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Diez Fintech que están revolucionando los créditos de consumo

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Diez Fintech que están revolucionando los créditos de consumo

Los créditos al consumo nunca han sido tan accesibles y eficientes, en gran parte gracias a la innovación de las fintech. La oportunidad para los prestamistas de aprovechar la necesidad de crédito de los consumidores es inmensa: un mercado mundial de crédito de consumo de $110 mil millones de dólares, unas clases medias que crecen rápidamente en mercados emergentes y una incertidumbre económica que requiere facilidades para la financiación.

En todo el espectro de los préstamos al consumidor, las fintechs están respondiendo a la llamada y disrumpiendo la tradición. ¿No tienes solvencia? No hay problema. ¿Preocupado por el incumplimiento? Estás cubierto. Desde una empresa que apoya a trabajadores autónomos de todo el mundo hasta una tarjeta de crédito para  entusiastas de la gastronomía, estas diez fintechs están revolucionando los préstamos para automóviles, compra ahora, paga después (BNPL), tarjetas de crédito, hipotecas y comercios.

Compre ahora, pague después

  • Nelo – México
    Si quieres comprar ahora y pagar después en los principales comercios de México, tienes que descargarte la aplicación de Nelo, la primera de su clase en la región, que permite a los compradores pagar a plazos con una tarjeta virtual generada en la caja. Y gracias a la asociación de la empresa con Mastercard, puedes utilizarla en cualquier comercio en línea. También se puede utilizar para financiar gastos cotidianos como servicios públicos y otras facturas, una marca de innovación en BNPL y una señal de cómo es probable que evolucione el segmento.

  • ShopBack (antes Hoolah) – Sudeste asiático y Australia
    ShopBack, nacida en Singapur, es una tecnología financiera que ofrece mejores experiencias de compra a los consumidores y un mayor alcance y participación de los compradores a las marcas y los minoristas. Su servicio integrado BNPL, que opera en toda la región de Asia y el Pacífico, permite pagar las compras en tres plazos, que pueden combinarse con opciones como el reembolso en efectivo y los vales prepago para comercios. ShopBack espera hacer las compras «más gratificantes, deliciosas y accesibles».

Préstamos para automóviles

  • Lendbuzz – España
    Si  eres nuevo en el crédito, puede ser difícil obtener la aprobación para la financiación de automóviles. Lendbuzz está aquí para cambiar eso. Ofrecen un proceso de solicitud sencillo y rápido que evalúa la solvencia con datos que van más allá de tu puntuación crediticia. Trabajando directamente con los concesionarios de automóviles, Lendbuzz ofrece préstamos personalizados y decisiones instantáneas, llevándote de principio a fin en el proceso.
  • Moove – EMEA e India
    Fundada en Nigeria en 2020, Moove es una startup global cuyo objetivo es democratizar el acceso a la propiedad de vehículos para «emprendedores de la movilidad» en África, Oriente Medio, Europa e India. Para hacer frente a la elevada barrera de financiación de vehículos a la que se enfrentan millones de personas, especialmente en los mercados emergentes, Moove utiliza un modelo de financiación basado en ingresos para ofrecer préstamos para automóvil que los conductores pagan a través de su app de viajes compartidos.

Tarjeta de crédito

  • Cred.ai, EE.UU.
    Cred.ai es una tarjeta de crédito basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a los usuarios a acumular crédito y mitigar los impagos. Establece límites de gasto automatizados, ayudándote a gastar dentro de tus posibilidades, y su modelo de suscripción patentado significa que no necesitas una puntuación FICO para solicitarla. La tarjeta es metálica, con temática de unicornio y gratuita para los solicitantes aprobados. Funciona mejor con su producto de banca digital y viene con características como un cheque de pago anticipado (llamado condensador de flujo) y tarjetas digitales «autodescructivas» llamadas stealthcards.
  • Yonder, Londres
    Yonder es una tarjeta de crédito con recompensas «ideal para expatriados e inmigrantes» que no cobra comisiones por cambio de divisas, ofrece seguro de viaje en todo el mundo y puede solicitarse sin tener una puntuación de crédito en el Reino Unido. Aprovechando la tecnología de banca abierta (open banking), la tarjeta de crédito puede centrarse en inclusión financiera al tiempo que recompensa a los usuarios por las experiencias que enriquecen sus vidas, ya sea viajar o cenar en los restaurantes asociados de Yonder en Londres.

Hipoteca

  • Hypofriend, Alemania
    Hypofriend se fundó para simplificar y personalizar el proceso de obtención de una hipoteca para los alemanes. Utilizan tecnología avanzada para analizar tu estrategia financiera óptima al tiempo que predicen decisiones bancarias para ponerte en contacto con una oferta hipotecaria personalizada de un prestamista que se ajuste a tus necesidades. El equipo de Hypofriend también está ahí para asesorarte de principio a fin, simplificando un proceso complejo y aportando transparencia para favorecer mayor cultura y comprensión financieras.
  • HomeCrowd, Malasia
    HomeCrowd, cuyo objetivo es ayudar a los milennials en Malasia a hacer realidad el sueño de vivienda propia, utiliza una calificación crediticia holística basada en datos para poner en contacto a solicitantes de hipotecas con prestamistas P2P en una plataforma web3 basada en blockchain. La empresa es la primera del país autorizada y regulada por el gobierno para conceder préstamos P2P específicamente para hipotecas y financiación al consumo.

Comercio minorista/Punto de venta (TPV)

  • Blnk, Egipto
    ¿Sabías que menos del 4% de los egipcios tienen acceso a tarjetas de crédito? La mayoría de los egipcios deben recurrir a los ahorros o financiar sus compras con préstamos de alto interés. Blnk está aquí para cambiar eso: permite a cualquier consumidor recibir crédito instantáneo en el punto de venta. Su red actual de comercios incluye más de 300 empresas y su tecnología financiera ya ha desembolsado más de 20 millones de dólares en préstamos.
  • Acima, EE.UU.
    Acima, con sede en EE.UU., ofrece a los consumidores soluciones de alquiler con opción a compra como alternativa a la financiación minorista tradicional. No necesitas crédito para solicitarlo y tu puntuación crediticia no se ve afectada. Sólo tienes que arrendar los muebles, aparatos electrónicos o cualquier otro artículo que desees comprar y «alquilarlo» hasta cubrir el coste del artículo, o pagarlo anticipadamente con un descuento. Si ya no quieres el artículo, ¡simplemente devuélvelo! Acima permite comprar en línea, en la tienda y ofrece condiciones de pago flexibles.  

Impulsar la innovación en los créditos de consumo

A medida que aumenta el acceso al crédito de consumo en todo el mundo, tanto las fintechs como los proveedores de servicios financieros tradicionales tendrán que aprovechar la tecnología adecuada para proporcionarlo. Las diez fintech sobre las que acabas de leer han encontrado su idea innovadora para revolucionar el mundo de los créditos de consumo: ¿cuál será la tuya?

Sea cual sea la idea o el caso de uso, necesitas un socio tecnológico que piense como tú. Prepárate para el futuro con tu estrategia de créditos de consumo y lanza nuevos productos con un ecosistema de datos y toma de decisiones que gestione el riesgo, para que puedas centrarte en lo más importante: servir a tus clientes de formas nuevas y disruptivas.

Lee el eBook El secreto del éxito en los créditos de consumo para descubrir cómo puedes superar cualquier reto crediticio con una sólida plataforma de toma de decisiones de riesgo que permite acceder a fuentes de datos alternativos y tradicionales a través de una única API.

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Diez Fintechs/Finservs que apoyan a las mujeres – ¡o son lideradas por ellas!

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El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos

Celebración del Día Internacional de la Mujer en Fintech – #Embrace Equity

El miércoles 8 de marzo de 2023 es el Día Internacional de la Mujer, una jornada destinada a celebrar los logros de las mujeres en todo el mundo y a llamar la atención sobre la persistente falta de igualdad en el planeta. Todos ganamos cuando se minimizan los prejuicios, los estereotipos y la discriminación de género, pero es fácil hablar de este tipo de festividades y mucho más difícil hacer algo al respecto. El lema del Día Internacional de la Mujer de este año es #EmbraceEquity (#AbrazaLaIgualdad), para ver cómo podemos avanzar colectivamente hacia un mundo más diverso, equitativo e inclusivo.

Con frecuencia, las mujeres siguen estando desatendidas por las instituciones tradicionales de servicios financieros, o injustamente puntuadas cuando se trata de productos crediticios. Incluso en la década de 1960, en Norteamérica, las mujeres solteras no podían acceder al crédito o a una cuenta bancaria (y las casadas necesitaban el permiso de su marido). A pesar de los pasos que ha dado el mundo en materia de igualdad de género, sigue habiendo una gran brecha en términos de inclusión financiera; algunos informes afirman que la «brecha de género permanece inalterada desde 2011.»

«Al buscar hipotecas, a las mujeres se les cobran tipos más altos y se les deniegan más a menudo, a pesar de que es más probable que devuelvan sus préstamos que los hombres con la misma puntuación FICO, relación préstamo-valor e ingresos. Esto significa que, para las mujeres, ofrecer el mismo trato por el mismo perfil crediticio que a un hombre es erróneo, porque en realidad la mujer incumplirá menos. El problema se agrava por el hecho de que los ingresos son un factor clave en los tipos hipotecarios, y las mujeres ganan sólo 0,84 dólares por cada dólar que ganan los hombres.»

¿Qué impacto tiene realmente esta brecha económica? Las investigaciones demuestran que eliminar la brecha de género en la inclusión financiera tendría efectos positivos en la economía: crecería globalmente, impulsaría las tasas de consumo, reduciría los riesgos financieros y facilitaría nuevas oportunidades de negocio. Cerrar la brecha puede ayudar a permitir el «desarrollo, el crecimiento económico, la reducción de la desigualdad, la evolución empresarial y la inclusión social» generales de una nación.

¿Cómo puede ayudar la tecnología a cerrar la brecha?

Las empresas de tecnología financiera y su uso de tecnología innovadora (como el aprendizaje automatizado, la inteligencia artificial y los datos alternativos) pueden ser un catalizador del cambio y permitir una mayor igualdad de condiciones para las mujeres y otros grupos de población desatendidos. El uso de datos alternativos puede complementar los métodos tradicionales de calificación crediticia, garantizando la inclusión de las mujeres que carecen de historial de crédito. La IA y el aprendizaje automático pueden integrar esos datos alternativos con mayor facilidad, desplegar modelos avanzados para gestionar los sesgos y mejorar la precisión de las decisiones sobre riesgos, fomentando así la inclusión financiera y contribuyendo a garantizar un panorama de servicios financieros más equitativo.

Todavía queda mucho trabajo por hacer y el uso de este tipo de tecnología requiere intencionalidad y colaboración con proveedores de servicios financieros y organizaciones que ayuden a garantizar la igualdad de género. Pero, ¿cómo pueden las fintech trabajar para #EmbraceEquity cuando tan pocas de ellas tienen puestos de liderazgo? Solo el 12 % de los fundadores o cofundadores de fintech a nivel mundial son mujeres, y solo el 6 % de las fintech tienen CEO mujeres. La asombrosa falta de representación femenina en el sector de las tecnologías financieras repercute directamente en los tipos de productos y servicios que el sector ofrece a sus consumidores (por supuesto, la mitad de los cuales podrían ser mujeres). Y para ponerlo en términos de dólares y centavos – «la falta de diversidad de género en la industria disminuye el rendimiento organizacional y financiero de las empresas.»

