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Diez fintechs que utilizan datos alternativos para la inclusión financiera

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Diez fintechs que utilizan datos alternativos para la inclusión financiera

Asegurar que los no bancarizados y excluidos tengan acceso al crédito

En un momento, era imposible que la gente comprara cosas sin tener el dinero en efectivo en la mano. Y entonces apareció la era del crédito. Si bien el crédito ha tomado muchas formas (planes de reserva de compra con pago anticipado y tarjetas de crédito, planes de pago a plazos y préstamos de día de pago, hipotecas y productos Compre ahora, pague después), una cosa se ha mantenido constante: para obtener un crédito, debes calificar para ello.

A medida que evolucionan las fintechs y los proveedores de crédito, también lo hace la forma en la que los prestamistas manejan sus decisiones sobre el riesgo crediticio. Un puntaje crediticio tradicional (basado en cosas como el historial crediticio, el historial de pagos y el índice de deuda) ya no es la única forma de evaluar la solvencia y, naturalmente, excluye a una gran cantidad de personas que pueden no tener mucho historial crediticio para evaluar (es decir, las minorías, los inmigrantes recientes, los consumidores más jóvenes, los financieramente marginados y otros que son nuevos en el crédito).

Aquí es donde entran a jugar los datos alternativos. Un término amplio que se refiere esencialmente a todos los datos crediticios que actualmente no se informan a través de los puntajes crediticios tradicionales. Este tipo de datos fortalece el «perfil» de una persona y brinda una visión más sólida y completa del riesgo asociado con prestarle dinero. Cada vez hay más tipos de datos alternativos, pero el término incluye cosas como pagos de alquiler, registros de servicios públicos, presencia en las redes sociales, datos de telecomunicaciones e información bancaria abierta.

Inclusión financiera y apoyo a las PYMEs

Usar datos alternativos y considerar que más personas son solventes es claramente bueno para los negocios: significa que las organizaciones pueden predecir el riesgo con mayor precisión y decir que sí a más personas;esto permite a los prestamistas crecer y escalar sus negocios de una manera en que los datos tradicionales podrían no permitirlo. Pero aún hay más. Los datos alternativos no solo son buenos para los negocios, también son buenos para sus consumidores. Las empresas de todo el mundo están encontrando formas únicas e inspiradoras de utilizar datos alternativos para promover una mayor inclusión financiera para los clientes con historiales de crédito débiles/sin historial (también conocidos como subbancarizados o no bancarizados) y para respaldar un mayor acceso al crédito para las PYMEs/MIPYMEs.

Si bien esta lista no es exhaustiva (hay demasiadas organizaciones asombrosas que hacen cosas increíbles), aquí hay diez empresas únicas que utilizan datos alternativos en pos del bien común.

