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Author: Cassidy Bellville

Herramientas de integración de datos de Provenir: mejore la toma de decisiones financieras

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Herramientas de integración de datos de Provenir: mejore la toma de decisiones financieras

Herramientas de Integración de Datos para Acceder a los Datos que Necesitas cuando los Necesitas

Como organización de servicios financieros, sabes que tener acceso a la información correcta en el momento adecuado es fundamental para tomar decisiones más inteligentes y mantener la competitividad. Provenir te brinda la solución para acceder a los datos que necesitas cuando los necesitas, a través de sus herramientas de integración de datos.

Provenir puede integrarse rápidamente con cualquier fuente de datos, interna o externa, estructurada o no estructurada. En el mundo digital actual, constantemente surgen nuevas fuentes de datos. Con Provenir, la integración se realiza de manera ágil y eficiente, sin esperas prolongadas.

Las herramientas de integración de datos de Provenir te brindan la capacidad de crear integraciones en un entorno visual, sin necesidad de codificación ni dependencia de terceros. Las integraciones se pueden completar en cuestión de horas, lo que te permite acceder a la información que necesitas en el momento oportuno y sin perder valiosas oportunidades de negocio. ¡Obtén acceso inmediato a tus datos con Provenir!

Construyendo Tu Ecosistema de Análisis de Riesgos

Como organización de servicios financieros, sabes que tener acceso a la información correcta en el momento adecuado es fundamental para tomar decisiones más inteligentes y mantener la competitividad. Provenir te brinda la solución para acceder a los datos que necesitas cuando los necesitas, a través de sus herramientas de integración de datos.

Provenir puede integrarse rápidamente con cualquier fuente de datos, interna o externa, estructurada o no estructurada. En el mundo digital actual, constantemente surgen nuevas fuentes de datos. Con Provenir, la integración se realiza de manera ágil y eficiente, sin esperas prolongadas.

Las herramientas de integración de datos de Provenir te brindan la capacidad de crear integraciones en un entorno visual, sin necesidad de codificación ni dependencia de terceros. Las integraciones se pueden completar en cuestión de horas, lo que te permite acceder a la información que necesitas en el momento oportuno y sin perder valiosas oportunidades de negocio. ¡Obtén acceso inmediato a tus datos con Provenir!

Además de nuestra plataforma flexible de integración de datos basada en la nube, también ofrecemos una selección de adaptadores preconstruidos:

Adaptador de integración de Provenir para Salesforce

Salesforce es la solución de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para muchas empresas de servicios financieros. Al vincular Provenir con Salesforce, puedes:

  • Eliminar el trabajo manual requerido para mover datos entre sistemas heredados con la capacidad de Provenir para escuchar, leer y escribir datos dentro y fuera de Salesforce.
  • Decidir automáticamente las solicitudes, mostrando los resultados en tu interfaz de originación de préstamos dentro de Salesforce.
  • Aprovechar la información agregada de Salesforce y otros sistemas para generar ofertas de marketing y ventas en tiempo real y específicas para el cliente.

Adaptador de integración de Amazon Machine Learning

Con este adaptador, el servicio de aprendizaje automático de Amazon introduce automáticamente la puntuación predictiva devuelta por el modelo de aprendizaje automático de Amazon en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. La plataforma de Provenir luego automatiza ese proceso, ejecutando instantáneamente un resultado de aprobación, falla o referencia de una calificación de riesgo. Este potente adaptador:

  • Hace que los modelos de aprendizaje automático sean más accesibles para los prestamistas que no emplean expertos en aprendizaje automático dedicados.
  • Puede brindarte una ventaja inicial en el aprendizaje automático con el modelo como servicio de Amazon mientras capturas el valor total de los análisis de riesgos complejos y la toma de decisiones con Provenir.

Adaptador de integración Spark ML

Con este adaptador, puedes introducir la puntuación de Spark ML en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. Luego, la plataforma Provenir usa el puntaje para devolver automáticamente un resultado de aprobado, reprobado o referido. El adaptador Spark ML:

  • Facilita la exposición de datos a una gran variedad de modelos de aprendizaje automático.
  • Le permite combinar el poder del aprendizaje automático avanzado con las sofisticadas capacidades de análisis de datos y toma de decisiones de Provenir.

Modernice su Stack de Riesgos con ProvAPI

Deseas crear una solución de análisis de riesgos a prueba de futuro, lo conseguimos. ¿Por qué perder el tiempo creando un stack tecnológico perfecto si luego tienes que reemplazarlo en un par de años?

Un componente esencial para la tecnología preparada para el futuro es tener la capacidad de desarrollar y exponer las funciones comerciales como servicios discretos. Es por eso que Provenir está diseñado para soportar una arquitectura de Microservicios y los pasos necesarios para pasar a una.

Provenir es:

  • Distribuido – se puede implementar en stack completo o distribuido por funcionalidad.
  • Listo para contenedores – compatible con Amazon Container Service y Docker.
  • Ampliable – los usuarios mantienen el control con la posibilidad de agregar pantallas y API REST de plataforma.
  • Supervisado – los administradores de la nube reciben alertas sobre todos los eventos que ocurren fuera de los umbrales establecidos y los SLA de rendimiento.
  • Fácil de usar – los datos y la funcionalidad dentro de Provenir se exponen mediante la interfaz visual de ProvAPI.
  • Escalable – Provenir admite kubernates y escalado automático para que la tecnología pueda adaptarse fácilmente a las cambiantes necesidades comerciales.

Con Provenir, tienes el poder de crear API REST, lo que significa que las oportunidades son infinitas. Con ProvAPI, puedes exponer lo siguiente (y mucho más) para tu uso en un proceso de toma de decisiones.

Como organización de servicios financieros, sabes que tener acceso a los datos correctos en el momento adecuado es esencial para tomar decisiones más inteligentes. Pero, es más que eso. Los datos correctos te harán más competitivo, más ágil y listo para responder rápidamente a las necesidades comerciales en evolución. ¡Ponga el acceso a los datos en manos de los usuarios de su empresa con las herramientas de integración de datos de Provenir!