Para promover la causa del Día Internacional de la Mujer y ayudar a #EmbraceEquity, destacamos diez organizaciones innovadoras que son fintechs dirigidas por mujeres o están utilizando el poder de las  fintech para garantizar la inclusión financiera – y ayudar a mejorar la vida de las mujeres y la economía en el camino.

  • Tala: Tala, una tecnología financiera global con la misión de crear «los servicios financieros más accesibles del mundo», tiene como objetivo ayudar a los consumidores que no tienen acceso a los servicios bancarios a pedir préstamos, ahorrar y hacer crecer su dinero. Con una moderna infraestructura de crédito construida internamente, la empresa utiliza la ciencia de datos avanzada y el aprendizaje automático para permitir decisiones de crédito instantáneas para sus consumidores. Shivani Siroya es la fundadora y consejera delegada de Tala, y la empresa cuenta con otras dos ejecutivas de alto nivel, Kelly Uphoff como directora técnica y Jen Loo como directora financiera.
  • Jefa: Esta organización, un challenger bank con sede en América Latina, se centra en las mujeres que no tienen una cuenta bancaria tradicional y pretende ayudarlas a resolver los problemas a los que se enfrentan cuando intentan abrir/gestionar una cuenta. El banco, totalmente digital, se dirige a mujeres de países emergentes que pueden no tener acceso a los bancos tradicionales (ni siquiera acceso físico, como el transporte para llegar a una sucursal), y no exige un saldo mínimo. Entre sus futuros desarrollos figuran una red de comercios inclusivos y una plataforma de creación de crédito.
  • Sequin: Mientras que las tarjetas de débito tradicionales no contribuyen a la creación de crédito, la tarjeta Sequin sí lo hace. Dirigida específicamente a las mujeres, la tarjeta ayuda a acumular crédito con cada compra, sin exigir comprobaciones de crédito ni imponer recargos por demora. La tarjeta Sequin demuestra el sesgo sistémico que a veces reflejan los algoritmos tradicionales de calificación crediticia, y ayuda a corregirlo al no informar de la utilización del crédito a las agencias de crédito.
  • Kaleidofin: Esta plataforma de pago con sede en la India ofrece un «servicio a domicilio» dirigido a las mujeres, ayudándolas a elaborar planes personales de gestión financiera y ofreciendo discreción y privacidad para garantizar la seguridad de las clientas. Por ejemplo, las clientas pueden consultar su saldo mediante «llamadas perdidas» y establecer un proxy fuera de su hogar para recibir mensajes sobre sus cuentas.
  • Pezesha: Fundada por una mujer y dirigida a PYME y particulares de Kenia, Pezesha se centra directamente en los grupos de ahorro informales y diseña incentivos en torno a ellos, ofreciendo un producto de puntuación crediticia como servicio y educación financiera. Desde su fundación, más del 50% de las mujeres de la región han sido incluidas en su ecosistema financiero.
  • Ellevest: Fundada por Sallie Krawcheck, ex directora de la división de Gestión Global de Patrimonios e Inversiones de Bank of America, la empresa de inversiones estadounidense Ellevest se presenta como una herramienta creada por mujeres para mujeres. El algoritmo de inversión patentado de la empresa y su asesoramiento personalizado tienen en cuenta cuestiones específicas de la mujer, como las interrupciones de la carrera profesional por maternidad o cuidado de personas, la mayor esperanza media de vida, el trabajo femenino no remunerado y las diferencias salariales.
  • Oraan: Para ayudar a combatir el hecho de que el 41% de las mujeres en Pakistán ahorran dinero a través de grupos/comités informales, Oraan (la primera startup fintech de Pakistán dirigida por mujeres) ofrece productos financieros que brindan a las mujeres la oportunidad de ahorrar y pedir dinero prestado fuera de sus redes sociales y geográficas inmediatas. Utilizando tecnología, datos y una metodología de diseño «centrada en el ser humano» para digitalizar las ofertas financieras, la empresa pretende que ahorrar dinero sea sencillo y seguro para las mujeres.
  • HerVest: Esta empresa de inversión nigeriana pretende llevar la inclusión financiera y el empoderamiento a más mujeres africanas, ayudando a salvar la brecha económica de género y mejorando sus vidas con un mayor acceso a los servicios financieros. Con especial atención a la agricultura, HerVest ofrece a las agricultoras oportunidades de crecimiento en los sectores de la agricultura, la banca de cereales y la ganadería.
  • Starling Bank – un banco digital que sigue siendo uno de los bancos de más rápido crecimiento del Reino Unido, también ha sido nombrado el mejor de Gran Bretaña durante cuatro años consecutivos. Su directora ejecutiva, Anne Boden, fundó la empresa en 2014 a la edad de 54 años y, a pesar de los retos y contratiempos, el banco ha prosperado bajo su liderazgo. A finales de 2020, Anne publicó un libro de memorias en el que relataba sus dificultades como mujer de más de 50 años que intenta romper barreras en un mundo dominado por hombres.
  • Borrowell – Borrowell, una tecnología financiera canadiense de éxito, fue la primera en Canadá en ofrecer acceso gratuito a las puntuaciones de crédito y utiliza un asesor de crédito basado en IA para ayudar a los clientes a alcanzar sus objetivos financieros. Eva Wong, cofundadora y directora de operaciones, es una abierta defensora de la diversidad y la inclusión, y el compromiso de la organización con la causa la ha incluido en la lista de los mejores lugares de trabajo para mujeres de Great Places to Work Canada.

Aunque todavía queda mucho trabajo por hacer para garantizar la igualdad para todos los géneros en los servicios financieros, es reconfortante ver a tantas empresas fintech innovadoras descubriendo formas nuevas y únicas de empoderar a las mujeres y fomentar la inclusión y la diversidad. Y cuanto más elijamos representar a las mujeres en puestos de liderazgo/ejecutivos, ¡mejor!

Descubre cómo el acceso simplificado a una variedad de fuentes de datos (incluidos los datos alternativos) puede ayudarte a adoptar la equidad en sus decisiones de riesgo.

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7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo

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7 Razones para Usar Salesforce para la Originación de Créditos/Préstamos y la Toma de Decisiones de Riesgo

Desayuné en un auténtico restaurante estilo antiguo durante el fin de semana. Este auténtico regreso a los años 60 incluía rocolas completamente restauradas en cada mesa, permitiendo a los comensales elegir su propia banda sonora privada para cenar.

Entonces, ¿qué tienen que ver mis hábitos alimenticios con el uso de Salesforce para la originación de préstamos y la toma de decisiones de riesgo?

Bueno, esta rocola tenía una larga lista de opciones de canciones por las que el comensal debía desplazarse hasta encontrar algo que le gustara. Pero la lista era larga, ¿por qué? Porque el comensal quería incluir una variedad de pistas para que hubiera algo para todos.

Me di cuenta mientras observaba al niño de 10 años en la mesa desplazarse por una variedad de pistas clásicas que declaró como ‘basura’ hasta que llegó a las páginas de las pistas pop recientes que yo declaré como basura, que esta experiencia se asemejaba mucho a la búsqueda de servicios financieros.

A menudo te ves obligado a navegar por las ofertas irrelevantes hasta encontrar la que estás listo para reproducir. Pero ahí no termina todo. Luego debes completar la solicitud y, si tienes suerte, solo esperar unos segundos para que aprueben tu solicitud.

Pero los proveedores de servicios financieros tienen el poder de mejorar esa experiencia cuando combinan los datos dentro de sus sistemas de CRM con su tecnología de toma de decisiones de préstamos.

Usar Salesforce para mejorar la eficiencia, tomar decisiones más inteligentes y personalizar la experiencia del usuario

Las instituciones financieras desean brindar un buen servicio a los clientes, por lo que buscan mejoras en la eficiencia. La automatización de procesos juega un papel importante en esto. Los procesos manuales y desconectados de crédito y préstamos están siendo eliminados y reemplazados por soluciones digitales y automatizadas.

Esto es un progreso. Pero para lograr una eficiencia completa, la analítica de riesgos y la toma de decisiones deben estar vinculadas a otros sistemas empresariales. Salesforce es un excelente ejemplo. Su solución de gestión de relaciones con el cliente (CRM) es ampliamente utilizada por las instituciones financieras para gestionar las interacciones con los clientes.

Muchos bancos, emisores de tarjetas y empresas fintech extraen y duplican manualmente datos de Salesforce para realizar verificaciones de crédito, puntuaciones de riesgo y procesos de diligencia debida utilizando sistemas heredados.

Esto es lento e ineficiente. Y puede cambiar. Cuando los procesos de toma de decisiones de crédito y préstamos y Salesforce están conectados, puede haber un intercambio de datos sin problemas. A través de ecosistemas conectados, un conjunto único de datos puede impulsar la analítica de riesgos y la toma de decisiones en tiempo real.

La tecnología adecuada, preintegrada con Salesforce, puede ayudar a automatizar la originación de préstamos y créditos. Puede ayudar a su negocio de las siguientes maneras:

  1. Aumentar el uso de los datos de Salesforce CRM en toda la organización: al escuchar, leer y escribir datos en Salesforce, se elimina la transferencia manual de datos de Salesforce a sistemas heredados. La tecnología también puede enriquecer los datos nativos de Salesforce con información mantenida en otros sistemas, que se pueden crear y almacenar como campos personalizados dentro de Salesforce.
  2. Automatizar los procesos de originación y suscripción: al aprovechar la tecnología de toma de decisiones que puede integrarse fácilmente con fuentes de datos externas e internas y burós, las organizaciones pueden tomar decisiones en tiempo real basadas en los datos agregados, operativizar cualquier modelo de riesgo en minutos y utilizar Salesforce para automatizar las originaciones y suscripciones.
  3. Crear un proceso de préstamo más transparente: con una vista de 360 grados de sus clientes de un vistazo. Puede unificar todo su negocio de préstamos a través de una plataforma única, brindando a prestatarios, prestamistas, corredores, suscriptores y a todos los miembros de su equipo una vista transparente del proceso de préstamo.
  4. Proporcionar cumplimiento de extremo a extremo y mejores informes: los datos automáticamente agregados de sistemas internos, KYCnet y otros sistemas externos pueden estar disponibles en una interfaz de cumplimiento construida dentro de Salesforce. Funcionalidades como reglas comerciales que garantizan que solo se agreguen los datos correctos para cada cliente simplifican el cumplimiento de extremo a extremo.
  5. Adaptar ofertas de productos a los clientes adecuados: los clientes esperan que las empresas sepan lo que necesitan cuando lo necesitan. Combinar un CRM como Salesforce con un sistema de toma de decisiones de crédito permite a las empresas recopilar los datos que necesitan mediante la conexión de datos compartimentados. Así que puede adoptar un enfoque centrado en el consumidor, no en el producto.
  6. Preaprobar ofertas para clientes existentes: además de proporcionar una oferta centrada en el cliente, la integración de Salesforce con una solución de toma de decisiones de préstamos permite a una empresa preaprobar clientes para ofertas específicas. Esto garantiza que solo promocione ofertas adecuadas para el cliente y mejora el proceso de solicitud.
  7. Dirigirse a los clientes según eventos de vida, desencadenantes financieros o comportamientos específicos: la analítica de datos puede ayudar a su negocio a predecir la necesidad de servicios financieros basados en eventos o desencadenantes de comportamiento como el matrimonio, los hábitos de ahorro o incluso la reducción del uso de sus productos existentes. Con una solución de CRM y toma de decisiones integrada, podrás no solo predecir la necesidad de servicios, sino también elegir el producto adecuado y preaprobar al cliente antes de llegar a través de una campaña de marketing personalizada.