  1. Bankly : en Nigeria, Bankly ayuda a sus usuarios a digitalizar y aumentar su efectivo de manera segura y sostenible. Usando tecnología y puntos de contacto humanos para digitalizar efectivo, pueden generar datos para crear una identidad digital/financiera, lo que garantiza que sus clientes con historiales de crédito débiles obtengan acceso a servicios financieros más amplios, incluidos crédito y seguros. El setenta y cinco por ciento de sus usuarios se identifican como subbancarizados, incluidas poblaciones marginadas como agricultores, comerciantes, artesanos y transportistas a quienes a menudo se les paga en efectivo y no pueden acceder fácilmente a los servicios bancarios tradicionales.
  2. Davinta: Davinta, con sede en India, es una plataforma digital basada en IA que se enfoca en ofrecer crédito y otros productos financieros a las personas que viven en áreas rurales. La empresa aprovecha los datos de los canales tradicionales y alternativos para recomendar productos financieros personalizados a sus clientes. A la fecha, Davinta ha adquirido cerca de 15.000 usuarios registrados, la gran mayoría de los cuales (12.000) son mujeres. Como ellos dicen, no son solo otra empresa de inclusión financiera, sino que se esfuerzan por «crear una inclusión social integral de la sociedad india en general hacia la igualdad de oportunidades de vida».
  3. Esusu: esta empresa estadounidense utiliza datos de pago de alquiler para ayudar a las poblaciones marginadas a crear un historial crediticio. Su plataforma patentada, que atiende a hogares de ingresos bajos a moderados en los EE. UU., informa los pagos de alquiler a las tres principales agencias de crédito de la región, lo que permite a los clientes generar crédito y desbloquear futuras oportunidades que, de otro modo, estarían fuera de su alcance.
  4. Fairbanc: con sede en los Estados Unidos pero con operaciones en Indonesia, Fairbanc ofrece una plataforma de crédito de circuito cerrado altamente escalable para microcomerciantes, la cual les permite acceder a la cadena de suministro y comprar con mayor facilidad bienes de consumo de rápido movimiento. Con un enfoque en la inclusión financiera de las mujeres, Fairbanc tiene acceso a una base de clientes de 650.000 microcomerciantes no bancarizados en Indonesia, de los cuales casi 260.000 son mujeres. Su plataforma con IA y aprendizaje automatizado analiza los datos y el historial de transacciones para otorgar líneas de crédito digitales instantáneas; y con su API ‘Pay Later’ (‘pague después’) integrada directamente en las tablas de toma de pedidos de Unilever, los comerciantes solo necesitan un teléfono básico para participar.
  5. Fundfina: con operaciones en la India, Fundfina es un mercado financiero impulsado por una arquitectura bancaria abierta y análisis de aprendizaje automático. Centrada en las MIPYMEs, la organización se asocia con instituciones financieras locales para atender a más de 150.000 clientes en toda la India, que de otro modo tendrían dificultades para acceder al crédito tradicional debido a la falta de historial crediticio. Al combatir el proceso de préstamo lento y complejo que es típico en la India, Fundfina permite evaluaciones crediticias de historiales de crédito débiles a través de su motor digital patentado (han desarrollado su propio método de calificación crediticia, TrueScore, que evalúa datos transaccionales e historiales de pagos), curando los productos financieros más apropiados e incluso ofreciendo herramientas de gestión de flujo de efectivo para promover la educación financiera.
  6. First Circle: una de las primeras fintech de tecnología financiera en obtener la licencia de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Filipinas, First Circle se fundó para empoderar a las PYMEs ayudando a cerrar la brecha crediticia existente para las pequeñas empresas en la región. Con varios programas de crecimiento disponibles, líneas de crédito rotativas y procesos de aplicaciones móviles, First Circle tiene como objetivo ayudar a los clientes que a menudo no tienen datos crediticios o garantías fijas disponibles, muchos de los cuales se han visto obligados a trabajar con prestamistas abusivos en el pasado.
  7. Oriente: con sede en Hong Kong, Oriente ha construido una infraestructura digital diseñada para generar oportunidades económicas para consumidores no bancarizados y comerciantes marginados. Mediante el uso de información y datos alternativos en tiempo real, Oriente permite a miles de comerciantes aumentar las tasas de conversión y reducir los riesgos. Su infraestructura de identidad patentada utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automatizado para que los consumidores no bancarizados obtengan crédito digital sin problemas, e incluso les permite mejorar su perfil crediticio si pagan a tiempo.
  8. Paycode: diseñada para personas en áreas rurales remotas, Paycode de Sudáfrica brinda soluciones de tecnología de servicios financieros a ciudadanos no bancarizados, utilizando la recopilación de datos biométricos para verificar la identidad y autenticar transacciones bancarias de manera segura. Al asociarse con instituciones financieras locales, su plataforma de pago y banca alternativas completas han podido crear cuentas bancarias de bajo costo para usuarios primerizos, con más de 4 millones de usuarios finales en 8 países hasta el momento.
  9. TiendaPago: fintech innovadora que opera en México y Perú, TiendaPago se enfoca en pequeñas empresas familiares que necesitan inclusión financiera, proporcionando financiamiento de capital de trabajo de circuito cerrado. Su plataforma basada en dispositivos móviles utiliza datos relacionados con las compras de inventario para evaluar la solvencia de los comerciantes, lo que garantiza que estos puedan pagar a los distribuidores la cantidad correcta de inventario que necesitan para atender adecuadamente a sus clientes y hacer crecer sus negocios. Los comerciantes suelen tener fondos en efectivo limitados disponibles para pagar a los distribuidores, lo que genera puntos de precio más altos para el inventario y limita las ventas.
  10. ZigWay: con sede en Myanmar, Zigway tiene como objetivo ayudar a las familias de bajos ingresos a obtener más acceso a los elementos esenciales del hogar de una manera asequible. Ofreciendo un servicio de suscripción mensual que permite a los hogares comprar alimentos básicos de calidad, como arroz y aceite de cocina a granel, brindan ahorros de hasta un 20 por ciento para los participantes. Mediante el uso de un modelo de calificación crediticia patentado basado en el aprendizaje automatizado, ZigWay puede ofrecer a los participantes planes de pago flexibles. Incluso promueven la accesibilidad y la inclusión al permitir que los «super usuarios» ayuden a registrar a sus vecinos, soliciten servicios y realicen pagos en su nombre. A la fecha, han probado sus servicios con más de 500 clientes, y han entregado alimentos suficientes para más de un millón de comidas.

