De la exclusión a la inclusión: Cómo la analítica de datos cambia el juego financiero
Esta herramienta facilita la creación de nuevos productos y la personalización de servicios. (Freepik)
La analítica de datos ha permitido a las instituciones financieras identificar nuevos patrones y tendencias, brindando una visión más completa de la situación financiera de los usuarios.
En la era actual, donde la tecnología y la Inteligencia Artificial (IA) están transformando la forma en que vivimos y trabajamos, la analítica de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para la inclusión financiera y el bienestar económico.
Pero, ¿a qué se refiere este término? La analítica de datos implica el proceso de utilizar una amplia variedad de datos, ya sean en tiempo real o históricos, incluyendo interacciones con aplicaciones móviles, transacciones, comportamientos recurrentes y muchos otros elementos.
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Mediante su análisis y procesamiento, se obtiene un conocimiento esencial que facilita tomar decisiones informadas, que no solo benefician a los usuarios sino también a la eficiencia y el éxito de la compañía.
En el análisis de datos aplicado a productos financieros, las redes neuronales surgen como una herramienta destacada de aprendizaje automático. Inspiradas en la compleja estructura del cerebro humano, estas redes consisten en capas de nodos interconectados, o neuronas artificiales, que procesan datos y transmiten información a través de conexiones ponderadas.
Su habilidad para detectar patrones y resolver problemas no lineales les permite adaptarse y aprender continuamente de los datos. Esta capacidad las convierte en un recurso invaluable para tareas financieras como la evaluación de riesgos crediticios, la identificación de posibles fraudes y la recomendación de comercios a explorar.
La incorporación de redes neuronales en el análisis de datos para productos financieros otorga una perspectiva más detallada y precisa sobre el comportamiento de los usuarios.
Esto es especialmente cierto cuando se consideran factores no convencionales, tales como factores geo-sociales, tecnológicos e interactivos, que anteriormente eran mayormente desestimados por su complejidad. Sin embargo, el empleo y procesamiento de estos factores mediante redes neuronales ha simplificado la toma de decisiones informadas.
Esto facilita la creación de nuevos productos y la personalización de servicios para atender las demandas singulares de cada cliente. Además, abre caminos para la identificación de oportunidades de crecimiento y mejora la experiencia del usuario, enriqueciendo la calidad y la eficacia de las oportunidades y servicios financieros.
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Lamentablemente, la exclusión financiera es una realidad para un segmento significativo de la población, al estar fuera del alcance del sistema tradicional. Tan solo en México, el 53 por ciento de los adultos en el país carece de una cuenta bancaria y 7 de cada 10 no tienen acceso al crédito accesible, según datos de la Asociación Mexicana de Bancos.
Esta exclusión se debe a diversos factores como la falta de un historial crediticio sólido, la incapacidad de cumplir con los requisitos convencionales para obtener productos financieros, o simplemente la falta de acceso a servicios debido a su situación económica o geográfica.
Un problema importante es la informalidad en la que vive una parte considerable de la población, impidiéndoles obtener créditos, seguros u otros productos financieros.
Es alentador que la tecnología y la analítica de datos en el sector financiero han abierto nuevas oportunidades para alcanzar a estos usuarios previamente excluidos.
La analítica de datos ha permitido a las instituciones financieras identificar nuevos patrones y tendencias, brindando una visión más completa de la situación financiera de los usuarios. Además, ha impulsado el desarrollo de soluciones financieras digitales, como aplicaciones móviles y plataformas en línea.
¿Cómo liderar en la era de la analítica de datos?
A pesar de estos avances, el camino hacia la inclusión financiera presenta desafíos que deben superarse, como la pobre educación financiera y la necesidad de garantizar la integridad de los datos. La adaptación de los modelos analíticos a las particularidades regionales es crucial, así como la atención a obstáculos específicos como la estimación del riesgo crediticio y la protección contra el fraude digital.
En la búsqueda de una mayor inclusión financiera, el camino se abre ante nosotros para explorar y descubrir nuevas formas de incorporar a más personas al sistema financiero. Esta travesía implica innovación tecnológica, creatividad y enfoque en las necesidades específicas de los usuarios. Un reto emocionante y desafiante, por demás.
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