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La inteligencia artificial ayuda a las fintechs a comprender las necesidades de sus clientes

Mar 16, 2022

Por Andrea Jara
Evento IA

La precisión sobre la información de los usuarios permite a las fintechs a crear negocios mejor enfocados y rentables

La inteligencia artificial (IA) abre la posibilidad de conocer mejor a los clientes de las fintechs, una potencialidad fundamental para lograr rendimientos en los nuevos negocios, coincidieron expertos el martes.

Esta herramienta tecnológica permite refinar grandes cantidades de datos para encontrar patrones o predicciones que ayuden a la empresa a una correcta toma de decisiones.

Por ello, es vital que se cuente con una plataforma que permita hacer consumo masivo de data, dijo un panel de expertos en la clase magistral “IA en Fintech: Cómo IA impulsará la innovación financiera hasta 2030”, organizado por iupana en asociación con Provenir.

Y gracias a la nube que permite almacenar y leer amplios silos de información a precios más competitivos que los servidores in house, se ha democratizado parte del acceso a la IA, la cual hace años solo era accesible para aquellas startups que tuvieran una fuerte suma de dinero disponible para la inversión.

“No podemos quedarnos con la validación del documento de identidad o el uso de biometría, es necesario juntar la mayor cantidad de data para elevar nuestra precisión sobre la información del cliente”, afirma Samer Atassi, vicepresidente en Latinoamérica y el Caribe de Jumio, una empresa de habilitación de verificación en línea.

“Las fintechs necesitan captar buenos clientes y rechazar los malos para generar ganancias, pues ese es su objetivo”, añade.

En este sentido, utilizar data para analizar diferentes aspectos del negocio y maximizar su servicio permite a las fintechs ofrecer productos y ofertas personalizadas.

Esto también ayuda a atraer a usuarios que antes no tuvieron acceso a servicios financieros, tales como el crédito. La huella digital que van dejando los usuarios al hacer transacciones en el mundo digital ayuda a las instituciones a predecir su capacidad de pagos. Por ejemplo, una fintech puede esperar que un cliente será un buen pagador de un préstamo, si cancela a tiempo sus facturas de servicios o tiene una buena base de ahorros.

También es una tecnología utilizada para evitar el fraude o robo de identidad en los servicios financieros, pues permite crear patrones de actividad normal y activar alarmas cuando estos se rompen.

“El 90% de las fintech ya usa inteligencia artificial, de alguna forma u otra. Por lo que es claro que esta va a transformar completamente a este sector”, asegura José Vargas, vicepresidente ejecutivo y gerente general para Latinoamérica de Provenir, una plataforma nativa en la nube para apalancar data con IA.

“He visto casos de equipos muy preparados elaborando modelos de IA, pero les toma mucho tiempo llevarlos a operación y a producción al no contar con la tecnología adecuada”, agrega.

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¿Qué aspectos debe tener en cuenta una fintech al usar IA?

Se deben tener en cuenta diversos aspectos para garantizar que la implementación de la IA realmente tendrá un buen despliegue y generará ganancias dentro de la organización, al ayudarla a tomar mejores decisiones.

El equipo ejecutivo de la startup debe conocer a profundidad las capacidades de su modelo de IA y lo que pretende lograr con ella.

“Sin una cultura en el ADN de la empresa que conozca de esta tecnología, no se obtendrán buenos resultados. Por ejemplo, se debe tener claro como medir el impacto del uso de la IA ¿cómo medirás el éxito, qué indicadores utilizar? Este tipo de proyectos involucran a toda la empresa”, menciona Pablo Dávalos, senior director of data science and analytics de Kueski, una fintech mexicana de préstamos.

También es necesario tener claro qué necesidad del cliente se desea cubrir: “puedes tener un producto de primera y no tener éxito”, pues si no es verdaderamente necesario no será adquirido por los usuarios, aconseja Dávalos.

Por su parte, Alejandro Correa, chief artificial intelligence officer de RappiBank, recuerda que estas tecnologías deben enfocarse como estrategias de largo alcance en proyectos con larga duración.

“Algunas fintechs se enfocan en adquirir ganancias de manera rápida, sin tener en cuenta que para esto se necesita un amplio conocimiento de machine learning y analytics. Se requiere mucho tiempo llevar a cabo este tipo de estrategias”, recalca Correa.

Por ende, recomienda que las fintechs deben tener en cuenta que la misma información no será útil para todos los clientes.

La clase magistral “IA en Fintech: Cómo IA impulsará la innovación financiera hasta 2030”, se realizó el 15 de marzo, organizado por iupana en asociación con Provenir.

 

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