La historia de los datos alternativos (qué significan, cómo se utilizan, quién los usa) seguirá cambiando y evolucionando a medida que más y más fintechs y proveedores de datos encuentren formas únicas de incorporarlos en sus procesos de toma de decisiones sobre riesgos. Esto es, si pueden acceder a ellos de manera eficiente. Cuando encuestamos a 400 tomadores de decisiones de fintechs a nivel mundial, las estadísticas sobre el uso de datos alternativos fueron bastante asombrosas:

El 60 % dijo que el acceso a fuentes de datos alternativas es limitado y el 74 % dijo que los datos de cualquier tipo no son fácilmente accesibles, mientras que al 60 % le resultó difícil no tener una vista centralizada de los datos a lo largo del ciclo de vida del cliente.

El 70 % dijo que la falta de integración de los datos en su solución de toma de decisiones era un impedimento para usar datos alternativos, y el 51 % dijo que simplemente no eran accesibles dentro de su organización.

Pero el valor de usar datos alternativos para la toma de decisiones crediticias es claro: no solo permite una visión más completa de tus clientes, sino que también permite una mayor inclusión financiera, un mejor acceso al crédito para las PYMEs/MIPYMEs, y puede ayudarte a hacer crecer tu negocio de maneras que quizás nunca hayas imaginado.

Si te resulta desafiante y costoso seleccionar, acceder y usar los datos correctos en el momento correcto para tomar decisiones precisas e inclusivas, consulta cómo Provenir Data puede ayudar. Toma el control de tus datos, todo desde una plataforma de datos global centralizada y de fácil acceso, y nunca más te preocupes por cómo integrar fuentes de datos alternativas.

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Descubre cómo Provenir Data puede ayudarte a incorporar datos alternativos en tu toma de decisiones sobre riesgo crediticio y fomentar una mayor inclusión financiera.

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Con datos ahora, hay menos pérdidas después: Optimiza tu estrategia de datos de BNPL

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Con datos ahora, hay menos pérdidas después: Optimiza tu estrategia de datos de BNPL

Los productos Compra ahora, paga después (BNPL) han tenido un boom en todo el mundo, ya que ofrecen una vuelta de tuerca al financiamiento en el punto de venta (POS) tanto para los clientes como los negocios. De 2019 a 2021, la originación de préstamos de tipo BNPL aumentó un 970 % tan solo con los cinco prestamistas principales, y la industria continúa expandiéndose para incluir nuevas escalas verticales como la reparación de automóviles, las compras de comestibles, los boletos de avión y mucho más. Los consumidores comienzan a depender de BNPL para sus gastos diarios como ayuda para administrar su flujo de caja.
Pero nada de esto sería posible sin datos; más específicamente, una sólida cadena de suministro de datos.

Si eres un proveedor de BNPL, la cadena de suministro de datos es la principal impulsora de tu solución. Cuando tienes los datos correctos, puedes determinar mejor cuáles son los riesgos y proteger a tu negocio contra el fraude y el incumplimiento de pago de préstamos.

Las estrategias de datos de BNPL analizan más allá de los datos tradicionales como los puntajes crediticios y utilizan datos alternativos para que el crédito sea más accesible y más rápido de aprobar sin aumentar tu riesgo. Si bien esto permite ampliar tu base de clientes de manera segura, también aumenta la complejidad de tus necesidades de datos. Entonces, ¿cómo construyes una cadena de suministro de datos de BNPL que te proporcione los datos correctos en el lugar correcto y exactamente cuando los necesitas?