Provenir puede integrarse rápida y fácilmente con cualquier fuente de datos, ya sea interna, externa, estructurada o no estructurada. En el mundo digital actual surgen constantemente nuevas fuentes de datos. Cuando una nueva fuente de datos que te interesa acceder está disponible, la integración a menudo puede demorar semanas o meses, lo que significa que pierdes información valiosa y oportunidades mientras esperas para conectarte.

No con Provenir.

Si deseas integrarte a una nueva fuente de datos, las herramientas de integración de datos de Provenir te brindan el poder de crear integraciones en un entorno visual. Por lo tanto, sin codificación, sin dependencia de nosotros y sin largas esperas para conectarte. De hecho, las integraciones se pueden completar en horas. Simplemente usa nuestras herramientas de integración de datos para crear la conexión que necesitas para comenzar a usar los datos ahora, no dentro de unos meses.

Construyendo Tu Ecosistema de Análisis de Riesgos

Como organización de servicios financieros, siempre estás mirando el panorama general. Tu organización no existe en el vacío y tampoco debería hacerlo tu sistema de riesgos. Para comprender completamente los riesgos y explorar nuevas oportunidades, necesitas una tecnología que te permita crear un ecosistema de análisis de riesgos cohesivo que se conecte a través de todos tus sistemas comerciales y con fuentes de datos externas esenciales.

Trabajamos con clientes como tu que buscan una forma eficiente de construir su ecosistema de riesgo y quieren saber; ¿Cómo simplificamos la integración para apoyar un sistema de riesgo cohesivo?

Para simplificar la respuesta, las herramientas de integración de datos de Provenir ofrecen diferentes rutas hacia la conectividad:

• Adaptador de integración – para conectarse con cualquier fuente de datos, tanto interna como externa, con facilidad

• Adaptadores prediseñados – para reducir el tiempo de integración con Salesforce, AmazonML y Spark ML

• ProvAPI – para desarrollar y exponer funciones y modelos comerciales como servicios discretos

Adaptadores de Integración Provenir

Puedes usar la tecnología Provenir Adapter para crear integraciones con algunas de las fuentes de datos más populares en la industria de servicios financieros, incluidos FICO, Bisnode, Experian, Lexis Nexis, Moody’s, Kelley Blue Book, TransUnion y muchas otras.

Pero, como empresa innovadora de servicios financieros, probablemente también estés buscando explorar fuentes de datos alternativas. El adaptador de integración puede conectarse a cualquier fuente.

Nuestras capacidades de integración ofrecen:

  • Conectividad, seguridad, soporte de transacciones y conversión, análisis y transformación de datos.
  • Comunicación bidireccional para que puedas escuchar, recopilar, evaluar, orquestar, analizar y responder.
  • Un mapeador de datos visual o gráfico guía al usuario a través de la tarea de establecer la integración y mapear los datos de entrada/salida requeridos.
  • Pruebas visuales para verificar la precisión de la integración – las pruebas se pueden ejecutar de forma independiente o colocarse en un proceso de lógica comercial para una prueba más completa. (Provenir proporciona comentarios instantáneos junto con un desglose detallado de los resultados para mostrarte exactamente lo que sucedió durante la prueba).

Además de nuestra plataforma flexible de integración de datos basada en la nube, también ofrecemos una selección de adaptadores preconstruidos:

Adaptador de integración de Provenir para Salesforce

Salesforce es la solución de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para muchas empresas de servicios financieros. Al vincular Provenir con Salesforce, puedes:

  • Eliminar el trabajo manual requerido para mover datos entre sistemas heredados con la capacidad de Provenir para escuchar, leer y escribir datos dentro y fuera de Salesforce.
  • Decidir automáticamente las solicitudes, mostrando los resultados en tu interfaz de originación de préstamos dentro de Salesforce.
  • Aprovechar la información agregada de Salesforce y otros sistemas para generar ofertas de marketing y ventas en tiempo real y específicas para el cliente.

Adaptador de integración de Amazon Machine Learning

Con este adaptador, el servicio de aprendizaje automático de Amazon introduce automáticamente la puntuación predictiva devuelta por el modelo de aprendizaje automático de Amazon en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. La plataforma de Provenir luego automatiza ese proceso, ejecutando instantáneamente un resultado de aprobación, falla o referencia de una calificación de riesgo. Este potente adaptador:

  • Hace que los modelos de aprendizaje automático sean más accesibles para los prestamistas que no emplean expertos en aprendizaje automático dedicados.
  • Puede brindarte una ventaja inicial en el aprendizaje automático con el modelo como servicio de Amazon mientras capturas el valor total de los análisis de riesgos complejos y la toma de decisiones con Provenir.

Adaptador de integración Spark ML

Con este adaptador, puedes introducir la puntuación de Spark ML en el proceso de toma de decisiones de riesgo en Provenir. Luego, la plataforma Provenir usa el puntaje para devolver automáticamente un resultado de aprobado, reprobado o referido. El adaptador Spark ML:

  • Facilita la exposición de datos a una gran variedad de modelos de aprendizaje automático.
  • Le permite combinar el poder del aprendizaje automático avanzado con las sofisticadas capacidades de análisis de datos y toma de decisiones de Provenir.

Modernice su Stack de Riesgos con ProvAPI

Deseas crear una solución de análisis de riesgos a prueba de futuro, lo conseguimos. ¿Por qué perder el tiempo creando un stack tecnológico perfecto si luego tienes que reemplazarlo en un par de años?

Un componente esencial para la tecnología preparada para el futuro es tener la capacidad de desarrollar y exponer las funciones comerciales como servicios discretos. Es por eso que Provenir está diseñado para soportar una arquitectura de Microservicios y los pasos necesarios para pasar a una.

Provenir es:

  • Distribuido – se puede implementar en stack completo o distribuido por funcionalidad.
  • Listo para contenedores – compatible con Amazon Container Service y Docker.
  • Ampliable – los usuarios mantienen el control con la posibilidad de agregar pantallas y API REST de plataforma.
  • Supervisado – los administradores de la nube reciben alertas sobre todos los eventos que ocurren fuera de los umbrales establecidos y los SLA de rendimiento.
  • Fácil de usar – los datos y la funcionalidad dentro de Provenir se exponen mediante la interfaz visual de ProvAPI.
  • Escalable – Provenir admite kubernates y escalado automático para que la tecnología pueda adaptarse fácilmente a las cambiantes necesidades comerciales.