Los beneficios de usar Salesforce para la originación de créditos/préstamos y la toma de decisiones de riesgo

Los beneficios de combinar un CRM como Salesforce son numerosos y no se limitan a pequeñas oportunidades para avanzar en su negocio de préstamos. De hecho, esta combinación perfecta de tecnologías empoderará a tu negocio para crear una experiencia de usuario más inteligente, rápida y centrada en el cliente.

También traerá muchos beneficios empresariales, como la automatización de los procesos manuales de préstamos, un mejor monitoreo de KYC y una toma de decisiones más inteligente para reducir el riesgo. Una gran oportunidad que estas tecnologías, cuando se utilizan juntas, ofrecen es la posibilidad de hacer crecer y evolucionar su negocio. Con la analítica y el conocimiento del cliente profundamente arraigados en su tecnología de originación, tendrás una comprensión mucho más clara de las necesidades del consumidor, lo que permitirá a su negocio dirigirse mejor a los clientes y desarrollar productos que satisfagan mejor las necesidades de un mercado en constante evolución.

Usando Provenir dentro de su entorno de Salesforce

Con el adaptador de integración preconstruido de Provenir para Salesforce, las instituciones financieras pueden automatizar procesos de análisis y toma de decisiones complejas para solicitudes de crédito y préstamos desde dentro de su entorno de Salesforce.

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Herramientas de integración de datos de Provenir: mejore la toma de decisiones financieras

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Herramientas de integración de datos de Provenir: mejore la toma de decisiones financieras

Herramientas de Integración de Datos para Acceder a los Datos que Necesitas cuando los Necesitas

Como organización de servicios financieros, sabes que tener acceso a la información correcta en el momento adecuado es fundamental para tomar decisiones más inteligentes y mantener la competitividad. Provenir te brinda la solución para acceder a los datos que necesitas cuando los necesitas, a través de sus herramientas de integración de datos.

Provenir puede integrarse rápidamente con cualquier fuente de datos, interna o externa, estructurada o no estructurada. En el mundo digital actual, constantemente surgen nuevas fuentes de datos. Con Provenir, la integración se realiza de manera ágil y eficiente, sin esperas prolongadas.

Las herramientas de integración de datos de Provenir te brindan la capacidad de crear integraciones en un entorno visual, sin necesidad de codificación ni dependencia de terceros. Las integraciones se pueden completar en cuestión de horas, lo que te permite acceder a la información que necesitas en el momento oportuno y sin perder valiosas oportunidades de negocio. ¡Obtén acceso inmediato a tus datos con Provenir!

Construyendo Tu Ecosistema de Análisis de Riesgos

Como organización de servicios financieros, siempre estás mirando el panorama general. Tu organización no existe en el vacío y tampoco debería hacerlo tu sistema de riesgos. Para comprender completamente los riesgos y explorar nuevas oportunidades, necesitas una tecnología que te permita crear un ecosistema de análisis de riesgos cohesivo que se conecte a través de todos tus sistemas comerciales y con fuentes de datos externas esenciales.

Trabajamos con clientes como tu que buscan una forma eficiente de construir su ecosistema de riesgo y quieren saber; ¿Cómo simplificamos la integración para apoyar un sistema de riesgo cohesivo?

Para simplificar la respuesta, las herramientas de integración de datos de Provenir ofrecen diferentes rutas hacia la conectividad:

  • Adaptador de integración – para conectarse con cualquier fuente de datos, tanto interna como externa, con facilidad
  • Adaptadores prediseñados – para reducir el tiempo de integración con Salesforce, AmazonML y Spark ML
  • ProvAPI – para desarrollar y exponer funciones y modelos comerciales como servicios discretos

Adaptadores de Integración Provenir

Puedes usar la tecnología Provenir Adapter para crear integraciones con algunas de las fuentes de datos más populares en la industria de servicios financieros, incluidos FICO, Bisnode, Experian, Lexis Nexis, Moody’s, Kelley Blue Book, TransUnion y muchas otras.

Pero, como empresa innovadora de servicios financieros, probablemente también estés buscando explorar fuentes de datos alternativas. El adaptador de integración puede conectarse a cualquier fuente.

Nuestras capacidades de integración ofrecen:

  • Conectividad, seguridad, soporte de transacciones y conversión, análisis y transformación de datos.
  • Comunicación bidireccional para que puedas escuchar, recopilar, evaluar, orquestar, analizar y responder.
  • Un mapeador de datos visual o gráfico guía al usuario a través de la tarea de establecer la integración y mapear los datos de entrada/salida requeridos.
  • Pruebas visuales para verificar la precisión de la integración – las pruebas se pueden ejecutar de forma independiente o colocarse en un proceso de lógica comercial para una prueba más completa. (Provenir proporciona comentarios instantáneos junto con un desglose detallado de los resultados para mostrarte exactamente lo que sucedió durante la prueba).

Además de nuestra plataforma flexible de integración de datos basada en la nube, también ofrecemos una selección de adaptadores preconstruidos:

Adaptador de integración de Provenir para Salesforce

Salesforce es la solución de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para muchas empresas de servicios financieros. Al vincular Provenir con Salesforce, puedes:

  • Eliminar el trabajo manual requerido para mover datos entre sistemas heredados con la capacidad de Provenir para escuchar, leer y escribir datos dentro y fuera de Salesforce.
  • Decidir automáticamente las solicitudes, mostrando los resultados en tu interfaz de originación de préstamos dentro de Salesforce.
  • Aprovechar la información agregada de Salesforce y otros sistemas para generar ofertas de marketing y ventas en tiempo real y específicas para el cliente.

Adaptador de integración de Amazon Machine Learning

Con este adaptador, el servicio de aprendizaje automático de Amazon introduce automáticamente la puntuación predictiva devuelta por el modelo de aprendizaje automático de Amazon en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. La plataforma de Provenir luego automatiza ese proceso, ejecutando instantáneamente un resultado de aprobación, falla o referencia de una calificación de riesgo. Este potente adaptador:

  • Hace que los modelos de aprendizaje automático sean más accesibles para los prestamistas que no emplean expertos en aprendizaje automático dedicados.
  • Puede brindarte una ventaja inicial en el aprendizaje automático con el modelo como servicio de Amazon mientras capturas el valor total de los análisis de riesgos complejos y la toma de decisiones con Provenir.

Adaptador de integración Spark ML

Con este adaptador, puedes introducir la puntuación de Spark ML en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. Luego, la plataforma Provenir usa el puntaje para devolver automáticamente un resultado de aprobado, reprobado o referido. El adaptador Spark ML:

  • Facilita la exposición de datos a una gran variedad de modelos de aprendizaje automático.
  • Le permite combinar el poder del aprendizaje automático avanzado con las sofisticadas capacidades de análisis de datos y toma de decisiones de Provenir.

Modernice su Stack de Riesgos con ProvAPI

Deseas crear una solución de análisis de riesgos a prueba de futuro, lo conseguimos. ¿Por qué perder el tiempo creando un stack tecnológico perfecto si luego tienes que reemplazarlo en un par de años?

Un componente esencial para la tecnología preparada para el futuro es tener la capacidad de desarrollar y exponer las funciones comerciales como servicios discretos. Es por eso que Provenir está diseñado para soportar una arquitectura de Microservicios y los pasos necesarios para pasar a una.

Provenir es:

  • Distribuido – se puede implementar en stack completo o distribuido por funcionalidad.
  • Listo para contenedores – compatible con Amazon Container Service y Docker.
  • Ampliable – los usuarios mantienen el control con la posibilidad de agregar pantallas y API REST de plataforma.
  • Supervisado – los administradores de la nube reciben alertas sobre todos los eventos que ocurren fuera de los umbrales establecidos y los SLA de rendimiento.
  • Fácil de usar – los datos y la funcionalidad dentro de Provenir se exponen mediante la interfaz visual de ProvAPI.
  • Escalable – Provenir admite kubernates y escalado automático para que la tecnología pueda adaptarse fácilmente a las cambiantes necesidades comerciales.

Con Provenir, tienes el poder de crear API REST, lo que significa que las oportunidades son infinitas. Con ProvAPI, puedes exponer lo siguiente (y mucho más) para tu uso en un proceso de toma de decisiones.

Como organización de servicios financieros, sabes que tener acceso a los datos correctos en el momento adecuado es esencial para tomar decisiones más inteligentes. Pero, es más que eso. Los datos correctos te harán más competitivo, más ágil y listo para responder rápidamente a las necesidades comerciales en evolución. ¡Ponga el acceso a los datos en manos de los usuarios de su empresa con las herramientas de integración de datos de Provenir!

Provenir puede integrarse rápida y fácilmente con cualquier fuente de datos, ya sea interna, externa, estructurada o no estructurada. En el mundo digital actual surgen constantemente nuevas fuentes de datos. Cuando una nueva fuente de datos que te interesa acceder está disponible, la integración a menudo puede demorar semanas o meses, lo que significa que pierdes información valiosa y oportunidades mientras esperas para conectarte.

No con Provenir.

Si deseas integrarte a una nueva fuente de datos, las herramientas de integración de datos de Provenir te brindan el poder de crear integraciones en un entorno visual. Por lo tanto, sin codificación, sin dependencia de nosotros y sin largas

Construyendo Tu Ecosistema de Análisis de Riesgos

Como organización de servicios financieros, siempre estás mirando el panorama general. Tu organización no existe en el vacío y tampoco debería hacerlo tu sistema de riesgos. Para comprender completamente los riesgos y explorar nuevas oportunidades, necesitas una tecnología que te permita crear un ecosistema de análisis de riesgos cohesivo que se conecte a través de todos tus sistemas comerciales y con fuentes de datos externas esenciales.

Trabajamos con clientes como tu que buscan una forma eficiente de construir su ecosistema de riesgo y quieren saber; ¿Cómo simplificamos la integración para apoyar un sistema de riesgo cohesivo?

Para simplificar la respuesta, las herramientas de integración de datos de Provenir ofrecen diferentes rutas hacia la conectividad:

  • Adaptador de integración – para conectarse con cualquier fuente de datos, tanto interna como externa, con facilidad
  • Adaptadores prediseñados – para reducir el tiempo de integración con Salesforce, AmazonML y Spark ML
  • ProvAPI – para desarrollar y exponer funciones y modelos comerciales como servicios discretos

Adaptadores de Integración Provenir

Puedes usar la tecnología Provenir Adapter para crear integraciones con algunas de las fuentes de datos más populares en la industria de servicios financieros, incluidos FICO, Bisnode, Experian, Lexis Nexis, Moody’s, Kelley Blue Book, TransUnion y muchas otras.

Pero, como empresa innovadora de servicios financieros, probablemente también estés buscando explorar fuentes de datos alternativas. El adaptador de integración puede conectarse a cualquier fuente.

Nuestras capacidades de integración ofrecen:

  • Conectividad, seguridad, soporte de transacciones y conversión, análisis y transformación de datos.
  • Comunicación bidireccional para que puedas escuchar, recopilar, evaluar, orquestar, analizar y responder.
  • Un mapeador de datos visual o gráfico guía al usuario a través de la tarea de establecer la integración y mapear los datos de entrada/salida requeridos.
  • Pruebas visuales para verificar la precisión de la integración – las pruebas se pueden ejecutar de forma independiente o colocarse en un proceso de lógica comercial para una prueba más completa. (Provenir proporciona comentarios instantáneos junto con un desglose detallado de los resultados para mostrarte exactamente lo que sucedió durante la prueba).