Construcción de tu cadena de suministro de datos de BNPL

Sabemos que todos los clientes potenciales de BNPL deben atravesar un proceso, pero ¿cómo es este proceso? Cada paso se construye con verificaciones de datos diferentes que le indican al motor de toma de decisiones si el cliente debe avanzar o no. Una cadena de suministro de datos optimizada extrae solo los datos necesarios para cada cliente en cada uno de los puntos de verificación: los datos que provienen de tus integraciones de datos y socios de datos. Una cadena de suministro de datos optimizada tiene estas características:

  • Múltiples pasos con requisitos distintos
  • Múltiples puntos de verificación en los cuales los clientes son aprobados o rechazados
  • Pasos que aumentan en cuanto a la complejidad y al costo de los datos
  • No se exponen ni pagan datos innecesarios antes de que los necesites

Lanzamiento con un MVP:

¿Eres una startup que está por lanzar su primera solución de BNPL? ¿O una empresa de servicios financieros y estás ampliando tu línea de productos? Tal vez seas una tienda de compras en línea que busca llegar a más clientes. Sin importar cuál sea el caso, cuando construyes una nueva cadena de suministro de datos para tus ofertas de BNPL o para la optimización de las existentes, debes comenzar con un producto viable mínimo
(minimum viable product, MVP): lo esencial para lanzar tu producto.

Un MVP tiene la menor cantidad de verificaciones en el proceso, y requiere de la menor cantidad de datos. Tal vez te convenga comenzar con un MVP si deseas:

  • Llegar rápidamente al mercado
  • Minimizar tus costos de desarrollo
  • Analizar el rendimiento básico para optimizar iteraciones más complejas en el futuro

Para lanzar un abordaje de MVP, necesitarás datos para respaldar tres áreas clave:

  • Verificaciones de cumplimiento de regulaciones como Conoce a tu cliente (KYC)/Anti-lavado de dinero (AML)
  • Verificación de identidad
  • Riesgo crediticio

Un MVP para préstamos a clientes se vería de esta manera:

Paso 1: KYC

El primer paso del proceso es validar los datos más básicos para confirmar la edad, la dirección y la identificación del cliente. Si no puedes verificar la identificación de una persona, entonces no podrás ofrecerle un préstamo.

Paso 2: Prevención de fraudes

El segundo paso analiza en mayor profundidad la identidad de la persona para garantizar que es quien dice ser y así ayudar a prevenir fraudes. Existe una amplia variedad de datos que puedes obtener para una verificación anti-fraudes, incluyendo la verificación de la dirección de correo electrónico, si se intercambió de tarjeta SIM, y otros datos de comportamiento alternativos. Si toda esta información no coincide, podría ser una señal de intento de fraude, y la persona sería rechazada.

Paso 3: Riesgo crediticio

El último paso es verificar la solvencia. Se efectúa una verificación de oficina de crédito a través de una verificación de crédito suave que te otorga acceso al puntaje de crédito del cliente sin afectarlo. Con un MVP, los proveedores de BNPL probablemente rechazarían a cualquiera con un puntaje por debajo de cierto umbral o alguien que no tiene un historial crediticio suficiente para tener una calificación. Si una persona atraviesa este proceso, un motor de toma de decisiones evalúa los datos holísticamente para determinar si se otorgará el préstamo y con qué condiciones.

Más allá del MVP: Optimización de tu estrategia de datos

Más allá de las bases necesarias para el lanzamiento de un MVP, puedes optimizar tu cadena de suministro en función del apetito de riesgo y las metas de tu compañía. Antes de actualizar tu cadena de suministro de datos, te ayudará:

  • Analizar el éxito logrado de acuerdo con las metas
  • Identificar los puntos débiles de tu estrategia de datos

Si bien tal vez desees lanzar inicialmente tu solución de BNPL con un MVP, a medida que crezcas y desees aumentar la complejidad, podrás incorporar nuevos puntos de datos y socios de datos. Piensa en el tipo de cliente que deseas captar, así como en las metas comerciales y las medidas preventivas que quieras tomar, y pregúntate:

¿Qué porcentaje de solicitudes fraudulentas logran atravesar el proceso actual?
¿Está esto alineado con nuestras metas comerciales? Si no lo está, busca:

  • Agregar verificaciones de fraude adicionales en los pasos existentes
  • Agregar pasos independientes de prevención de fraudes en el proceso
  • Enmendar las fuentes de datos para optimizarlas a medida que avanzas

¿Les estamos ofreciendo las condiciones más competitivas a nuestros clientes? ¿Cómo podemos mejorar las conversiones? Para una ventaja competitiva y mayor personalización, utiliza datos como:

  • Tendencias de comportamientos
  • Geolocalización
  • Actividad y uso

¿Con qué efectividad reducimos los incumplimientos? ¿Estamos filtrando a los clientes no viables en el punto correcto del proceso? Asegúrate de que tu flujo de trabajo incluya:

  • Evaluación previa
  • Calificación crediticia
  • Puntos de verificación de datos adicionales en los pasos existentes

Para los proveedores de BNPL que quieren cadenas de suministro de datos robustas para crédito, identidad y fraude al mismo tiempo que maximizan la eficiencia, un flujo optimizado se vería de esta manera:

Evaluación previa

La evaluación previa divide aún más los pasos de verificación de identificación para asegurarse de cumplir con los requisitos mínimos. Es una manera más rápida y eficiente de detectar a los solicitantes no calificados sin utilizar tiempo y recursos innecesarios.

¿Cómo sería una evaluación previa en una cadena de suministro optimizada? Supongamos el caso de una persona menor de 18 años: no está autorizada a sacar un préstamo, por lo cual su solicitud sería rechazada. En un MVP, a alguien que ni siquiera podría utilizar el producto, de todos modos se le haría una verificación de identidad, pero hacer estas verificaciones es una pérdida de tiempo y dinero, ya que no sería un cliente viable. La optimización garantiza exponer solo los datos necesarios para cada paso.

Calificación crediticia

La calificación crediticia obtiene datos complementarios que ayudan a tener una imagen más clara del riesgo de un consumidor. Esto incluye los datos de dispositivos móviles, verificaciones de fraude adicionales o cualquier otro tipo de datos alternativos que desees incorporar en tu tecnología de toma de decisiones.

¿Por qué incluir la calificación crediticia en tu proceso? Nuevamente, se trata de construir tu proceso para lograr una eficiencia óptima y con el menor costo posible. En este punto, sabrías si el cliente es viable, quién es y cómo son sus finanzas; estos son todos los datos directos que obtienes. La calificación crediticia incorpora información sobre el comportamiento, que requiere más tiempo para su análisis y es más costosa, y debería ser incorporada solo cuando todo lo demás está verificado.

En última instancia, cuantos más datos relevantes tengas, podrás tomar decisiones más precisas, predecir mejor los incumplimientos futuros, e identificar más fácilmente las oportunidades de ventas adicionales y cruzadas. Sin importar cuáles sean tus metas comerciales, tener los datos correctos te permitirá alcanzarlas. Para optimizar la cadena de suministro de datos de BNPL del consumidor tendrás que hallar cuál es el número ideal de verificaciones y pasos necesarios para determinar con precisión la solvencia y el riesgo, al mismo tiempo que mantienes la rapidez y la eficiencia del proceso.

¿Estás listo para lanzar y expandir tus productos de BNPL? Mira estos desafíos de la cadena de suministro de datos

afíos. Para construir una cadena de suministro global, debes conocer a los proveedores, las regulaciones regionales, los requisitos tecnológicos y mucho más. Algunos de los desafíos que pueden ralentizar la implementación de tu estrategia de datos incluyen:

  • Identificación de fuentes de datos locales relevantes
  • Negociación de múltiples contratos
  • Cumplimiento de regulaciones variables
  • Garantía de privacidad de los datos para diferentes requisitos regionales
  • Normalización de formatos de los datos
  • Construcción y mantenimiento de integraciones
  • Apoyo de las estrategias globales

BNPL es una industria en rápido movimiento, por eso también es importante asegurar que tu cadena de suministro se pueda iterar fácilmente para incorporar las legislaciones cambiantes y las demandas del mercado.

Los datos potencian los productos BNPL

Independientemente de las tendencias, el tipo de clientes o la región, tu solución de BNPL es impulsada por los datos. El uso de fuentes de datos diversas en el momento correcto y en el orden correcto es la tarjeta de presentación empresarial de una cadena de suministro de datos optimizada. Y una cadena de suministro de datos optimizada alimenta tu motor de toma de decisiones con la información necesaria para tomar decisiones cada vez más inteligentes.

Construir tu propia cadena de suministro de datos, no obstante, puede ser un emprendimiento enorme y un dolor de cabeza aún mayor. En cambio, considera escoger un socio de datos que la pueda construir por ti, y la conecte con las integraciones que necesitas para ampliar tu negocio de BNPL.