Con Provenir, tienes el poder de crear API REST, lo que significa que las oportunidades son infinitas. Con ProvAPI, puedes exponer lo siguiente (y mucho más) para tu uso en un proceso de toma de decisiones.

  • Modelos y cuadros de mando
  • Cálculos de edad
  • Controles de lista negra y OFAC
  • Llamadas a proveedores de datos de terceros
  • Y más

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    Operacionalizando Modelos de Risco

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    Operacionalizando Modelos de Risco

    Desde el equipo de marketing global y regional de Provenir, realizamos un estudio para obtener feedback en relación al crecimiento, digitalización y desafíos de la industria financiera en las regiones de LATAM, EMEA, APAC y NA. Identificamos que globalmente se espera:

    • Impacto negativo en el crecimiento
    • Aceleración de la digitalización
    • Análisis de riesgo como el principal reto a resolver.

    Leer artículo completo en TyN Magazine

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    Uso de datos no tradicionales: por qué es clave para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos

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    Uso de datos no tradicionales: por qué es clave para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos

    Dada la importancia, los beneficios y los desafíos de implementar cada vez más el uso de datos no convencionales en Latam, Provenir presentó el exclusivo panel, para discutir este “hot topic” en la región: “El uso de datos no tradicionales para expandir y mejorar la toma de decisiones de riesgos”. Gastón Peralta, director de desarrollo de negocios de Provenir para Latam, junto a referentes clave de la industria financiera participaron para compartir sus insights sobre la temática, haciendo hincapié en la inclusión financiera y el uso de datos psicológicos y de comportamiento.

    Leer artículo completo en iProUP

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    Cómo los datos alternativos pueden aumentar el acceso al crédito para las MiPyme en América Latina y el Caribe

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    Cómo los datos alternativos pueden aumentar el acceso al crédito para las MiPyme en América Latina y el Caribe

    Allanando el camino hacia la inclusión financiera en América Latina

    El Banco Mundial define la inclusión financiera como “personas físicas y empresas que tienen acceso a productos y servicios financieros útiles y asequibles que satisfacen sus necesidades (transacciones, pagos, ahorros, crédito y seguro), prestados de manera responsable y sostenible”.

    América Latina es una región que históricamente ha dependido del uso de efectivo y ha estado rezagada en la transición al uso de tarjetas y herramientas digitales para transacciones financieras. Solamente cerca de la mitad de la población regional tiene una cuenta bancaria. Esto, a su vez, ha ralentizado su avance en términos de convertirse en una región financieramente inclusiva.

    En Centroamérica, por ejemplo, el 85% de las transacciones se realizan en efectivo y se puede observar una tendencia similar en toda la región. México, un país que es uno de los líderes regionales en términos de número de fintechs, se encuentra muy rezagado en bancarización formal donde sólo el 37% de la población mayor de 15 años tiene una cuenta bancaria, de acuerdo al Banco Mundial. Alrededor del 86% de todos los pagos en México se realiza en efectivo.

    Existen varios factores que contribuyen al predominio del efectivo en la región, incluyendo una gran economía informal, la falta de confianza en las instituciones financieras y la falta de sucursales bancarias disponibles, especialmente en las zonas rurales, entre otros. Las estimaciones del FMI indican que, en promedio, más del 60% de los trabajadores activos en la región forman parte del sector informal. Por lo general, estas personas reciben ingresos inconsistentes en efectivo, por lo que las comisiones en las que incurren los bancos y otras complicaciones percibidas se consideran inconvenientes e innecesarias.

    Acceso al crédito: un obstáculo para la inclusión financiera

    La falta de acceso al crédito es uno de los mayores obstáculos para lograr una sociedad financieramente inclusiva. Las personas más jóvenes o aquellas que no tienen servicios bancarios o cuentan con servicios sub-bancarizados, a menudo carecen de historial crediticio, lo que resulta en una denegación de crédito por parte de las instituciones financieras. Además, las altas tasas de interés suelen ser prohibitivas para estos grupos demográficos, lo que impide el establecimiento de un historial crediticio.

    Datos alternativos: una solución a la barrera crediticia

    Las personas que carecen de historial crediticio podrían ser buenos prestatarios si se pudiera evaluar su solvencia crediticia utilizando datos alternativos. Las innovaciones en big data y aprendizaje automático permiten a los prestamistas predecir el riesgo crediticio basándose en información digital. Los datos de comportamiento y consumo en línea son algunos de los tipos de datos alternativos que los bancos y los prestamistas están utilizando para predecir el riesgo y ofrecer mejores oportunidades financieras a mayor velocidad.

    Micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme): también enfrentan la barrera crediticia

    El acceso al crédito no solo es un problema para los particulares, sino también para las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme) que constituyen la gran mayoría de las economías de América Latina y el Caribe. Según BID Invest, la falta de acceso al crédito es uno de los principales obstáculos para el crecimiento de las pequeñas empresas. Frecuentemente, esto les impide ingresar a nuevos mercados, aumentar su fuerza laboral e incrementar su productividad con las inversiones adecuadas. Esto es especialmente problemático ya que este segmento representa el 99% de las empresas en la región y el 67% de las fuentes de empleo, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).

    El acceso al crédito para las MiPyme en América Latina y el Caribe

    Las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyme) en América Latina y el Caribe reciben solo el 12% del crédito total, según datos de la OCDE. Esto es menos de la mitad de la proporción que reciben las MiPyme en los países de la OCDE, con un 25%. Además, las Pyme informales superan en número a las formales en una proporción de 3.4 a 1 en los mercados en desarrollo, según el Foro de Finanzas de Pyme. Estas son las empresas que más sufren por la falta de acceso al crédito.

    Desafíos para las MiPyme en el acceso al crédito

    Las MiPyme son consideradas clientes de alto riesgo por los bancos y prestamistas debido a la falta de documentación financiera completa, especialmente para aquellas que se consideran informales. También suelen afrontar largos períodos de tiempo para la aprobación de crédito debido a procesos manuales que requieren mucho papeleo.

