Publicado: junio 22, 2022, 11:15 pm
Colombia ocupa el tercer lugar en mayor participación de Fintech en la región, según Mastercard, posicionándose como un posible hub del sector. No obstante, para lograrlo el país necesita de dos aspectos claves en la gestión de la industria Fintech: uso de inteligencia artificial (IA) y el análisis adecuado y eficiente de los macrodatos.
“Actualmente, cerca de 20.000 instituciones financieras que operan en el mundo saben que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) y las soluciones de big data serán la clave del éxito o el fracaso. Estas les permitirán diferenciar sus servicios en un mercado donde la competencia es feroz y el ritmo de innovación es rápido e implacable. De hecho, su adopción es necesaria para ingresar a la banca y finanzas, donde los socios o clientes potenciales quieren una Fintech que destaque y ofrezca más”, expresa José Fuentealba, Sales Manager de InterSystems en Colombia y Chile.
Las principales compañías del mercado utilizan esta tecnología para ejecutar grandes operaciones a lo largo del día, sin desencadenar movimientos de precios adversos. Por su lado, InterSystems ha descubierto que la industria financiera tradicional está empleando soluciones de AI y big data como el comercio algorítmico, el monitoreo del mercado y la detección de fraudes.
Sin embargo, a pesar de los avances en IA y ML, el sector bancario y financiero no ha podido avanzar en la adopción de modelos más complejos por problemas de interoperabilidad, sistemas heredados, falta de talento calificado y la regulación en las áreas de gobernanza de datos, riesgo, trazabilidad, auditabilidad y la eliminación de sesgos.
¿Qué ofrece la inteligencia artificial (IA) a las fintech?
Para la industria fintech, las dificultades que enfrentan los bancos y las instituciones financieras presentan muchas oportunidades. La IA permitirá a las fintech ofrecer un alto grado de personalización al consumidor y brindar servicios financieros más rápidos y económicos que otras instituciones, sin la necesidad de costosos sistemas administrativos. No obstante, exige un manejo más eficaz de los datos financieros.
Para ello, InterSystems menciona aspectos claves que las empresas fintech deben tener en cuenta para implementar con éxito la IA y el big data en sus operaciones:
- Hacer de la calidad y la gestión de los datos una prioridad. A pesar de su innovación, uno de los desafíos más importantes para las fintech sigue siendo la calidad de los datos. Sin un acceso rápido, fácil y correcto, la implementación de la inteligencia artificial y la analítica no logrará entregar la transformación necesaria.
- Los volúmenes de datos financieros se están creciendo rápidamente. Para que los análisis sean más precisos a menudo requieren grandes cantidades de datos. Por eso, es fundamental la agilidad, pues las organizaciones deben poder adaptarse cuando aumenta el volumen debido a cambios en el mercado en tiempo real o aumentos repentinos en las transacciones.
- El éxito o el fracaso depende del enfoque del análisis de datos financieros. Los datos mal administrados pueden poner en riesgo toda una organización debido a fallas operativas, financieras y regulatorias. Al convertir la información en un activo, los datos se convierten en aspectos clave para lograr un cambio dinámico y el crecimiento, lo que permitirá a las fintech y a sus socios sobresalir en la era de la AI y el análisis de big data.
“En Colombia, muchos actores del sector financiero están buscando nuevas formas de mejorar y automatizar la disponibilidad de la información, explorando la optimización de los procesos de datos para que tengan más valor, mejor calidad y en menos tiempo”, manifestó Fuentealba.
Conozca sobre las soluciones que InterSystems ofrece al sector financiero en: https://www.intersystems.com/cl/industrias/servicios-financieros-tecnologia