Las características ideales incluyen:

  • Un contrato de datos que te da acceso a múltiples fuentes de datos
  • Una API única para reemplazar numerosas integraciones
  • Una amplia variedad de tipos y fuentes de datos, tanto tradicionales como alternativos
  • Una selección experta de las fuentes de datos, personalizadas de acuerdo con tus necesidades
  • Cadenas simplificadas de suministro de datos sin códigos que los usuarios sin pericia técnica puedan controlar
  • Acceso a datos globales
  • Se integra con tu tecnología de toma de decisiones para garantizar decisiones más inteligentes y sin inconvenientes

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Estamos encantados de asistir al Fintech Nexus Latam de este año que se llevará a cabo del 13 al 14 de diciembre en Miami. Esperamos conectarnos con nuestros compañeros pioneros de fintech de toda la región mientras visualizamos el futuro de nuestra industria.

En Provenir, trabajamos con fintechs y otros proveedores de servicios financieros para acelerar la innovación mediante la construcción de la tecnología de decisión del mañana y hoy. Impulsando los procesos de toma de decisiones de riesgo a través de identidad, crédito y fraude, lo ayudamos a avanzar y adelantarse al riesgo con:

  • Datos bajo demanda: lanza rápidamente nuevos productos e ingresa a nuevos mercados o geografías
  • Toma de decisiones más inteligente: gestiona el riesgo de manera integral a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente
  • IA y aprendizaje automático: maximiza las interacciones con los clientes mientras controlas el riesgo
  • Procesos flexibles: escala según tus necesidades y optimiza la experiencia del cliente

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Encontrar suscriptores nuevos y solventes mientras conservas los actuales puede ser especialmente difícil para las empresas de telecomunicaciones en un panorama altamente competitivo.

Activar esos suscriptores sin aumentar el riesgo es aún más difícil. Por eso es tan importante obtener la tecnología de toma de decisiones correcta. Con la plataforma AI-Powered Decisioning de Provenir, las empresas de telecomunicaciones tienen el poder de aumentar las activaciones y minimizar el riesgo en todo el ciclo de vida del cliente. Explora lo que puede hacer con una solución unificada de toma de decisiones que ofrece una evaluación de riesgos más precisa, decisiones en tiempo real y procesos flexibles basados en datos.

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El sector de los préstamos está cambiando rápidamente. Las nuevas tecnologías, alimentadas por el crecimiento de los datos y la creciente adopción de analítica avanzada como la IA/ML, está cambiando la forma en la que el sector determina quién recibe el crédito.

Según IDC, se espera que el gasto en tecnología de sistemas de IA aumente hasta los 27.700 millones de dólares en 2025 (desde los 11.700 millones de dólares en 2021).

Te recomendamos que consultes el reciente estudio “Technology Spotlight” de IDC, centrado en la forma en que los avances tecnológicos y las nuevas fuentes de datos, incluidos los datos alternativos, están ampliando el alcance de la financiación.

Puntos a destacar:

  • Cómo la IA, junto con nuevas y variadas fuentes de datos, permite tomar decisiones de riesgo más precisas
  • Las formas en que los prestatarios, incluidos los consumidores no bancarizados/infrabancarizados, se benefician de la toma de decisiones de riesgo impulsada por la IA, incluyendo un onboarding más rápido y una mejora en la experiencia del cliente
  • Cómo los prestamistas pueden garantizar mayores tasas de aprobación de préstamos, una mejor detección del fraude y una reducción de la mora

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Transforma a tu empresa de telecomunicaciones en un superhéroe que toma decisiones

Como empresa de telecomunicaciones, evaluar la solvencia de forma rápida y precisa es vital para impulsar nuevas activaciones y luchar contra el fraude y la pérdida de crédito. Pero, ¿cómo puedes aumentar los ingresos sin aumentar el riesgo? Potencia tu gestión de riesgos con la potencia de un motor de toma de decisiones avanzado de extremo a extremo.

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Event: Fin & Pay Latam Forum 2022

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Estamos encantados de formar parte del evento virtual Fin & Pay Latam de este año 2022, donde estaremos participando del 27 al 29 de septiembre. Siendo parte de los actores clave de Latam en Innovación Financiera, Pagos y Banca, no podemos esperar para discutir cómo podemos construir juntos el futuro de la industria.

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