    Beneficios de utilizar datos alternativos

    Al utilizar datos alternativos, los prestamistas pueden obtener una visión más completa de las MiPyme para poder tomar una decisión crediticia adecuada a medida que buscan adquirir fondos inmediatos para sus operaciones y su crecimiento. Sin embargo, aprovechar los datos alternativos para tomar decisiones sobre el riesgo crediticio puede ser un desafío para las instituciones financieras, ya que requiere un alto grado de coordinación y comprensión entre los expertos en riesgo crediticio y los especialistas de datos.

    El papel de los datos alternativos

    Aprovechar los datos alternativos para la calificación crediticia para complementar los modelos tradicionales probablemente desempeñará un papel cada vez más decisivo para que las personas subatendidas en América Latina obtengan acceso al crédito. Por sí solo, no pueden aumentar el nivel de inclusión financiera en la región, pero pueden aumentar la tasa de aprobación de crédito y minimizar el riesgo al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para este propósito.

    Ejemplo de éxito en el uso de datos alternativos

    Mercado Crédito es un ejemplo de alto perfil del uso exitoso de datos alternativos para decisiones crediticias. La plataforma utiliza datos como el historial de compras de MercadoLibre para complementar los datos más tradicionales, ya que ajusta la tasa de interés en función del nivel de conocimiento del cliente. A junio de 2020, Mercado Crédito otorgó 3.2 millones de créditos a 450,000 usuarios en Argentina por $11,000 millones de pesos.

    Inclusión financiera en la región

    Aunque el uso de datos alternativos para la calificación crediticia es importante, las instituciones financieras y las fintech deben abordar las realidades culturales, sociales y económicas de sus clientes y tomarlas en cuenta al diseñar sus productos y servicios. Aquellos que lo hacen pueden aumentar considerablemente su propuesta de valor al tiempo que contribuyen a aumentar el nivel de inclusión financiera en la región.

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    “Oigan, prestamistas, ¿están utilizando las fuentes de datos correctas?”

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    “Oigan, prestamistas, ¿están utilizando las fuentes de datos correctas?”

    Autor: Pankaj Jain | Sr. Solution Architect | Provenir

    Como activista de la transformación digital con años de experiencia en la industria financiera y bancaria, he ayudado a muchos clientes de Fortune 500 a preparar sus programas de préstamos para el futuro al proporcionar soluciones inteligentes, especialmente en el área de gestión de riesgos de decisiones. A través de estos acercamientos, he observado que muchos prestamistas ponen en peligro su agilidad en la implementación de una solución de toma de decisiones debido a demoras y desafíos en los pasos iniciales de evaluación e incorporación de las fuentes de datos correctas. Las necesidades y expectativas de los clientes cambian en tiempo real, por lo que los prestamistas deben eliminar las barreras a su propia agilidad para mantenerse en el juego.

    A continuación se presentan algunas actividades que he observado en mi expeiencia que comprometen la agilidad de los prestamistas:

    • Elegir el proveedor de datos adecuado: teniendo en cuenta que hay miles de proveedores de datos en muchas líneas de negocios, los prestamistas siempre tienen que dedicar mucho tiempo a elegir el proveedor de datos adecuado para su estrategia de decisión. Los prestamistas deben evaluar cada proveedor de datos en cada región por línea de negocio, revisar sus especificaciones de documentos, descubrir formas de probar su API en su solución de decisión y luego, según el resultado, iniciar la discusión de incorporación. Estas actividades a menudo retrasan significativamente la implementación de una solución de decisión de riesgo y, en última instancia, retrasan mejores resultados para el cliente final.
    • Incorporar los proveedores de datos: la incorporación de un proveedor de datos implica una serie de discusiones sobre precios, contratos legales, soporte, etc., y nuevamente se convierte en un cuello de botella en la agilidad del prestamista para implementar productos a los clientes finales.
    • Cambiar los proveedores de datos: si se tiene en cuenta el esfuerzo necesario para incorporar un proveedor de datos, los prestamistas a menudo utilizan de forma predeterminada su proveedor de datos existente y siguen usando los mismos datos para su nueva solución o producto de decisión de riesgo. Es como construir un auto nuevo con un motor viejo diseñado para un modelo diferente. Deberían implementar un mecanismo para elegir y cambiar fácilmente a los proveedores de datos que mejoren la solución de toma de decisiones de riesgo.
    • Mantener el ritmo de las fuentes de datos: A medida que los tipos de datos crecen exponencialmente, los proveedores de datos ofrecen nuevas fuentes de datos y es difícil para los prestamistas seguir el ritmo de quién tiene qué datos. La mayoría de las veces, los prestamistas utilizan por defecto el mismo tipo de datos, incluso si existen productos de datos alternativos en el mercado que ofrecen información nueva, más relevante y con insights más profundos.

    Estas actividades se repiten para cada fuente de datos y, en promedio, suman en tiempo entre una semana a un mes para que los datos estén disponibles y poder construir una estrategia de decisión de riesgo en torno a ellas.

    Para crear una verdadera agilidad en el lanzamiento de una plataforma de toma de decisiones de riesgo, los prestamistas necesitan un centro integral que ofrezca fácil acceso a una variedad de tipos de datos para que puedan evaluar, integrar y construir fácilmente modelos de decisión a su alrededor en lugar de esperar meses. Y tener la fuente de datos correcta es tan importante como tener una plataforma de toma de decisiones de riesgo robusta y ágil.

    Provenir Data Cloud + Provenir Marketplace brinda una amplia variedad de fuentes de datos en el ecosistema de préstamos, junto con la capacidad de búsqueda avanzada para descubrir y detectar fuentes de datos confiables según la ubicación geográfica, el tipo de datos, el tipo de producto, etc. La API preconstruida proporciona una integración perfecta con las fuentes de datos disponibles, como agencias de crédito, identificación y fraude, garantías, datos crediticios alternativos, etc.