Además de nuestra plataforma flexible de integración de datos basada en la nube, también ofrecemos una selección de adaptadores preconstruidos:

Adaptador de integración de Provenir para Salesforce

Salesforce es la solución de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para muchas empresas de servicios financieros. Al vincular Provenir con Salesforce, puedes:

  • Eliminar el trabajo manual requerido para mover datos entre sistemas heredados con la capacidad de Provenir para escuchar, leer y escribir datos dentro y fuera de Salesforce.
  • Decidir automáticamente las solicitudes, mostrando los resultados en tu interfaz de originación de préstamos dentro de Salesforce.
  • Aprovechar la información agregada de Salesforce y otros sistemas para generar ofertas de marketing y ventas en tiempo real y específicas para el cliente.

Adaptador de integración de Amazon Machine Learning

Con este adaptador, el servicio de aprendizaje automático de Amazon introduce automáticamente la puntuación predictiva devuelta por el modelo de aprendizaje automático de Amazon en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. La plataforma de Provenir luego automatiza ese proceso, ejecutando instantáneamente un resultado de aprobación, falla o referencia de una calificación de riesgo. Este potente adaptador:

  • Hace que los modelos de aprendizaje automático sean más accesibles para los prestamistas que no emplean expertos en aprendizaje automático dedicados.
  • Puede brindarte una ventaja inicial en el aprendizaje automático con el modelo como servicio de Amazon mientras capturas el valor total de los análisis de riesgos complejos y la toma de decisiones con Provenir.

Adaptador de integración Spark ML

Con este adaptador, puedes introducir la puntuación de Spark ML en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. Luego, la plataforma Provenir usa el puntaje para devolver automáticamente un resultado de aprobado, reprobado o referido. El adaptador Spark ML:

  • Facilita la exposición de datos a una gran variedad de modelos de aprendizaje automático.
  • Le permite combinar el poder del aprendizaje automático avanzado con las sofisticadas capacidades de análisis de datos y toma de decisiones de Provenir.

Modernice su Stack de Riesgos con ProvAPI

Deseas crear una solución de análisis de riesgos a prueba de futuro, lo conseguimos. ¿Por qué perder el tiempo creando un stack tecnológico perfecto si luego tienes que reemplazarlo en un par de años?

Un componente esencial para la tecnología preparada para el futuro es tener la capacidad de desarrollar y exponer las funciones comerciales como servicios discretos. Es por eso que Provenir está diseñado para soportar una arquitectura de Microservicios y los pasos necesarios para pasar a una.

Provenir es:

  • Distribuido – se puede implementar en stack completo o distribuido por funcionalidad.
  • Listo para contenedores – compatible con Amazon Container Service y Docker.
  • Ampliable – los usuarios mantienen el control con la posibilidad de agregar pantallas y API REST de plataforma.
  • Supervisado – los administradores de la nube reciben alertas sobre todos los eventos que ocurren fuera de los umbrales establecidos y los SLA de rendimiento.
  • Fácil de usar – los datos y la funcionalidad dentro de Provenir se exponen mediante la interfaz visual de ProvAPI.
  • Escalable – Provenir admite kubernates y escalado automático para que la tecnología pueda adaptarse fácilmente a las cambiantes necesidades comerciales.

Con Provenir, tienes el poder de crear API REST, lo que significa que las oportunidades son infinitas. Con ProvAPI, puedes exponer lo siguiente (y mucho más) para tu uso en un proceso de toma de decisiones.

  • Modelos y cuadros de mando
  • Cálculos de edad
  • Controles de lista negra y OFAC
  • Llamadas a proveedores de datos de terceros
  • Y más

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Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

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Diez fintechs que están transformando los préstamos a las PYMEs

Aceptando el desafío y acelerando el proceso de préstamo a las PYMEs

Tanto las microempresas como las pequeñas y medianas empresas representan el corazón de la economía. Son innovadoras, ágiles e impulsan la competencia, sin mencionar que crean la mayoría de los puestos de trabajo. No obstante, a menudo se las relega al último lugar cuando se trata de tener acceso al crédito. ¿Por qué? Porque realizar préstamos a este tipo de empresas puede ser intrínsecamente arriesgado y requerir mucho tiempo. Las instituciones financieras tradicionales generalmente utilizan un proceso de solicitud que requiere gran cantidad de papeleo y que puede complicar la toma de decisiones sobre riesgo crediticio sin intervención humana. 

El 44 % de las pequeñas y medianas empresas necesita financiamiento inmediatamente para cumplir con sus obligaciones de gastos operativos, y el 56 % de ellas busca crédito para innovar y fomentar su crecimiento comercial. Pero cuando la capacidad de contar con acceso rápido al crédito implica la diferencia entre prosperar o tambalearse, ¿qué opciones quedan?

Afortunadamente en la actualidad, hay más opciones. Están apareciendo cada vez más agentes innovadores de préstamo en todo el mundo, incluidos fintechs y neobancos, que están garantizando que las pequeñas y medianas empresas tengan acceso al crédito en el momento en que lo necesitan. Hemos escogido un puñado de estos innovadores que han aceptado el desafío de toma decisiones sobre riesgo crediticio para pequeñas y medianas empresas.

  1. OakNorth: la fintech OakNorth, con sede en el Reino Unido, ofrece análisis crediticios instantáneos e información de cartera en tiempo real centrada en la transformación de los préstamos comerciales. Los cofundadores de OakNorth fueron rechazados varias veces al momento de solicitar el crédito necesario para hacer crecer su negocio, lo que los impulsó a crear su plataforma de inteligencia crediticia. Su objetivo era construir un banco sólido y sostenible, pero también crear un software que permitiera a otros bancos otorgar préstamos a las PYMEs que antes eran marginadas. 
  2. NeoGrowth: fundada en 2011, NeoGrowth Credit, con sede en India, es una empresa tecnológica que ofrece préstamos no garantizados a pequeños comerciantes minoristas en India. Al combinar datos tradicionales y alternativos para una calificación crediticia más precisa, NeoGrowth también ofrece términos de pago dinámicos y procesos de cobro automatizados para ayudar a identificar a los clientes más solventes. Se autodenominan pioneros en préstamos para PYMEs basados en la suscripción de datos de pagos digitales y su misión es ayudar a los propietarios de pequeñas empresas a impulsar un crecimiento que coincida con sus ambiciones.
  3. Kabbage: seleccionada para la lista de 50 empresas emergentes de Forbes FinTech de 2019, Kabbage (ahora propiedad de American Express) brinda crédito a las PYMEs mediante la evaluación de datos alternativos centrados en el negocio, como información contable, ventas en línea y envío. Con esta vista más matizada de los datos para comprender mejor el rendimiento, Kabbage puede ofrecer opciones de crédito flexibles en tiempo real. 
  4. Banco Pichincha: en 2016, el Banco Pichincha recibió una línea de crédito de $55 millones de la Corporación Financiera Internacional (IFC) para financiar préstamos a pequeñas y medianas empresas a cargo de mujeres con el propósito de fomentar el crecimiento de mujeres emprendedoras en Ecuador. Siendo el mayor banco de este país, duplicó su apuesta en 2019 cuando firmó una alianza con la Corporación para Inversiones Privadas en el Extranjero (Overseas Private Investment Corporation, OPIC) y Wells Fargo y obtuvo una préstamo combinado de $108 millones destinado a microempresas y pequeñas y medianas empresas de la región que son propiedad, están a cargo o brindan apoyo a mujeres. 
  5. Allica Bank: alegando que los «grandes bancos» a menudo no prestan la atención necesaria a las PYMEs, Allica Bank combina tecnología moderna con relaciones locales para garantizar que las PYMEs tengan las herramientas y la financiación que necesitan para operar. Con sede en el Reino Unido, Allica Bank ofrece financiamiento de activos para PYMEs, con opciones de financiación flexibles por un valor de hasta 1 millón de libras esterlinas. 
  6. Judo Bank: el único banco «challenger», o entidad de crédito con licencia bancaria de Australia creado específicamente para realizar préstamos a pequeñas y medianas empresas; el propósito de esta organización innovadora es recuperar el antiguo arte de las relaciones en la banca comercial. Esta entidad fue creada por profesionales expertos en banca comercial, y se promociona como una ‘alternativa genuina’ para pequeñas y medianas empresas que necesitan acceso rápido no solo a fondos sino también a la experiencia superior de atención al cliente que se merecen.
  7. First Circle: con sede en las Filipinas, la misión de First Circle es ayudar a las pequeñas y medianas empresas a optimizar su desempeño a través de colaboraciones financieras rápidas y flexibles. En general, sus clientes no cuentan con historial crediticio o garantías prendarias y, como consecuencia, quedan excluidos del sector bancario tradicional (y, por lo tanto, suelen verse forzados a trabajar con prestamistas usureros). First Circle les permite a estas pequeñas y medianas empresas obtener financiamiento rápidamente, incluso en un día, a través de un proceso automatizado y digitalizado de solicitud. 
  8. Lulalend: el sesenta por ciento de los negocios de Sudáfrica tiene problemas para acceder al capital que necesita para expandir sus operaciones, debido a los largos tiempos de espera, los tediosos requisitos de papeleo y la necesidad de contar con mayores garantías. Lulalend utiliza inteligencia artificial para calificar la solvencia instantáneamente, y esto garantiza que los propietarios de pequeños negocios puedan obtener financiamiento a las 24 horas de haber presentado su solicitud. Hasta la fecha, han procesado más de 70.000 solicitudes y han financiado a miles de pequeños negocios de Sudáfrica.
  9. Siembro: la organización argentina Siembro utiliza inteligencia artificial en su algoritmo interno de préstamos, lo cual le permite ofrecer aprobaciones instantáneas para préstamos a pequeños negocios en los sectores de la agricultura y la maquinaria. Con más de 1,5 millones de pequeños y medianos emprendedores agrícolas en el país que tienen acceso limitado al crédito (y un flujo de caja limitado), Siembro se concentra en permitir a los productores de maíz, trigo y soja obtener el financiamiento que necesitan para sobrevivir. 
  10. Iwoca: es una empresa emergente que se inició cuando sus fundadores advirtieron que se estaba negando el acceso de las pequeñas empresas al crédito, y hoy en día es una de las agencias de préstamo de mayor crecimiento de Europa. Con un objetivo propuesto de financiar un millón de pequeños negocios, iwoca procura asegurarse de que las pequeñas y medianas empresas tengan más tiempo para operar y crecer en lugar de verse forzadas a llenar papeleo sin fin y esperar aprobaciones.

Aprobación de préstamos más rápida

Entonces, ¿cómo es posible que todas estas organizaciones tengan la capacidad de hacer aquello que parece imposible para los prestamistas más grandes y tradicionales? Han adoptado el uso de tecnología digital, datos, y análisis avanzados como el aprendizaje automatizado y la IA para a) simplificar (y en muchos casos, digitalizar por completo) el proceso de solicitud tanto como sea posible y b) automatizar el proceso de toma de decisiones crediticias para brindar aprobaciones rápidas y precisas en tiempo real, lo que permite a las PYMEs obtener acceso a los fondos más rápido que nunca. Además, los productos que ofrecen estos prestamistas innovadores a las PYMEs suelen ser más flexibles y más personalizados para sus requisitos específicos. 

La naturaleza de las PYMEs actuales se encuentra en continuo cambio (¡pero definitivamente no hay una desaceleración a la vista!), y este espíritu innovador debe fomentarse tanto como sea posible. Es por esto que es muy positivo ver a prestamistas enfocar su atención en estos negocios y buscar continuamente maneras nuevas de ayudarlos a cumplir con sus objetivos. Al automatizar la recopilación de datos, la toma de decisiones sobre riesgos y la fijación de precios, estos prestamistas son capaces de automatizar las aprobaciones y garantizar la disponibilidad del financiamiento en cuestión de días, ¡o incluso horas!

¿Deseas saber más sobre cómo aumentar el índice de aprobación de préstamos para PYMEs sin aumentar tus riesgos?

Consulta nuestro libro electrónico actualizado recientemente y explora los componentes clave necesarios para ofrecer experiencias de clase mundial asociadas a los préstamos para PYMEs.

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Diez fintechs que utilizan datos alternativos para la inclusión financiera

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Diez fintechs que utilizan datos alternativos para la inclusión financiera

Asegurar que los no bancarizados y excluidos tengan acceso al crédito

En un momento, era imposible que la gente comprara cosas sin tener el dinero en efectivo en la mano. Y entonces apareció la era del crédito. Si bien el crédito ha tomado muchas formas (planes de reserva de compra con pago anticipado y tarjetas de crédito, planes de pago a plazos y préstamos de día de pago, hipotecas y productos Compre ahora, pague después), una cosa se ha mantenido constante: para obtener un crédito, debes calificar para ello.

A medida que evolucionan las fintechs y los proveedores de crédito, también lo hace la forma en la que los prestamistas manejan sus decisiones sobre el riesgo crediticio. Un puntaje crediticio tradicional (basado en cosas como el historial crediticio, el historial de pagos y el índice de deuda) ya no es la única forma de evaluar la solvencia y, naturalmente, excluye a una gran cantidad de personas que pueden no tener mucho historial crediticio para evaluar (es decir, las minorías, los inmigrantes recientes, los consumidores más jóvenes, los financieramente marginados y otros que son nuevos en el crédito).

Aquí es donde entran a jugar los datos alternativos. Un término amplio que se refiere esencialmente a todos los datos crediticios que actualmente no se informan a través de los puntajes crediticios tradicionales. Este tipo de datos fortalece el «perfil» de una persona y brinda una visión más sólida y completa del riesgo asociado con prestarle dinero. Cada vez hay más tipos de datos alternativos, pero el término incluye cosas como pagos de alquiler, registros de servicios públicos, presencia en las redes sociales, datos de telecomunicaciones e información bancaria abierta.

Inclusión financiera y apoyo a las PYMEs

Usar datos alternativos y considerar que más personas son solventes es claramente bueno para los negocios: significa que las organizaciones pueden predecir el riesgo con mayor precisión y decir que sí a más personas;esto permite a los prestamistas crecer y escalar sus negocios de una manera en que los datos tradicionales podrían no permitirlo. Pero aún hay más. Los datos alternativos no solo son buenos para los negocios, también son buenos para sus consumidores. Las empresas de todo el mundo están encontrando formas únicas e inspiradoras de utilizar datos alternativos para promover una mayor inclusión financiera para los clientes con historiales de crédito débiles/sin historial (también conocidos como subbancarizados o no bancarizados) y para respaldar un mayor acceso al crédito para las PYMEs/MIPYMEs.

Si bien esta lista no es exhaustiva (hay demasiadas organizaciones asombrosas que hacen cosas increíbles), aquí hay diez empresas únicas que utilizan datos alternativos en pos del bien común.

  1. Bankly : en Nigeria, Bankly ayuda a sus usuarios a digitalizar y aumentar su efectivo de manera segura y sostenible. Usando tecnología y puntos de contacto humanos para digitalizar efectivo, pueden generar datos para crear una identidad digital/financiera, lo que garantiza que sus clientes con historiales de crédito débiles obtengan acceso a servicios financieros más amplios, incluidos crédito y seguros. El setenta y cinco por ciento de sus usuarios se identifican como subbancarizados, incluidas poblaciones marginadas como agricultores, comerciantes, artesanos y transportistas a quienes a menudo se les paga en efectivo y no pueden acceder fácilmente a los servicios bancarios tradicionales.
  2. Davinta: Davinta, con sede en India, es una plataforma digital basada en IA que se enfoca en ofrecer crédito y otros productos financieros a las personas que viven en áreas rurales. La empresa aprovecha los datos de los canales tradicionales y alternativos para recomendar productos financieros personalizados a sus clientes. A la fecha, Davinta ha adquirido cerca de 15.000 usuarios registrados, la gran mayoría de los cuales (12.000) son mujeres. Como ellos dicen, no son solo otra empresa de inclusión financiera, sino que se esfuerzan por «crear una inclusión social integral de la sociedad india en general hacia la igualdad de oportunidades de vida».
  3. Esusu: esta empresa estadounidense utiliza datos de pago de alquiler para ayudar a las poblaciones marginadas a crear un historial crediticio. Su plataforma patentada, que atiende a hogares de ingresos bajos a moderados en los EE. UU., informa los pagos de alquiler a las tres principales agencias de crédito de la región, lo que permite a los clientes generar crédito y desbloquear futuras oportunidades que, de otro modo, estarían fuera de su alcance.
  4. Fairbanc: con sede en los Estados Unidos pero con operaciones en Indonesia, Fairbanc ofrece una plataforma de crédito de circuito cerrado altamente escalable para microcomerciantes, la cual les permite acceder a la cadena de suministro y comprar con mayor facilidad bienes de consumo de rápido movimiento. Con un enfoque en la inclusión financiera de las mujeres, Fairbanc tiene acceso a una base de clientes de 650.000 microcomerciantes no bancarizados en Indonesia, de los cuales casi 260.000 son mujeres. Su plataforma con IA y aprendizaje automatizado analiza los datos y el historial de transacciones para otorgar líneas de crédito digitales instantáneas; y con su API ‘Pay Later’ (‘pague después’) integrada directamente en las tablas de toma de pedidos de Unilever, los comerciantes solo necesitan un teléfono básico para participar.
  5. Fundfina: con operaciones en la India, Fundfina es un mercado financiero impulsado por una arquitectura bancaria abierta y análisis de aprendizaje automático. Centrada en las MIPYMEs, la organización se asocia con instituciones financieras locales para atender a más de 150.000 clientes en toda la India, que de otro modo tendrían dificultades para acceder al crédito tradicional debido a la falta de historial crediticio. Al combatir el proceso de préstamo lento y complejo que es típico en la India, Fundfina permite evaluaciones crediticias de historiales de crédito débiles a través de su motor digital patentado (han desarrollado su propio método de calificación crediticia, TrueScore, que evalúa datos transaccionales e historiales de pagos), curando los productos financieros más apropiados e incluso ofreciendo herramientas de gestión de flujo de efectivo para promover la educación financiera.
  6. First Circle: una de las primeras fintech de tecnología financiera en obtener la licencia de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Filipinas, First Circle se fundó para empoderar a las PYMEs ayudando a cerrar la brecha crediticia existente para las pequeñas empresas en la región. Con varios programas de crecimiento disponibles, líneas de crédito rotativas y procesos de aplicaciones móviles, First Circle tiene como objetivo ayudar a los clientes que a menudo no tienen datos crediticios o garantías fijas disponibles, muchos de los cuales se han visto obligados a trabajar con prestamistas abusivos en el pasado.
  7. Oriente: con sede en Hong Kong, Oriente ha construido una infraestructura digital diseñada para generar oportunidades económicas para consumidores no bancarizados y comerciantes marginados. Mediante el uso de información y datos alternativos en tiempo real, Oriente permite a miles de comerciantes aumentar las tasas de conversión y reducir los riesgos. Su infraestructura de identidad patentada utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para que los consumidores no bancarizados obtengan crédito digital sin problemas, e incluso les permite mejorar su perfil crediticio si pagan a tiempo.
  8. Paycode: diseñada para personas en áreas rurales remotas, Paycode de Sudáfrica brinda soluciones de tecnología de servicios financieros a ciudadanos no bancarizados, utilizando la recopilación de datos biométricos para verificar la identidad y autenticar transacciones bancarias de manera segura. Al asociarse con instituciones financieras locales, su plataforma de pago y banca alternativas completas han podido crear cuentas bancarias de bajo costo para usuarios primerizos, con más de 4 millones de usuarios finales en 8 países hasta el momento.
  9. TiendaPago: fintech innovadora que opera en México y Perú, TiendaPago se enfoca en pequeñas empresas familiares que necesitan inclusión financiera, proporcionando financiamiento de capital de trabajo de circuito cerrado. Su plataforma basada en dispositivos móviles utiliza datos relacionados con las compras de inventario para evaluar la solvencia de los comerciantes, lo que garantiza que estos puedan pagar a los distribuidores la cantidad correcta de inventario que necesitan para atender adecuadamente a sus clientes y hacer crecer sus negocios. Los comerciantes suelen tener fondos en efectivo limitados disponibles para pagar a los distribuidores, lo que genera puntos de precio más altos para el inventario y limita las ventas.
  10. ZigWay: con sede en Myanmar, Zigway tiene como objetivo ayudar a las familias de bajos ingresos a obtener más acceso a los elementos esenciales del hogar de una manera asequible. Ofreciendo un servicio de suscripción mensual que permite a los hogares comprar alimentos básicos de calidad, como arroz y aceite de cocina a granel, brindan ahorros de hasta un 20 por ciento para los participantes. Mediante el uso de un modelo de calificación crediticia patentado basado en el aprendizaje automatizado, ZigWay puede ofrecer a los participantes planes de pago flexibles. Incluso promueven la accesibilidad y la inclusión al permitir que los «super usuarios» ayuden a registrar a sus vecinos, soliciten servicios y realicen pagos en su nombre. A la fecha, han probado sus servicios con más de 500 clientes, y han entregado alimentos suficientes para más de un millón de comidas.

La historia de los datos alternativos (qué significan, cómo se utilizan, quién los usa) seguirá cambiando y evolucionando a medida que más y más fintechs y proveedores de datos encuentren formas únicas de incorporarlos en sus procesos de toma de decisiones sobre riesgos. Esto es, si pueden acceder a ellos de manera eficiente. Cuando encuestamos a 400 tomadores de decisiones de fintechs a nivel mundial, las estadísticas sobre el uso de datos alternativos fueron bastante asombrosas:

El 60 % dijo que el acceso a fuentes de datos alternativas es limitado y el 74 % dijo que los datos de cualquier tipo no son fácilmente accesibles, mientras que al 60 % le resultó difícil no tener una vista centralizada de los datos a lo largo del ciclo de vida del cliente.

El 70 % dijo que la falta de integración de los datos en su solución de toma de decisiones era un impedimento para usar datos alternativos, y el 51 % dijo que simplemente no eran accesibles dentro de su organización.

Pero el valor de usar datos alternativos para la toma de decisiones crediticias es claro: no solo permite una visión más completa de tus clientes, sino que también permite una mayor inclusión financiera, un mejor acceso al crédito para las PYMEs/MIPYMEs, y puede ayudarte a hacer crecer tu negocio de maneras que quizás nunca hayas imaginado.

