo una gran economía informal, la falta de confianza en las instituciones financieras y la falta de sucursales bancarias disponibles, especialmente en las zonas rurales, entre otros. Las estimaciones del FMI indican que, en promedio, más del 60% de los trabajadores activos en la región forman parte del sector informal. Por lo general, estas personas reciben ingresos inconsistentes en efectivo, por lo que las comisiones en las que incurren los bancos y otras complicaciones percibidas se consideran inconvenientes e innecesarias.

Acceso al crédito: un obstáculo para la inclusión financiera

La falta de acceso al crédito es uno de los mayores obstáculos para lograr una sociedad financieramente inclusiva. Las personas más jóvenes o aquellas que no tienen servicios bancarios o cuentan con servicios sub-bancarizados, a menudo carecen de historial crediticio, lo que resulta en una denegación de crédito por parte de las instituciones financieras. Además, las altas tasas de interés suelen ser prohibitivas para estos grupos demográficos, lo que impide el establecimiento de un historial crediticio.

Datos alternativos: una solución a la barrera crediticia

Las personas que carecen de historial crediticio podrían ser buenos prestatarios si se pudiera evaluar su solvencia crediticia utilizando datos alternativos. Las innovaciones en big data y aprendizaje automático permiten a los prestamistas predecir el riesgo crediticio basándose en información digital. Los datos de comportamiento y consumo en línea son algunos de los tipos de datos alternativos que los bancos y los prestamistas están utilizando para predecir el riesgo y ofrecer mejores oportunidades financieras a mayor velocidad.

Micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme): también enfrentan la barrera crediticia

El acceso al crédito no solo es un problema para los particulares, sino también para las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme) que constituyen la gran mayoría de las economías de América Latina y el Caribe. Según BID Invest, la falta de acceso al crédito es uno de los principales obstáculos para el crecimiento de las pequeñas empresas. Frecuentemente, esto les impide ingresar a nuevos mercados, aumentar su fuerza laboral e incrementar su productividad con las inversiones adecuadas. Esto es especialmente problemático ya que este segmento representa el 99% de las empresas en la región y el 67% de las fuentes de empleo, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).

El acceso al crédito para las MiPyme en América Latina y el Caribe

Las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme) en América Latina y el Caribe reciben solo el 12% del crédito total, según datos de la OCDE. Esto es menos de la mitad de la proporción que reciben las MiPyme en los países de la OCDE, con un 25%. Además, las Pyme informales superan en número a las formales en una proporción de 3.4 a 1 en los mercados en desarrollo, según el Foro de Finanzas de Pyme. Estas son las empresas que más sufren por la falta de acceso al crédito.

Desafíos para las MiPyme en el acceso al crédito

Las MiPyme son consideradas clientes de alto riesgo por los bancos y prestamistas debido a la falta de documentación financiera completa, especialmente para aquellas que se consideran informales. También suelen afrontar largos períodos de tiempo para la aprobación de crédito debido a procesos manuales que requieren mucho papeleo.

Beneficios de utilizar datos alternativos

Al utilizar datos alternativos, los prestamistas pueden obtener una visión más completa de las MiPyme para poder tomar una decisión crediticia adecuada a medida que buscan adquirir fondos inmediatos para sus operaciones y su crecimiento. Sin embargo, aprovechar los datos alternativos para tomar decisiones sobre el riesgo crediticio puede ser un desafío para las instituciones financieras, ya que requiere un alto grado de coordinación y comprensión entre los expertos en riesgo crediticio y los especialistas de datos.

El papel de los datos alternativos

Aprovechar los datos alternativos para la calificación crediticia para complementar los modelos tradicionales probablemente desempeñará un papel cada vez más decisivo para que las personas subatendidas en América Latina obtengan acceso al crédito. Por sí solo, no pueden aumentar el nivel de inclusión financiera en la región, pero pueden aumentar la tasa de aprobación de crédito y minimizar el riesgo al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para este propósito.

Ejemplo de éxito en el uso de datos alternativos

Mercado Crédito es un ejemplo de alto perfil del uso exitoso de datos alternativos para decisiones crediticias. La plataforma utiliza datos como el historial de compras de MercadoLibre para complementar los datos más tradicionales, ya que ajusta la tasa de interés en función del nivel de conocimiento del cliente. A junio de 2020, Mercado Crédito otorgó 3.2 millones de créditos a 450,000 usuarios en Argentina por $11,000 millones de pesos.

Inclusión financiera en la región

Aunque el uso de datos alternativos para la calificación crediticia es importante, las instituciones financieras y las fintech deben abordar las realidades culturales, sociales y económicas de sus clientes y tomarlas en cuenta al diseñar sus productos y servicios. Aquellos que lo hacen pueden aumentar considerablemente su propuesta de valor al tiempo que contribuyen a aumentar el nivel de inclusión financiera en la región.

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