    La combinación de descubrir las fuentes de datos correctas y usar una API preconstruida lista para usar le permite al prestamista cambiar rápidamente entre diferentes proveedores de datos. Con un simple clic, pueden integrar nuevas fuentes de datos en su estrategia de decisión sin tener contacto directo con el proveedor de datos. El prestamista puede probar los datos respectivos y habilitarlos para el cliente final sobre la marcha una vez que esté satisfecho con el resultado de la prueba deseado.

    Provenir Data Cloud + Marketplace ayuda a los prestamistas a ser más ágiles, respondiendo rápidamente a las cambiantes necesidades de datos y enfocando su tiempo y energía en innovar su producto financiero.

    ¿Quieres aprender más? Descubra cómo los datos en tiempo real mejoran la toma de decisiones sobre riesgos y ganan nuevos clientes. – descargar el libro electrónico.

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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.

    ¿Inspirado?

    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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    La promesa de la IA: Mejore la toma de decisiones a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente

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    La promesa de la IA: Mejore la toma de decisiones a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente

    Brendan Deakin, Vicepresidente de Ventas, América del Norte

    Si hay niños en tu vida (o incluso algunos adultos, no juzgamos), es posible que hayas oído hablar de Minecraft. Comienzas sin nada, reuniendo algunas materias primas básicas y encontrando comida y refugio, pero para realmente avanzar en tus mundos necesitas subir de nivel en tu juego. Debe averiguar qué elementos juntar para crear las cosas que necesita no solo para sobrevivir sino también para prosperar.

    La toma de decisiones de riesgo de hoy también se trata de evolucionar más allá de lo básico. Cuando comienzas a tomar decisiones de riesgo de crédito, es posible que sólo tenga lo esencial: algunos datos, algunas herramientas de flujo de trabajo, alguna automatización básica. Pero para realmente subir de nivel tu toma de decisiones, necesitas más. Más datos, más automatización, procesos más sofisticados, predicciones más prospectivas. Y para hacer eso, necesitas IA.

    Todos hemos visto los resúmenes de fin de año, las predicciones para 2022 y los informes de tendencias fintech en curso. (Nota: incluso hemos realizado nuestra propia encuesta de propiedad de 400 líderes en servicios financieros y banca. ¿Quiere ver lo que está de moda y lo que no está de moda?. Y todos están de acuerdo: la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegaron para quedarse. El 64% de los encuestados dijo que la IA es actualmente una característica importante de sus decisiones de riesgo o la considera una de las características más importantes al seleccionar un sistema, y ​​el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversión en IA.

    Gran parte de la discusión sobre la IA se centra en el costo y el tiempo – ya que lleva mucho tiempo desarrollar e implementar la IA, y puede ser prohibitivamente costoso. Y si logra implementar un proyecto de IA exitoso, puede llevar meses (o más) ver resultados tangibles de retorno de la inversión. “El 56 % de los directores ejecutivos globales esperan que pasen de 3 a 5 años antes de ver un ROI real en su inversión en IA”. ¿Quién tiene tiempo para eso?

    Pero hay más. La toma de decisiones de riesgo impulsada por IA es algo más que decisiones más precisas y una mejor previsibilidad. De lo que menos se habla es de cómo afecta todo el ciclo de vida del riesgo crediticio.

    Actualmente, solo una pequeña cantidad de proyectos de IA se perciben como un éxito. Aquellos que tienen éxito crean beneficios tangibles a lo largo del ciclo de vida del riesgo crediticio lo cual impulsa el crecimiento, aumenta la agilidad y hace que tu negocio sea más competitivo. Por ejemplo, el cliente de Provenir, Pinjam Modal, vio un gran aumento de rendimiento en la precisión de su toma de decisiones, con una reducción de la tasa de errores en un 60 %. La IA, implementada y utilizada correctamente, tiene la capacidad de impulsar mejoras en el rendimiento de múltiples maneras.

    Amplíe su base de clientes

    La IA le permite decir sí con confianza a los clientes que no has podido aprobar antes, lo que impulsa el crecimiento del negocio sin sacrificar el rendimiento. ¿Cómo? La IA voltea tu análisis de riesgo tradicional. En lugar de comenzar con un conjunto de reglas claras y una toma de decisiones basada en esas reglas, los modelos de IA no necesitan reglas. En cambio, pueden identificar patrones dentro de los datos y luego tomar decisiones usando esos patrones. Entonces, en lugar de necesitar conocer la historia que cuentan los datos antes de comenzar a tomar una decisión, ¡la IA identifica esas historias para ti!

    ¿Qué significa esto para tu base de clientes y, a su vez, para tu negocio? Con IA, ya no estás limitado a buscar clientes con los atributos de tu base de préstamos existente. En su lugar, puedes utilizar modelos de IA para descubrir nuevos patrones en los datos que te permitan prestar a una base de personas mucho más amplia. Es una forma rápida de impulsar el crecimiento del negocio sin aumentar los costos ni los riesgos, como obtener poderes especiales en un videojuego que te impulsan de inmediato a cruzar la línea de llegada.

    Apoye la Inclusión Financiera

    No podemos hablar de los beneficios de la IA sin mencionar la inclusión financiera. Dentro de los Estados Unidos, el 24% de la población se encuentra sub-bancarizada y otro 10% está completamento no-bancarizado. Aproximadamente 3.600 millones de personas en Asia no tienen acceso al crédito formal y hay alrededor de 200 millones de personas sin servicios bancarios en América Latina. A nivel mundial, hasta un tercio de todos los adultos (1700 millones en el último recuento, según la base de datos Global Findex) carecen de cualquier tipo de cuenta bancaria, lo que significa que el acceso a los servicios financieros es difícil para un número notable de consumidores. Las organizaciones de servicios financieros suelen tener dificultades para apoyar a estos consumidores porque no cuentan con un historial de datos que sea comprensible para los métodos tradicionales de toma de decisiones. Sin embargo, debido a que la IA puede identificar patrones en una amplia variedad de datos alternativos, tradicionales, lineales y no lineales, puede potenciar la toma de decisiones de alta precisión, incluso para consumidores con un débil o inexistente historial crediticio. Es como encontrar un atajo secreto: los datos estaban allí, solo necesitabas las herramientas adecuadas para descubrirlos. En un informe reciente, PWC informó que los bancos que lanzaron iniciativas de IA pudieron aumentar sus aprobaciones de préstamos en un 15-30% sin cambios en las tasas de pérdida. Estas cifras incluyen préstamos a prestatarios previamente ignorados. La IA le brinda a tu organización la oportunidad de apoyar a los consumidores sub-bancarizados y no-bancarizados en sus trayectorias financieras.

    Identifica el Fraude + Diga que Sí más Seguido

    ¿Sabías que las pérdidas por fraude de identidad alcanzaron los $56 mil millones en el 2020? En el mundo digital de hoy, donde todos los tipos de ataques de fraude, no sólo el fraude de identidad, son cada vez más sofisticados y generalizados, ¿cómo saber realmente quién es legítimo y quién no?

    Si tienes dificultades para gestionar altas tasas de fraude y falsos positivos mediante la detección basada en reglas, la IA podría tener un impacto inmediato y significativo en el rendimiento de tu gestión del fraude. Un beneficio clave del uso de IA para la detección de fraudes es su capacidad de volverse más inteligente con cada transacción que procesa. Por lo tanto, incluso cuando los estafadores evolucionan sus métodos, tus modelos de IA pueden usar datos en tiempo real para identificar nuevos patrones, aprender y adaptar las decisiones para maximizar las alertas de fraude correctas y minimizar los falsos positivos. Las instituciones financieras que ya habían adoptado la IA fueron encuestadas en un estudio reciente de PMYNTS sobre los beneficios de la IA – el 81% mencionó que se les alertó sobre el fraude antes de que suceda, el 75% dijo que la reducción de los falsos positivos y el 56% dijo que la reducción del fraude en los pagos era un resultado clave de sus sistemas de IA.

    Sea Más Competitivo Con Precios Optimizados

    El aumento de la competencia significa que debes hacer la oferta correcta al precio correcto. El uso de IA para la optimización de precios no sólo hace que tus productos sean más atractivos, sino que te permite maximizar la rentabilidad. ¿Como hace esto? La IA te permite tener más confianza sobre el riesgo que representa una solicitud de crédito, para que puedas evaluar con mayor precisión cómo fijar el precio del crédito que ofreces. En lugar de agrupar las aplicaciones en grupos de precios, puedes acercarte más que nunca a los precios personalizados. Los prestamistas innovadores también utilizan IA para medir la propensión de un solicitante a comprar y combinan esta información con la solvencia para determinar la tasa más atractiva.

    Y una toma de decisiones más precisa significa menores reservas para pérdidas, lo que te permite tener más capital disponible para actividades crediticias. La IA te permite hacer que tu cartera de préstamos trabaje más.

    Amplíe Su Relación Con Ofertas Personalizadas Para Ventas Incrementales y Ventas Cruzadas

    ¿Cuál fue la parte más frustrante de jugar videojuegos en los años 90? Descubrir que la princesa estaba en otro castillo. ¿Por qué? Porque habías hecho todo el trabajo sin un final satisfactorio. Tus clientes ya han pasado por el trabajo de incorporarse contigo para un producto específico, pero ¿qué sucede cuando no les ofreces otros productos que necesitan exactamente en ese momento? Lo encuentran en otro castillo. En estos días, la lealtad a instituciones financieras particulares está disminuyendo rápidamente: el 31% de los consumidores encuestados cambiará de proveedor principal por cualquier motivo, desde niveles de tarifas y recompensas hasta problemas de seguridad y conveniencia. Según Financial Brand, “mientras que el 66% de los clientes esperan que las empresas entiendan sus necesidades y expectativas únicas, solo el 32% de los ejecutivos dicen tener la capacidad total de convertir los datos en precios, ofertas y productos personalizados en tiempo rea

    ¿Qué ventaja tienes sobre tus competidores cuando se trata de clientes existentes? Datos. Montones. Pero encontrar los patrones en esos datos para mostrar cómo, cuándo y qué ofertas ofrecer a tus clientes ha sido tradicionalmente costoso, lento y difícil. Entra en escena la IA.

    Con los modelos de IA correctos y la toma de decisiones automatizada, puedes analizar los datos de tus clientes y realizar automáticamente las ofertas de ventas incrementales y cruzadas en el momento más probable que conviertan. Las grandes marcas que todos conocemos y amamos hacen esto extremadamente bien: según McKinsey, “el 35% de lo que los consumidores compran en Amazon y el 75% de lo que ven en Netflix provienen de recomendaciones de productos” basadas en algoritmos de IA. Conviértete en el único castillo que necesitan tus clientes para todas sus necesidades de servicios financieros demostrando que realmente comprendes y te anticipas a sus necesidades.

    Prediga y Prevenga Pérdidas a Través de una Mejor Gestión de Clientes

    ¿Tu tecnología y análisis reaccionan a las cuentas morosas, en lugar de predecir qué clientes enfrentarán desafíos financieros? ¿Utilizas un conjunto de reglas definidas para predecir la morosidad? ¿Las predicciones se basan en datos históricos? Si es así, podrías estar perdiendo la oportunidad de brindar un mejor soporte a tus clientes y reducir las pérdidas.

    Los enfoques analíticos más tradicionales para predecir qué cuentas entrarán en cobros dependen, en gran medida, de datos históricos y reglas predefinidas. Pero, en el mundo digital y en rápido movimiento de hoy, los datos que necesitas para hacer predicciones precisas de los cobros a menudo se producen en tiempo real. En pocas palabras, la toma de decisiones de riesgo tradicional busca patrones de morosidad que ya conocemos. La IA, por otro lado, ingiere datos en tiempo real y los usa para identificar nuevos patrones, lo que te permite hacer predicciones de delincuencia más precisas. Esto, a su vez, te permite trabajar con los clientes para ayudarlos a administrar sus finanzas. Es una situación en la que todos ganan: puedes reducir la cantidad de clientes que se ven obligados a cobrar y puedes construir relaciones más sólidas con tus clientes. Algo así como la llegada de los juegos online: trabajar con un socio en tiempo real produce mejores resultados y una mayor tasa de ganancias. Como dice Forbes, “El aprendizaje automático también se puede utilizar para determinar la probabilidad de morosidad de prestatarios específicos. Este sistema de alerta temprana permite a los prestamistas concentrar sus energías en los clientes en riesgo para evitar que sus ”.

    Organiza Tus Recursos

    En cualquier iniciativa, es fundamental estar organizado. Implementar un proyecto de IA no es diferente. Puede parecer desalentador, pero claramente vale la pena. Particularmente si trabajas con un socio tecnológico para implementar la IA de manera rápida y eficiente, y ves los beneficios más rápido de lo que creías posible. Eso es una estrategia ganadora.

    ¿Deseas obtener más información sobre cómo mejorar tu toma de decisiones en todo el ciclo de vida de riesgo del crédito en menos de 60 días? Obtén el eBook.

    Y no te pierdas nuestro Power Panel en Finovate Europe, donde hablaremos con otros expertos de la industria sobre el uso de decisiones impulsadas por IA para generar valor. ¡Ven a vernos a la feria!

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    Guest Blog: ¿Cómo puede la tecnología acelerar el crecimiento del mercado mexicano en 2022?

    By Erez Saf, Fundador & CEO, CRiskCo

    En todos los aspectos, 2021 ha sido un año de crecimiento para la economía mexicana. Con un año anterior como el 2020, cuando comenzó la epidemia de COVID-19 y detuvo el crecimiento, se hizo una predicción económica negativa para 2021 si continuaba la tendencia del año anterior, Sin embargo, las estadísticas demostraron lo contrario.

    Debido a los efectos de la pandemia, la economía de México se contrajo 8.3% en 2020, pero creció 6.25% en 2021. La siguiente tabla muestra la tendencia del PIB de México en los últimos 10 años.

    Source : https://www.investopedia.com/ask/answers/090915/mexico-emerging-market-economy.asp

    Las inversiones de FinTech en México se dispararon en 2021. El año pasado, los unicornios (empresas recientemente establecidas con un valor de más de $1 mil millones) entraron en escena en el país. Desde el año pasado, la cantidad de empresas de tecnología financiera (FinTech) en México ha aumentado en un 16 por ciento, lo que representa casi la mitad de todas las nuevas empresas de tecnología financiera en la Alianza del Pacífico.

    A pesar de su condición de industria emergente, el mercado mexicano se enfrenta actualmente a numerosos desafíos. Es importante señalar que las circunstancias actuales, como la pandemia del COVID-19, han impactado en el crecimiento, mantenimiento y oportunidades de las pequeñas y medianas empresas del país.

    Si se implementa correctamente, la tecnología puede ser un gran aliado para supera

    Desafíos

    Acceso al crédito

    Uno de los desafíos más críticos que enfrentan las PYMES es el acceso al crédito y el uso del crédito para crecer y construir negocios nuevos y existentes. Dado que el 44 % de las pymes buscan financiamiento para cubrir los gastos operativos y el 56 % necesita fondos para expandir su negocio o buscar otras oportunidades, esperar semanas o meses para obtener la aprobación puede tener graves consecuencias para ellos, particularmente en nuestro entorno económico actual.

    Actualmente, la solicitud de un préstamo comercial se realiza manualmente, con muchos informes financieros diferentes, llamadas telefónicas y visitas a la sucursal, lo cual es un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Como resultado, muchos dueños de negocios no pueden obtener un préstamo o, a menudo, sienten que no vale la pena solicitarlo, lo que les dificulta crecer, o incluso, sobrevivir. Debido al tiempo y esfuerzo requerido para completar esta actividad manual, muchos clientes son rechazados sin una evaluación adicional.

    Llegar a nuevos consumidores

    Llegar a nuevos clientes en un mercado en auge como México es un gran desafío. A medida que crece la economía, las empresas quieren llegar a más clientes y salir de las limitaciones físicas de la proximidad a los clientes. pero hacerlo de manera segura y segura es difícil y requiere planificación. Para enfrentar este desafío, las empresas deben contar con una estrategia completa y trabajar con los socios adecuados.

    Entonces, ¿cómo pueden las pequeñas y medianas empresas mexicanas aprovechar las circunstancias para hacer crecer sus negocios y superar estos desafíos?

    Una y otra vez, la tecnología es la respuesta

    Sin duda, la tecnología puede ayudar a las empresas a operar de manera más eficiente. Los desarrollos tecnológicos recientes tienen el potencial de mejorar significativamente la forma en que los dueños de negocios operan y brindan a las PYMES oportunidades de crecimiento y mantenimiento.

    Las pequeñas y medianas empresas requieren de financiamiento para expandir y mantener sus operaciones. Para lograr esto de manera eficiente, los prestamistas y los solicitantes deben tener mejores herramientas para aprobar préstamos de manera rápida y segura. Con las soluciones digitales para la toma de decisiones sobre el riesgo crediticio, las pymes pueden solicitar préstamos en línea. Usando fuentes de datos tradicionales y alternativas, los prestamistas pueden acelerar las decisiones sin aumentar su riesgo y aprobar préstamos rápidamente. Los prestamistas se benefician de las plataformas y soluciones que les permiten recopilar datos sobre prestatarios potenciales de una variedad de fuentes para hacer juicios de riesgo más precisos y rápidos. Una gran ventaja para las empresas y los prestamistas mexicanos es el SAT y la disponibilidad de los datos SAT API que pueden crear un perfil financiero confiable de una empresa digitalmente y en poco tiempo.

    Al utilizar la tecnología disponible, los prestamistas ahorran tiempo y dinero, analizan más negocios para préstamos y amplían su cartera. La transición de un proceso físico a uno digital beneficia a los empresarios ya que elimina discriminaciones erróneas y permite una evaluación más objetiva. Con el uso de la tecnología en el proceso de otorgamiento de crédito, más dueños de negocios obtendrán la aprobación y verán el dinero en el banco rápidamente para que puedan sobrevivir y crecer.

    La tecnología también puede ayudarnos a expandir nuestro alcance de clientes y permitir que más clientes compren más. En primer lugar, la implementación de más formas de pago para sus clientes puede hacer crecer el negocio. La implementación de software/hardware de punto de venta (POS) puede permitir transacciones con tarjetas de crédito y débito. Hay muchos proveedores de POS nuevos y experimentados en México, e implementarlo hoy puede ser tan fácil como descargar una aplicación. Las transacciones de POS pueden realizarse en persona o en línea, lo que prepara al negocio para una expansión al comercio electrónico.