Si te resulta desafiante y costoso seleccionar, acceder y usar los datos correctos en el momento correcto para tomar decisiones precisas e inclusivas, consulta cómo Provenir Data puede ayudar. Toma el control de tus datos, todo desde una plataforma de datos global centralizada y de fácil acceso, y nunca más te preocupes por cómo integrar fuentes de datos alternativas.

¿Inspirado?

Descubre cómo Provenir Data puede ayudarte a incorporar datos alternativos en tu toma de decisiones sobre riesgo crediticio y fomentar una mayor inclusión financiera.

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Con datos ahora, hay menos pérdidas después: Optimiza tu estrategia de datos de BNPL

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Con datos ahora, hay menos pérdidas después: Optimiza tu estrategia de datos de BNPL

Los productos Compra ahora, paga después (BNPL) han tenido un boom en todo el mundo, ya que ofrecen una vuelta de tuerca al financiamiento en el punto de venta (POS) tanto para los clientes como los negocios. De 2019 a 2021, la originación de préstamos de tipo BNPL aumentó un 970 % tan solo con los cinco prestamistas principales, y la industria continúa expandiéndose para incluir nuevas escalas verticales como la reparación de automóviles, las compras de comestibles, los boletos de avión y mucho más. Los consumidores comienzan a depender de BNPL para sus gastos diarios como ayuda para administrar su flujo de caja.
Pero nada de esto sería posible sin datos; más específicamente, una sólida cadena de suministro de datos.

Si eres un proveedor de BNPL, la cadena de suministro de datos es la principal impulsora de tu solución. Cuando tienes los datos correctos, puedes determinar mejor cuáles son los riesgos y proteger a tu negocio contra el fraude y el incumplimiento de pago de préstamos.

Las estrategias de datos de BNPL analizan más allá de los datos tradicionales como los puntajes crediticios y utilizan datos alternativos para que el crédito sea más accesible y más rápido de aprobar sin aumentar tu riesgo. Si bien esto permite ampliar tu base de clientes de manera segura, también aumenta la complejidad de tus necesidades de datos. Entonces, ¿cómo construyes una cadena de suministro de datos de BNPL que te proporcione los datos correctos en el lugar correcto y exactamente cuando los necesitas?

Construcción de tu cadena de suministro de datos de BNPL

Sabemos que todos los clientes potenciales de BNPL deben atravesar un proceso, pero ¿cómo es este proceso? Cada paso se construye con verificaciones de datos diferentes que le indican al motor de toma de decisiones si el cliente debe avanzar o no. Una cadena de suministro de datos optimizada extrae solo los datos necesarios para cada cliente en cada uno de los puntos de verificación: los datos que provienen de tus integraciones de datos y socios de datos. Una cadena de suministro de datos optimizada tiene estas características:

  • Múltiples pasos con requisitos distintos
  • Múltiples puntos de verificación en los cuales los clientes son aprobados o rechazados
  • Pasos que aumentan en cuanto a la complejidad y al costo de los datos
  • No se exponen ni pagan datos innecesarios antes de que los necesites

Lanzamiento con un MVP:

¿Eres una startup que está por lanzar su primera solución de BNPL? ¿O una empresa de servicios financieros y estás ampliando tu línea de productos? Tal vez seas una tienda de compras en línea que busca llegar a más clientes. Sin importar cuál sea el caso, cuando construyes una nueva cadena de suministro de datos para tus ofertas de BNPL o para la optimización de las existentes, debes comenzar con un producto viable mínimo
(minimum viable product, MVP): lo esencial para lanzar tu producto.

Un MVP tiene la menor cantidad de verificaciones en el proceso, y requiere de la menor cantidad de datos. Tal vez te convenga comenzar con un MVP si deseas:

  • Llegar rápidamente al mercado
  • Minimizar tus costos de desarrollo
  • Analizar el rendimiento básico para optimizar iteraciones más complejas en el futuro

Para lanzar un abordaje de MVP, necesitarás datos para respaldar tres áreas clave:

  • Verificaciones de cumplimiento de regulaciones como Conoce a tu cliente (KYC)/Anti-lavado de dinero (AML)
  • Verificación de identidad
  • Riesgo crediticio

Un MVP para préstamos a clientes se vería de esta manera:

Paso 1: KYC

El primer paso del proceso es validar los datos más básicos para confirmar la edad, la dirección y la identificación del cliente. Si no puedes verificar la identificación de una persona, entonces no podrás ofrecerle un préstamo.

Paso 2: Prevención de fraudes

El segundo paso analiza en mayor profundidad la identidad de la persona para garantizar que es quien dice ser y así ayudar a prevenir fraudes. Existe una amplia variedad de datos que puedes obtener para una verificación anti-fraudes, incluyendo la verificación de la dirección de correo electrónico, si se intercambió de tarjeta SIM, y otros datos de comportamiento alternativos. Si toda esta información no coincide, podría ser una señal de intento de fraude, y la persona sería rechazada.

Paso 3: Riesgo crediticio

El último paso es verificar la solvencia. Se efectúa una verificación de oficina de crédito a través de una verificación de crédito suave que te otorga acceso al puntaje de crédito del cliente sin afectarlo. Con un MVP, los proveedores de BNPL probablemente rechazarían a cualquiera con un puntaje por debajo de cierto umbral o alguien que no tiene un historial crediticio suficiente para tener una calificación. Si una persona atraviesa este proceso, un motor de toma de decisiones evalúa los datos holísticamente para determinar si se otorgará el préstamo y con qué condiciones.

Más allá del MVP: Optimización de tu estrategia de datos

Más allá de las bases necesarias para el lanzamiento de un MVP, puedes optimizar tu cadena de suministro en función del apetito de riesgo y las metas de tu compañía. Antes de actualizar tu cadena de suministro de datos, te ayudará:

  • Analizar el éxito logrado de acuerdo con las metas
  • Identificar los puntos débiles de tu estrategia de datos

Si bien tal vez desees lanzar inicialmente tu solución de BNPL con un MVP, a medida que crezcas y desees aumentar la complejidad, podrás incorporar nuevos puntos de datos y socios de datos. Piensa en el tipo de cliente que deseas captar, así como en las metas comerciales y las medidas preventivas que quieras tomar, y pregúntate:

¿Qué porcentaje de solicitudes fraudulentas logran atravesar el proceso actual?
¿Está esto alineado con nuestras metas comerciales? Si no lo está, busca:

  • Agregar verificaciones de fraude adicionales en los pasos existentes
  • Agregar pasos independientes de prevención de fraudes en el proceso
  • Enmendar las fuentes de datos para optimizarlas a medida que avanzas

¿Les estamos ofreciendo las condiciones más competitivas a nuestros clientes? ¿Cómo podemos mejorar las conversiones? Para una ventaja competitiva y mayor personalización, utiliza datos como:

  • Tendencias de comportamientos
  • Geolocalización
  • Actividad y uso

¿Con qué efectividad reducimos los incumplimientos? ¿Estamos filtrando a los clientes no viables en el punto correcto del proceso? Asegúrate de que tu flujo de trabajo incluya:

  • Evaluación previa
  • Calificación crediticia
  • Puntos de verificación de datos adicionales en los pasos existentes

Para los proveedores de BNPL que quieren cadenas de suministro de datos robustas para crédito, identidad y fraude al mismo tiempo que maximizan la eficiencia, un flujo optimizado se vería de esta manera:

Evaluación previa

La evaluación previa divide aún más los pasos de verificación de identificación para asegurarse de cumplir con los requisitos mínimos. Es una manera más rápida y eficiente de detectar a los solicitantes no calificados sin utilizar tiempo y recursos innecesarios.

¿Cómo sería una evaluación previa en una cadena de suministro optimizada? Supongamos el caso de una persona menor de 18 años: no está autorizada a sacar un préstamo, por lo cual su solicitud sería rechazada. En un MVP, a alguien que ni siquiera podría utilizar el producto, de todos modos se le haría una verificación de identidad, pero hacer estas verificaciones es una pérdida de tiempo y dinero, ya que no sería un cliente viable. La optimización garantiza exponer solo los datos necesarios para cada paso.

Calificación crediticia

La calificación crediticia obtiene datos complementarios que ayudan a tener una imagen más clara del riesgo de un consumidor. Esto incluye los datos de dispositivos móviles, verificaciones de fraude adicionales o cualquier otro tipo de datos alternativos que desees incorporar en tu tecnología de toma de decisiones.

¿Por qué incluir la calificación crediticia en tu proceso? Nuevamente, se trata de construir tu proceso para lograr una eficiencia óptima y con el menor costo posible. En este punto, sabrías si el cliente es viable, quién es y cómo son sus finanzas; estos son todos los datos directos que obtienes. La calificación crediticia incorpora información sobre el comportamiento, que requiere más tiempo para su análisis y es más costosa, y debería ser incorporada solo cuando todo lo demás está verificado.

En última instancia, cuantos más datos relevantes tengas, podrás tomar decisiones más precisas, predecir mejor los incumplimientos futuros, e identificar más fácilmente las oportunidades de ventas adicionales y cruzadas. Sin importar cuáles sean tus metas comerciales, tener los datos correctos te permitirá alcanzarlas. Para optimizar la cadena de suministro de datos de BNPL del consumidor tendrás que hallar cuál es el número ideal de verificaciones y pasos necesarios para determinar con precisión la solvencia y el riesgo, al mismo tiempo que mantienes la rapidez y la eficiencia del proceso.

¿Estás listo para lanzar y expandir tus productos de BNPL? Mira estos desafíos de la cadena de suministro de datos

afíos. Para construir una cadena de suministro global, debes conocer a los proveedores, las regulaciones regionales, los requisitos tecnológicos y mucho más. Algunos de los desafíos que pueden ralentizar la implementación de tu estrategia de datos incluyen:

  • Identificación de fuentes de datos locales relevantes
  • Negociación de múltiples contratos
  • Cumplimiento de regulaciones variables
  • Garantía de privacidad de los datos para diferentes requisitos regionales
  • Normalización de formatos de los datos
  • Construcción y mantenimiento de integraciones
  • Apoyo de las estrategias globales

BNPL es una industria en rápido movimiento, por eso también es importante asegurar que tu cadena de suministro se pueda iterar fácilmente para incorporar las legislaciones cambiantes y las demandas del mercado.

Los datos potencian los productos BNPL

Independientemente de las tendencias, el tipo de clientes o la región, tu solución de BNPL es impulsada por los datos. El uso de fuentes de datos diversas en el momento correcto y en el orden correcto es la tarjeta de presentación empresarial de una cadena de suministro de datos optimizada. Y una cadena de suministro de datos optimizada alimenta tu motor de toma de decisiones con la información necesaria para tomar decisiones cada vez más inteligentes.

Construir tu propia cadena de suministro de datos, no obstante, puede ser un emprendimiento enorme y un dolor de cabeza aún mayor. En cambio, considera escoger un socio de datos que la pueda construir por ti, y la conecte con las integraciones que necesitas para ampliar tu negocio de BNPL.

