El fintech es una industria naciente en la que las empresas usan la tecnología para brindar servicios financieros de manera eficiente, ágil, cómoda y confiable. La palabra se forma a partir de la contracción de los términos finance y technology en inglés.
La ciberseguridad es el conjunto de procedimientos y herramientas que se implementan para proteger la información que se genera y procesa a través de computadoras, servidores, dispositivos móviles, redes y sistemas electrónicos de cualquier índole.
En las finanzas no tradicionales, los algoritmos de machine learning y modelos predictivos resultan moneda corriente para procesar y analizar grandes y diferentes volúmenes de datos financieros.
Evidentemente, la ciencia de datos es mucho más efectiva en motorizar el cambio en el ecosistema fintech que, en la banca tradicional, al ser mucho más fácil la aplicación de Big Data y de complejos cálculos en la toma de decisiones de una empresa que brinda servicios financieros.
Dentro de los principales desafíos para los próximos 2 años, que presentan las empresas del rubro fintech aplicadas a la gestión de la ciencia de datos, son los siguientes.
En el último tiempo se han popularizado casos de billeteras construidas, accesos no debidos, vaciados de saldos etc. Es muy importante contar con herramientas de seguridad, no solo desde la perspectiva del usuario, sino ver protocolos antifraude que hagan con que no pueda haber transacciones de altos montos dobles chequeos entre otros.
Cualquier solución tecnológica debe tener en cuenta y considerar actualizar la información regulatoria que está disponible, no sólo para garantizar el estricto cumplimiento del marco legal por parte de la empresa u organización, sino también para tener mejoras en toda la cadena de valor.
La hiper personalización es una técnica de marketing a través de la cual las empresas dirigen y a su comunicación de forma directa a cada uno de sus clientes. Para esto se tiene en cuenta el contexto del consumidor, sus necesidades e intereses prácticamente a tiempo real para enviarle un mensaje personalizado.
En los sistemas bancarios móviles, cada vez más disponibles globalmente, las soluciones de hiper personalización ofrecen una gran ventaja.
El desarrollo de algoritmos entrenados eficientemente para la atención en dispositivos móviles con una interacción en persona muy limitada, resulta crucial para las fintech.
Sin duda argentina es el país que se está posicionando con los clusters más relevantes en la región, con más de 300 empresas fintech de las que 20% nacieron en la pandemia.
Los modelos de ciencias de datos son lo más importante de los modelos de negocios de estas empresas y el motor para afrontar los desafíos fintech que aparecerán en los próximos años.
Fuentes:
Mislej, E., 2022. Fintech y ciencia de datos: desafíos 2022-2023. https://eleconomista.com.ar/tech/fintech-ciencia-datos-desafios-2022-2023-n51948
April 6, 2022