¿Qué necesitan las fintech para seguir creciendo dentro del mercado colombiano?

La industria fintech ha logrado un crecimiento importante en los últimos años a nivel global y el mercado colombiano no es la excepción. Parte del éxito de estos emprendimientos de tecnología financiera se debe a la tecnología y las innovaciones, no obstante, aún se reportan problemas de interoperabilidad. Pero, ¿cuáles son las soluciones?

De acuerdo con la firma Mastercard, Colombia es el tercer país de la región con mayor participación en el ecosistema fintech, con miras a convertirse en el hub de esta industria. Además de ello, según el Colombia Tech Report 2021, este es el sector con más startups en el país.

José Fuentealba Palacios, Sales Manager de la firma internacional InterSystems, en Colombia y Chile, dice que las cerca de 20.000 fintech que operan hoy a nivel mundial saben que la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las soluciones de big data serán las piedras angulares del éxito o el fracaso en el futuro cercano.

“Estas tecnologías les permitirán diferenciar sus ofertas en un mercado donde la competencia es intensa y el ritmo de la innovación es rápido e implacable. En efecto, la adopción de estas herramientas es el precio de admisión a la banca y finanzas porque los socios o clientes potenciales quieren fintech que se destaquen y ofrezcan mucho más”, expresa Fuentealba Palacios.

InterSystems, firma líder de tecnología para sistemas críticos de industrias como salud, finanzas, manufacturas y cadenas de distribución con sede en Cambridge, Massachusett, y servicios en 80 países, ha evidenciado que el sector financiero tradicional ya está empleando soluciones de IA y big data. Las implementaciones más conocidas cubren el comercio algorítmico, el monitoreo del mercado y la detección de fraudes.

Las principales compañías utilizan esta tecnología para ejecutar grandes operaciones, sin desencadenar movimientos de precios adversos. Si bien el análisis de datos financieros permite que estos se establezcan basados ​​en el riesgo, la inteligencia artificial puede detectar patrones sospechosos que indiquen fraude o actividad de lavado de dinero.

Sin embargo, a pesar de los avances, el sector bancario y financiero aún se ve frenado en la adopción de modelos más complejos por problemas de interoperabilidad, sistemas heredados y falta de talento calificado. Y, por otro lado, está la regulación en las áreas de gobernanza de datos, riesgo, trazabilidad, auditabilidad y la eliminación de sesgos incorporados.

ABC: ¿Qué les ofrece la inteligencia artificial a las fintech?

La inteligencia artificial permitirá a las fintech ofrecer niveles muy altos de personalización del consumidor y brindar servicios financieros que son más rápidos y menos costosos que las demás instituciones, y que no requieren una amplia gama de sistemas administrativos de alto valor.

Para lograr lo anterior, el Sales Manager de InterSystems en Colombia y Chile menciona algunos aspectos clave que deben tener en cuenta las fintech para implementar la inteligencia artificial y el big data de manera acertada en sus procesos:

● Hacer de la calidad y la gestión de los datos una prioridad: sin un acceso rápido y fácil a los datos, la implementación de la inteligencia artificial y la analítica no logrará entregar la transformación de la que son capaces estas tecnologías.

● Los volúmenes de datos financieros se están expandiendo con rapidez: los análisis más precisos a menudo requieren una gran cantidad de datos y la dificultad está en manejar el volumen: usarlo e integrarlo para proporcionar los resultados que la organización necesita. La agilidad también es fundamental por lo que las organizaciones deben adaptarse cuando los volúmenes de datos aumentan repentinamente debido a cambios en el mercado en tiempo real o incrementos repentinos en las transacciones que generan mayores niveles de transmisión.

● El éxito o el fracaso depende del enfoque del análisis de datos financieros: tanto para las fintech como las instituciones financieras, el éxito con la inteligencia artificial y el análisis de big data exige un enfoque más integrado de los datos, capaz de manejar la mirada de requisitos de la gestión de estos. La información errónea y los datos mal administrados pueden incluso poner en peligro a toda una organización debido a fallas operativas, financieras y regulatorias.

“En Colombia una buena cantidad de los actores del sector financiero está buscando nuevas formas de optimizar y automatizar el acceso y la disponibilidad de la información, explorando mejorar sus procesos de datos para que estos tengan mayores usos, mejor calidad y en menor tiempo y en algunos casos para procesos en tiempo real de gran valor para el negocio y el cliente final”, expresa Fuentealba.

Este experto concluye que al convertir la información en un activo, los datos se convierten en aspectos clave para el cambio dinámico y el crecimiento, lo que permitirá a las fintech y a sus socios sobresalir en la era de la inteligencia artificial y el análisis de big data.