Las características ideales incluyen:

  • Un contrato de datos que te da acceso a múltiples fuentes de datos
  • Una API única para reemplazar numerosas integraciones
  • Una amplia variedad de tipos y fuentes de datos, tanto tradicionales como alternativos
  • Una selección experta de las fuentes de datos, personalizadas de acuerdo con tus necesidades
  • Cadenas simplificadas de suministro de datos sin códigos que los usuarios sin pericia técnica puedan controlar
  • Acceso a datos globales
  • Se integra con tu tecnología de toma de decisiones para garantizar decisiones más inteligentes y sin inconvenientes

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El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos

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El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos

Cómo implementar algoritmos avanzados de IA para hacer mejoras a lo largo del modelado del ciclo de vida del cliente

Por: Giampaolo Levorato, científico de datos Senior en Provenir

Todos hemos escuchado el término Big Data y en el mundo de los servicios financieros no es una excepción. Big data se refiere a grandes conjuntos de información estructurados y no estructurados que crecen a un ritmo cada vez mayor. Los datos impulsan las decisiones claves que toman las fintechs y las organizaciones dentro de esta industria, que van desde ayudar a determinar la identidad y aprobar un préstamo de automóvil o una hipoteca hasta optimizar los precios y decidir cuándo venderle más a un cliente actual.

El aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha llevado a las instituciones financieras a utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para tomar decisiones más inteligentes y rápidas. Pero el uso de IA no está exento de desafíos. Puede haber varios obstáculos para una implementación exitosa, incluida la elección de los algoritmos correctos, la interpretación, explicación e implementación de modelos complejos, la garantía de que la infraestructura sea suficiente y la gestión de sesgos.

Los desafíos de la Inteligencia artificial

  1. Elegir el algoritmo correcto: no todos los algoritmos funcionan igual de bien en el mismo conjunto de datos. Dependiendo de la naturaleza de los datos, las organizaciones deben poder elegir y configurar el mejor algoritmo para ajustar su información.
  2. Complejidad, interpretabilidad y explicabilidad del modelo: la complejidad de los algoritmos de IA puede hacer que estos se vuelvan «cajas negras», en el sentido de que a menudo incluso los desarrolladores no saben por qué y cómo los algoritmos toman las decisiones que toman.
  3. Implementación de modelos: la implementación de un modelo en producción requiere coordinación entre los científicos de datos, los desarrolladores de software y los usuarios comerciales, lo que plantea un desafío con respecto a los diferentes lenguajes de programación y a los enfoques que deben unificarse en una sola solución.
  4. Requisitos de infraestructura: muchas organizaciones carecen de la infraestructura necesaria para el modelado de datos y su reutilización. Ser capaz de desarrollar y probar rápidamente diferentes herramientas, a través de distintos grandes conjuntos de datos, es esencial para producir resultados más precisos y manejables.
  5. Sesgo de exclusión: muchos consumidores en todo el mundo siguen siendo «invisibles para el crédito» o poseen un historial crediticio reducido, lo que significa tienen poco o nulo acceso a calificaciones crediticias.

Superando los obstáculos de la IA

¿Cuál es la mejor manera de abordar estos desafíos? Las organizaciones de servicios financieros deben hacer la transición de modelos tradicionales lineales generalizados (GLM) hacia algoritmos de IA explicables  para poder mejorar la velocidad y la exactitud de sus decisiones. Según una encuesta reciente realizada por Pulse y Provenir, el 69% de las empresas planean invertir en decisiones crediticias habilitadas por IA en 2022. Los algoritmos de IA también pueden ayudar a identificar con mayor facilidad el fraude y crear oportunidades para mejorar la experiencia del cliente en todo el ciclo de vida completo

Beneficios de la IA

Optimización de los algoritmos: elija los algoritmos más apropiados entre una amplia variedad de

opciones, que incluyen Gradient Boosting Decision Trees, bosques aleatorios y Deep Neural

Networks, según la naturaleza del conjunto de datos.

Interpretabilidad y explicabilidad: a través de una cuidadosa adopción de la explicación de los métodos  SHAP y LIME es posible aclarar cómo y por qué tu modelo ha hecho una predicción.

Facilidad de implementación: el uso de una plataforma unificada permite una implementación perfecta, lo que les permite a las empresas tomar medidas rápidas y eficaces.

Escalabilidad: reduce el tiempo de desarrollo, de meses a días, mediante el entrenamiento automático, probando, monitoreando y administrando su modelo.

Datos diversos: al aprovechar los datos tradicionales y alternativos, mejora la precisión de tu modelo,

mientras manejas el sesgo y promueves la inclusión financiera.

Usar algoritmos de IA brinda numerosos beneficios (que incluyen una mayor precisión, un mejor cumplimiento y una escalabilidad superior)  lo cual tiene un tremendo impacto en la estabilidad y el crecimiento general de tu negocio.

Utilizar algoritmos de IA significa obtener modelos más predictivos y precisos, lo que resulta en mayores ganancias, pérdidas reducidas y evaluaciones de riesgos más actualizadas. Después de realizar una investigación interna, Provenir ha observado que los algoritmos de IA pueden mejorar la precisión de un modelo hasta en un 7%, mientras que su implementación y desarrollo automatizado pueden reducir el tiempo y el esfuerzo hasta en un 90%. Esto asegura una mayor velocidad de comercialización con modelos más precisos y la capacidad de responder rápidamente a las necesidades de los consumidores y a las tendencias del mercado, para una verdadera escalabilidad. Y los efectos de esto van más allá de un negocio individual, sino que impacta en la economía en su conjunto – The Wall Street Journal pronosticó un aumento del 14% en el PIB mundial para 2030 gracias a los avances de la IA.

Ahora hay más legislación en juego que requiere una completa explicabilidad de los modelos. Los modelos interpretables y explicables cumplen estos requisitos al demostrar claramente cómo y por qué toman las decisiones que toman. Además del cumplimiento, la gobernanza modelo puede ser increíblemente difícil en entornos tradicionalmente aislados. Entornos separados para la recopilación de datos, el desarrollo de modelos, la implementación y el monitoreo requieren una inmensa cantidad de tiempo y recursos para integrarse. Con un entorno cohesivo y todo en uno, se elimina ese tiempo y esfuerzo de integración, lo que permite obtener resultados en tiempo real y ayudar a reducir el error humano de los procesos manuales.

El valor de una plataforma unificada

Además de los entornos aislados de recopilación de datos, desarrollo de modelos, implementación y monitoreo, los modelos también se construyen a menudo por separado de los motores de decisión y el movimiento de datos innecesarios entre ellos aumenta el tiempo, el esfuerzo y la probabilidad de errores. Con una plataforma unificada que incorpora datos, IA y toma de decisiones, los modelos se construyen e implementan en una misma plataforma, lo que garantiza la obtención de datos y la integración de modelos, eliminando retrasos en la grabación y asegurando el máximo rendimiento de sus modelos. En La experiencia de Provenir, los modelos implementados en una plataforma unificada pueden ahorrar hasta un 30% de tiempo y esfuerzo en el modelado total del proyecto.

Pero, ¿qué hace que la IA sea tan poderosa y capaz? Se trata de los datos. Cuantos más datos tengan sus modelos de IA, mejor funcionarán sus algoritmos avanzados. Una plataforma agnóstica de datos que puede integrar y enriquecer sus conjuntos de datos existentes con cualquier otro tipo de conjunto de datos (es decir, varias formas de datos alternativos) es crítica. Esta perfecta integración con una amplia variedad de fuentes de datos ayuda a fomentar la inclusión, gestionar el sesgo y mejorar el poder predictivo de tus modelos. Y no es un trato hecho en una única vez: el verdadero valor proviene de la mejora continua que ocurre cuando junta los datos, la IA y la toma de decisiones. El monitoreo de modelos y un ciclo de retroalimentación constante te ayudan a afinar tus decisiones para una continua optimización.

La capacidad de aumentar tu poder predictivo y tomar decisiones más precisas tiene un impacto en todo el ciclo de vida del cliente. Los paneles e informes en tiempo real te ayudan a mantenerte actualizado sobre los cambios con tus clientes, tu cartera y todos tus modelos. Esto te  permite generar actualizaciones automáticas, con todo lo necesario para el monitoreo en vivo. De esta manera puedes tener mejores relaciones con tus clientes, aumentar tu agilidad para responder a las necesidades del mercado y predecir mejor (¡y prevenir!) el fraude y la pérdida.

Según The Economist, el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversión en IA, pero la mayoría de los proyectos de IA nunca superan la etapa de concepto y/o planificación. A pesar de que pasar de modelos lineales a modelos avanzados de IA puede parecer desalentador, es posible implementar IA y ver resultados en menos de 60 días.

Consulte nuestra guía con tips para que tu toma de decisiones de riesgo con IA escale de nivel.

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Cómo ir más allá de la exageración de la inteligencia artificial

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“Oigan, prestamistas, ¿están utilizando las fuentes de datos correctas?”

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“Oigan, prestamistas, ¿están utilizando las fuentes de datos correctas?”

Autor: Pankaj Jain | Sr. Solution Architect | Provenir

Como activista de la transformación digital con años de experiencia en la industria financiera y bancaria, he ayudado a muchos clientes de Fortune 500 a preparar sus programas de préstamos para el futuro al proporcionar soluciones inteligentes, especialmente en el área de gestión de riesgos de decisiones. A través de estos acercamientos, he observado que muchos prestamistas ponen en peligro su agilidad en la implementación de una solución de toma de decisiones debido a demoras y desafíos en los pasos iniciales de evaluación e incorporación de las fuentes de datos correctas. Las necesidades y expectativas de los clientes cambian en tiempo real, por lo que los prestamistas deben eliminar las barreras a su propia agilidad para mantenerse en el juego.

A continuación se presentan algunas actividades que he observado en mi expeiencia que comprometen la agilidad de los prestamistas:

  • Elegir el proveedor de datos adecuado: teniendo en cuenta que hay miles de proveedores de datos en muchas líneas de negocios, los prestamistas siempre tienen que dedicar mucho tiempo a elegir el proveedor de datos adecuado para su estrategia de decisión. Los prestamistas deben evaluar cada proveedor de datos en cada región por línea de negocio, revisar sus especificaciones de documentos, descubrir formas de probar su API en su solución de decisión y luego, según el resultado, iniciar la discusión de incorporación. Estas actividades a menudo retrasan significativamente la implementación de una solución de decisión de riesgo y, en última instancia, retrasan mejores resultados para el cliente final.
  • Incorporar los proveedores de datos: la incorporación de un proveedor de datos implica una serie de discusiones sobre precios, contratos legales, soporte, etc., y nuevamente se convierte en un cuello de botella en la agilidad del prestamista para implementar productos a los clientes finales.
  • Cambiar los proveedores de datos: si se tiene en cuenta el esfuerzo necesario para incorporar un proveedor de datos, los prestamistas a menudo utilizan de forma predeterminada su proveedor de datos existente y siguen usando los mismos datos para su nueva solución o producto de decisión de riesgo. Es como construir un auto nuevo con un motor viejo diseñado para un modelo diferente. Deberían implementar un mecanismo para elegir y cambiar fácilmente a los proveedores de datos que mejoren la solución de toma de decisiones de riesgo.
  • Mantener el ritmo de las fuentes de datos: A medida que los tipos de datos crecen exponencialmente, los proveedores de datos ofrecen nuevas fuentes de datos y es difícil para los prestamistas seguir el ritmo de quién tiene qué datos. La mayoría de las veces, los prestamistas utilizan por defecto el mismo tipo de datos, incluso si existen productos de datos alternativos en el mercado que ofrecen información nueva, más relevante y con insights más profundos.

Estas actividades se repiten para cada fuente de datos y, en promedio, suman en tiempo entre una semana a un mes para que los datos estén disponibles y poder construir una estrategia de decisión de riesgo en torno a ellas.

