El terreno que las empresas fintech han ido ganando es amplio y gran parte de eso se debe al machine learning, como parte de toda la innovación que este tipo de empresas ofrecen al entorno financiero.
Para finales de 2021, se estimó que el número de fintech en América era superior a 10,000, representando un incremento de más del 80% con respecto a 2017. Además, alrededor de 2,300 de dichas empresas eran de Latinoamérica, convirtiendo a dicha región en un mercado con alto potencial de desarrollo.
A esto hay que sumar que las fintech en México tienen una importante proyección para su crecimiento en los próximos años, en especial a causa del aumento en la demanda de servicios de banca digital por parte de las nuevas generaciones.
El machine learning y su importancia para consolidar las fintech
Para poder alcanzar esas metas, estos servicios deben de volverse más eficaces en su forma de operar, y apoyarse en tecnologías que los hagan más sofisticados en sus operaciones financieras.
¿Qué es el machine learning?
Es un sistema que utiliza inteligencia artificial para aprender, con base en el manejo de datos, es decir, de su propio funcionamiento, en lugar de hacerlo gracias a la programación.
Para que se ponga en marcha uno de estos modelos, lo primero que se hace es entrenar su algoritmo con datos, luego se le da una entrada para datos reales, y con base en el proceso, el sistema sigue aprendiendo continuamente, perfeccionándose a sí mismo y tomando en cuenta la información que recibe de forma constante.
¿Por qué es beneficioso para las fintech?
Por sus características de funcionamiento, el machine learning puede seguir el paso de una economía basada en el Open Banking, con un mayor y mejor manejo de datos y más digitalizada, no solo en el panorama fintech en México, sino en todo el mundo.
Algunas de sus utilidades en las operaciones financieras para empresas y personas, son:
Análisis predictivo
Debido a que actúa con mucha información, puede utilizar datos históricos y estadísticas para pronosticar escenarios a futuro. De este modo, las fintech pueden anticiparse a situaciones que no les sean favorables y crear rutas hacia sus objetivos.
Mayor productividad
Gracias a que trabaja en tiempo real con grandes cantidades de datos, el aprendizaje automático puede analizar e identificar patrones con una gran rapidez y eficiencia, optimizando los tiempos y propiciando un mayor rendimiento de los recursos.
Detección de posibles fraudes
Con tantas transacciones analizadas, este sistema puede detectar los movimientos que indiquen la posibilidad de alguien queriendo hacer fraude, lo cual es muy útil para evitar pérdidas a las empresas financieras.
Selección de contenido relevante para el usuario
Uno de los atractivos para los usuarios de fintech, es el hecho de recibir propuestas de productos a su medida y de acuerdo a sus intereses. Eso se logra también con el aprendizaje automático, ya que identifica tendencias, necesidades, y confecciona servicios personalizados que es muy probable que interesen a los clientes.
Mejora la toma de decisiones
Todo lo anterior converge en esto. El machine learning sirve para que las entidades financieras tomen mejores decisiones, basadas en miles de datos y un manejo objetivo de estos.
El web service SAT para las fintech
Considerando todos los beneficios del Machine Learning, si eres prestamista y quieres contar con una herramienta así de sofisticada, CRiskCo la pone a tu alcance.
A través del web service SAT, puedes conectarte con el Servicio de Administración Tributaria para conocer a tus posibles clientes, saber cómo manejan su negocio, si representan un riesgo, y con base en eso ofrecerles un producto financiero de acuerdo con sus necesidades.
Usa la innovación y la tecnología a favor de tu empresa, logrando una mayor seguridad y productividad con el software de CRiskCo.
Fuentes de información: