Desde la Cámara de Comercio de Bogotá a través de su iniciativa Cluster de Servicios Financieros, se ha priorizado el rol de los nuevos procesos al interior de las entidades financieras, como un eje fundamental en materia de capacitación y promoción del talento humano en el sector. Sin duda alguna, uno de los temas trascendentales que aparecen son la Inteligencia Artificial y el Big Data como herramienta para la automatización de procesos y predicción de comportamientos. Forbes Colombia, enfatizó en la importancia de estas herramientas en los procesos internos de las Fintech, al igual que analizar la implementación de estos de manera acertada. 

Colombia sobresale en la región cuando se habla de innovación, y uno de los sectores más relevantes son las Fintech. Sin embargo, líderes y proveedores tecnológicos, como InterSystems, recalcan que hay aspectos clave que deben tener en cuenta las empresas para implementar la inteligencia artificial y el big data de manera acertada.

La industria Fintech ha logrado un crecimiento importante en los últimos años en el mundo y el mercado local no es la excepción. De acuerdo con datos de Mastercard, Colombia es el tercer país de la región con mayor participación en el ecosistema Fintech, con miras a convertirse en el hub del sector. Sin embargo, para seguir prosperando existen dos aspectos prioritarios, la adopción de inteligencia artificial (IA) y el análisis adecuado y eficiente de los macrodatos. 

“Las 20.000 Fintech que operan en el mundo saben que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) 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 Fintechque se destaquen y ofrezcan mucho más”, explica José Fuentealba, Sales Manager de InterSystems Colombia y Chile.

InterSystems, un proveedor líder de tecnología para sistemas extremadamente críticos de los sectores de salud, finanzas, manufacturas y cadenas de distribución, ha evidenciado que el sector financiero tradicional ya está empleando soluciones de IA y big data en comercio algorítmico, monitoreo del mercado y la detección de fraudes. Si bien el análisis de datos financieros permite establecer precios basados ​​en el riesgo, la inteligencia artificial puede detectar patrones sospechosos de fraude o incluso de lavado de dinero.

Sin embargo, a pesar de los avances en IA y ML, 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. También está la regulación, particularmente en las áreas de gobernanza de datos, riesgo, trazabilidad, auditabilidad y la eliminación de sesgos incorporados.

¿Qué ofrece la inteligencia artificial a las Fintech?

Las dificultades de los bancos y las organizaciones financieras presentan múltiples oportunidades para las Fintech, y la IA les permitirá a estas ofrecer niveles altos de personalización del consumidor y brindar servicios financieros más rápidos y menos costosos que las demás instituciones. Hacer esto bien es una gran ventaja para las Fintech, pero exige el manejo más eficaz de los datos financieros.

Tres recomendaciones para implementar

Hacer de la calidad y la gestión de los datos una prioridad. Uno de los desafíos más importantes sigue siendo la calidad de los datos. Sin un acceso rápido y fácil al tipo correcto de estos 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 rápidamente. Además de abordar la calidad de los datos, las organizaciones de servicios financieros y las Fintech deben superar los desafíos de la cantidad, lo que es vital porque los análisis más precisos requieren una gran cantidad de datos. La dificultad está en manejar el volumen: usarlo e integrarlo para proporcionar los resultados que la organización necesita.

La agilidad también es fundamental. Las organizaciones deben poder adaptarse cuando los volúmenes de datos aumentan repentinamente debido a cambios en el mercado en tiempo real o aumentos repentinos en las transacciones que generan mayores niveles de transmisión. Estas situaciones son parte de la vida en el mundo financiero y deben considerarse como un escenario.

El éxito o el fracaso depende cómo se enfoca el análisis de datos financieros. Tanto para las Fintech como para las instituciones financieras el éxito con la inteligencia artificial y el análisis de big data exige un enfoque más integrado de los datos, que sea capaz de una mirada global a los requisitos de su gestión.

Los datos mal administrados llevan incluso a poner en peligro a toda una organización debido a fallas operativas, financieras y regulatorias. La información errónea también dificulta el cambio de cualquier organización Fintech y, sin esta, pocas empresas sobrevivirán en un campo de alta competencia. 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.

Por último, Fuentealba recalca que 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, “esto lo hacen explorando cómo mejorar sus procesos de datos para que estos tengan mayores usos, mayor calidad, en menor tiempo y en algunos casos para procesos en tiempo real de gran valor para el negocio y el cliente final”.

Fuente: Forbes Colombia