Para crear una verdadera agilidad en el lanzamiento de una plataforma de toma de decisiones de riesgo, los prestamistas necesitan un centro integral que ofrezca fácil acceso a una variedad de tipos de datos para que puedan evaluar, integrar y construir fácilmente modelos de decisión a su alrededor en lugar de esperar meses. Y tener la fuente de datos correcta es tan importante como tener una plataforma de toma de decisiones de riesgo robusta y ágil.

Provenir Data Cloud + Provenir Marketplace brinda una amplia variedad de fuentes de datos en el ecosistema de préstamos, junto con la capacidad de búsqueda avanzada para descubrir y detectar fuentes de datos confiables según la ubicación geográfica, el tipo de datos, el tipo de producto, etc. La API preconstruida proporciona una integración perfecta con las fuentes de datos disponibles, como agencias de crédito, identificación y fraude, garantías, datos crediticios alternativos, etc.

La combinación de descubrir las fuentes de datos correctas y usar una API preconstruida lista para usar le permite al prestamista cambiar rápidamente entre diferentes proveedores de datos. Con un simple clic, pueden integrar nuevas fuentes de datos en su estrategia de decisión sin tener contacto directo con el proveedor de datos. El prestamista puede probar los datos respectivos y habilitarlos para el cliente final sobre la marcha una vez que esté satisfecho con el resultado de la prueba deseado.

Provenir Data Cloud + Marketplace ayuda a los prestamistas a ser más ágiles, respondiendo rápidamente a las cambiantes necesidades de datos y enfocando su tiempo y energía en innovar su producto financiero.

¿Quieres aprender más? Descubra cómo los datos en tiempo real mejoran la toma de decisiones sobre riesgos y ganan nuevos clientes. – descargar el libro electrónico.

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Mejora de la experiencia del cliente durante todo el ciclo de vida

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Mejora de la experiencia del cliente durante todo el ciclo de vida

¿Por qué CX es tan importante en los servicios financieros, y cómo puede ayudarte una plataforma unificada de toma de decisiones?

Las experiencias personalizadas lo son todo en la actualidad, y el mundo de los servicios financieros no es la excepción. Esperamos que nuestras recomendaciones de Netflix sean infalibles, descargamos aplicaciones para ver cómo nos quedaría un nuevo estilo de cabello, y confiamos en que nuestros feeds de Instagram nos ofrezcan publicidades con contenido relevante… pero algunas instituciones de servicios financieros no están prestando la atención necesaria al concepto de brindar experiencias personalizadas y significativas a sus clientes. Y como resultado dejan de crecer. ¿Por qué? En parte, debido a sistemas heredados (que incluyen infraestructura de datos y motores de toma de decisiones) que simplemente no les permiten realizar ofertas más personalizadas. Para mejorar realmente la experiencia del cliente de extremo a extremo, las instituciones de servicios financieros, tanto grandes como pequeñas, deberían considerar el uso de una plataforma unificada “todo en uno” para la toma de decisiones.

En épocas de incertidumbre económica, es posible que los bancos y las entidades tecnofinancieras busquen maneras de reducir sus costos. Pero un mayor compromiso del cliente resulta clave para generar lealtad a largo plazo y captar nuevos clientes; dos factores que te ayudarán a enfrentar las tormentas financieras. En ocasiones, es necesario invertir estratégicamente para reaccionar de modo apropiado a las disrupciones del mercado. Como explica Financial Brand, “Independientemente de lo que depare el futuro, las instituciones financieras deben desarrollar una estrategia que les permita blindar sus modelos comerciales existentes ante recesiones y los cambios futuros. La industria bancaria tiene una oportunidad única para transformar los modelos comerciales heredados a fin de que sean más competitivos y más resilientes durante las turbulencias económicas. Mediante la integración de los datos, el análisis, las tecnologías avanzadas, la automatización y una fuerza laboral altamente capacitada, los bancos y las cooperativas de crédito pueden prepararse mejor para el futuro y mantenerse ágiles durante una crisis”. 

Experiencia del cliente: La era de lo instantáneo

Entonces, ¿qué significa exactamente la frase experiencia del cliente? ¿Y por qué es tan fundamental para el éxito de una organización? En términos generales, la experiencia del cliente es la impresión que tienen los clientes acerca de tu marca y tus soluciones cuando interactúan contigo, en todas las etapas de la relación con el comprador, desde la primera vez que ven una publicidad o que consumen tu contenido hasta los procesos de compra, incorporación y renovaciones. La experiencia del cliente es importante en todo lo que consumimos como individuos. Piensa cómo te sientes sobre tu tienda de comestibles favorita, tu teléfono inteligente, productos para el cabello o programa de ejercicios (¿es Pelotón realmente de culto?). Ahora piensa cómo te sientes sobre tus aplicaciones bancarias, tus tarjetas de crédito, tu compañía hipotecaria, tu aplicación de financiamiento de automóvil más reciente. ¿Son memorables esas transacciones financieras cotidianas (de una manera positiva)? ¿Te sientes escuchado? ¿Sientes que satisfacen tus necesidades de manera personalizada?

Los consumidores quieren respuestas instantáneas y ofertas personalizadas en sus experiencias bancarias y de préstamo, con mucho menos esperas y papeleo. Con el rápido incremento de innovaciones bancarias y tecnofinancieras exclusivamente digitales, aplicaciones de compra ahora paga después (BNPL) y financieras integradas, ofrecer cualquier cosa que sea menos que una experiencia estelar del cliente implica menos clientes habituales y una reducción en el valor de la marca.

Accenture informa que el 5 % de los ingresos de los bancos tradicionales están en riesgo ya que millones de consumidores están siendo tentados por las ofertas transparentes personalizadas de las tecnofinancieras y neobancos. Una encuesta de 2020 a líderes de marketing de bancos y cooperativas de crédito halló que los abordajes personalizados son los más eficaces para involucrar a la gente y ampliar la participación en la cartera. Pero el 44 % de estas mismas organizaciones solo envían un par de mensajes de correo electrónico personalizados al año. ¿Por qué? “Las perspectivas basadas en información limitada dificultan una verdadera comprensión de quién es el consumidor y de lo que necesita en el momento.”

Datos + tecnología de toma de decisiones impulsada por IA = Más clientes satisfechos

¿Cómo se relaciona tu tecnología de toma de decisiones con la experiencia del cliente? En pocas palabras… en todo. Mientras que algunas instituciones financieras aún utilizan entornos aislados y proveedores o socios separados para los datos, flujos de trabajo de toma de decisiones, modelos de análisis e información comercial, las organizaciones más ágiles y adaptables están buscando plataformas unificadas “todo en uno” para la toma de decisiones. Una solución que integra datos en tiempo real, análisis avanzados, inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML), y la automatización de la toma de decisiones puede ayudar a acelerar la transformación digital para ofrecer una experiencia más centrada en el cliente. Con una solución unificada, puedes hacer lo siguiente:

  • Tomar decisiones más rápidas y más precisas.
  • Acortar el ciclo de desarrollo del producto y lanzar al mercado nuevos productos y ofertas más rápido.
  • Ver en tiempo real datos de toma de decisiones y rendimiento para descubrir información empresarial ejecutable.
  • Crear experiencias optimizadas para el usuario durante todo el ciclo de vida del cliente.
  • Escalar y hacer crecer tu negocio para responder a las tendencias del mercado y exigencias del cliente (con menos dolores de crecimiento para tus clientes leales durante el camino).
  • Democratizar el acceso a los datos para tener vistas más holísticas de tus clientes.
  • Optimizar la fijación de precios y las ofertas de productos.
  • Ampliar tus relaciones con ofertas personalizadas de ventas adicionales y cruzadas para tus clientes.

McKinsey no se detiene: “La información predictiva del cliente es el futuro.” En su artículo sobre predicciones acerca de ‘El futuro en experiencias del cliente’ (Future of CX) explica que “quienes tienen visión para el futuro están mejorando sus capacidades de datos y análisis y aprovechando la información predictiva para conectarse más estrechamente con sus clientes, anticipar comportamientos e identificar problemas en la experiencia del cliente y oportunidades en tiempo real”. Si bien los equipos de éxito del cliente y las encuestas de opinión siempre tendrán su lugar para entender la experiencia del cliente, resulta claro que los datos reales y ejecutables que se pueden analizar en tiempo real cambian las reglas del juego.

Pero el acceso, la integración y el análisis de los datos no son los únicos desafíos que enfrentan las instituciones financieras que desean ofrecer una mejor experiencia para sus clientes. En el panorama ultra competitivo actual, resulta crítico hacer esto a gran velocidad. Como explica Financial Brand, “La velocidad es un factor competitivo. La habilidad de ver las tendencias del mercado, ajustar las estrategias, innovar, crear soluciones nuevas, tomar decisiones tácti

Qué puedes esperar de una solución unificada

Si te abruma la idea de escoger otro socio tecnológico, no te preocupes. Aquí analizamos algunos factores clave a considerar a la hora de evaluar plataformas para la toma de decisiones.

  • Gestión sin códigos: ¿Puedes integrar fácilmente sistemas, cambiar procesos y lanzar productos nuevos sin depender en gran medida de tu equipo de TI o de tus proveedores de tecnología? ¿Tiene tu equipo acceso a una interfaz del usuario sin código o bajo nivel de código (como ves, ¡la experiencia del cliente es importante en absolutamente todo!) para poder ofrecer cosas como integraciones de datos prefabricados y funcionalidad de arrastra y suelta?
  • Datos conectados: ¿Tienes acceso a datos históricos y en tiempo real, incluyendo fuentes de datos alternativas? ¿Puedes centralizar tus fuentes de datos (y decir adiós a los silos) para que los usuarios administren de manera más eficiente datos diversos durante el ciclo de vida de crédito y tomar decisiones más inteligentes?
  • Control centralizado durante el ciclo de vida: ¿Puedes combinar los datos y la toma de decisiones para gestionar mejor la identidad, el fraude y las decisiones de crédito durante todo el ciclo de vida del cliente? ¿Puedes conectar eficientemente todos los sistemas para comprender en profundidad las necesidades del cliente y personalizar las experiencias del usuario? Cuando los clientes esperan experiencias integradas con servicios financieros a su medida y protección contra fraudes, ¿puede tu tecnología ofrecerles esto?
  • Optimización automática: ¿Mejora la precisión de tu motor de toma de decisiones cada vez que se toma una decisión? ¿Puedes ver el rendimiento de los modelos de riesgo existentes, y responder a los cambios de rendimiento después de detectarlos? En lugar de depender de los humanos o sistemas individuales para descubrir oportunidades de mejora, ¿puedes conectar todos los sistemas y crear un bucle de retroalimentación continua que mantenga tus decisiones optimizadas?
  • Habilidad para escalar: Es posible que tus sistemas estén funcionando lo suficientemente bien por ahora, pero a medida que la industria siga creciendo y volviéndose cada vez más competitiva… ¿podrán adaptarse y escalar contigo hacia el futuro? ¿Tu solución en materia de toma de decisiones simplifica tu crecimiento o lo inhibe?

Una solución unificada no solo fomenta decisiones más precisas durante toda la interacción con el cliente, sino que también permite un crecimiento rápido y oportunidades para la innovación. En vez de esperar que los proveedores cambien los flujos de trabajo o escudriñen conjuntos de datos de silos, ¿puedes dedicar más tiempo a enfocarte en

Descubre los numerosos beneficios que te ofrece el acceso unificado a la toma de decisiones impulsada por IA y los datos que la alimentan. 

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