    La implementación del comercio electrónico puede ayudar a la empresa a llegar a un público más amplio. Debido al COVID-19, el uso y compra en línea con plataformas de comercio electrónico ha ido en constante aumento, creando nuevas oportunidades y clientes en busca de soluciones. Usando el comercio electrónico, los dueños de negocios no encontrarán limitaciones de mercado, los clientes tendrán más flexibilidad, el proceso de compra será más rápido y fácil, reduciendo los gastos operacionales. 

    Conclusiones

    A pesar de que México es un mercado en crecimiento, las pequeñas y medianas empresas enfrentan muchas dificultades. La falta de acceso a financiamiento y mantenerse al día con el crecimiento económico del país son retos importantes que las empresas deben abordar.

    Puede parecer cliché argumentar que debemos aceptar nuestros obstáculos y convertirlos en oportunidades, pero eso es exactamente lo que debemos hacer en este caso. Y, en pleno siglo XXI, contar con la tecnología como aliado es fundamental para acelerar el crecimiento de las empresas mexicanas en 2022.

    CRiskCo reúne a pequeñas y medianas empresas y proveedores de crédito profesionales con plataformas de Análisis y Gestión de Riesgo Crediticio para prestamistas y prestatarios. Los prestamistas pueden usar las APIs de CRiskCo’s para conectarse a los datos del SAT y extraer del SAT API un análisis de riesgo detallado usando inteligencia artificial y aprendizaje automático. Obtenga más información sobre cómo Provenir y CRiskCo pueden habilitar a los prestamistas fácilmente en Provenir Marketplace.

    Fuentes

    https://www.bizlatinhub.com/mexico-fintech-industry-grows-16-during-pandemic/ https://www.investopedia.com/ask/answers/090915/mexico-emerging-market-economy.asp
    https://www.bloomberglinea.com/2021/12/23/2021-mexicos-year-of-unicorns-and-a-startup-investment-boom/

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    Diez Fintechs/Finservs que apoyan a las mujeres – ¡o son lideradas por ellas!

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    El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos

    Celebración del Día Internacional de la Mujer en Fintech – #Embrace Equity

    El miércoles 8 de marzo de 2023 es el Día Internacional de la Mujer, una jornada destinada a celebrar los logros de las mujeres en todo el mundo y a llamar la atención sobre la persistente falta de igualdad en el planeta. Todos ganamos cuando se minimizan los prejuicios, los estereotipos y la discriminación de género, pero es fácil hablar de este tipo de festividades y mucho más difícil hacer algo al respecto. El lema del Día Internacional de la Mujer de este año es #EmbraceEquity (#AbrazaLaIgualdad), para ver cómo podemos avanzar colectivamente hacia un mundo más diverso, equitativo e inclusivo.

    Con frecuencia, las mujeres siguen estando desatendidas por las instituciones tradicionales de servicios financieros, o injustamente puntuadas cuando se trata de productos crediticios. Incluso en la década de 1960, en Norteamérica, las mujeres solteras no podían acceder al crédito o a una cuenta bancaria (y las casadas necesitaban el permiso de su marido). A pesar de los pasos que ha dado el mundo en materia de igualdad de género, sigue habiendo una gran brecha en términos de inclusión financiera; algunos informes afirman que la “brecha de género permanece inalterada desde 2011.”

    “Al buscar hipotecas, a las mujeres se les cobran tipos más altos y se les deniegan más a menudo, a pesar de que es más probable que devuelvan sus préstamos que los hombres con la misma puntuación FICO, relación préstamo-valor e ingresos. Esto significa que, para las mujeres, ofrecer el mismo trato por el mismo perfil crediticio que a un hombre es erróneo, porque en realidad la mujer incumplirá menos. El problema se agrava por el hecho de que los ingresos son un factor clave en los tipos hipotecarios, y las mujeres ganan sólo 0,84 dólares por cada dólar que ganan los hombres.”

    ¿Qué impacto tiene realmente esta brecha económica? Las investigaciones demuestran que eliminar la brecha de género en la inclusión financiera tendría efectos positivos en la economía: crecería globalmente, impulsaría las tasas de consumo, reduciría los riesgos financieros y facilitaría nuevas oportunidades de negocio. Cerrar la brecha puede ayudar a permitir el “desarrollo, el crecimiento económico, la reducción de la desigualdad, la evolución empresarial y la inclusión social” generales de una nación.

    ¿Cómo puede ayudar la tecnología a cerrar la brecha?

    Las empresas de tecnología financiera y su uso de tecnología innovadora (como el aprendizaje automatizado, la inteligencia artificial y los datos alternativos) pueden ser un catalizador del cambio y permitir una mayor igualdad de condiciones para las mujeres y otros grupos de población desatendidos. El uso de datos alternativos puede complementar los métodos tradicionales de calificación crediticia, garantizando la inclusión de las mujeres que carecen de historial de crédito. La IA y el aprendizaje automático pueden integrar esos datos alternativos con mayor facilidad, desplegar modelos avanzados para gestionar los sesgos y mejorar la precisión de las decisiones sobre riesgos, fomentando así la inclusión financiera y contribuyendo a garantizar un panorama de servicios financieros más equitativo.

    Todavía queda mucho trabajo por hacer y el uso de este tipo de tecnología requiere intencionalidad y colaboración con proveedores de servicios financieros y organizaciones que ayuden a garantizar la igualdad de género. Pero, ¿cómo pueden las fintech trabajar para #EmbraceEquity cuando tan pocas de ellas tienen puestos de liderazgo? Solo el 12 % de los fundadores o cofundadores de fintech a nivel mundial son mujeres, y solo el 6 % de las fintech tienen CEO mujeres. La asombrosa falta de representación femenina en el sector de las tecnologías financieras repercute directamente en los tipos de productos y servicios que el sector ofrece a sus consumidores (por supuesto, la mitad de los cuales podrían ser mujeres). Y para ponerlo en términos de dólares y centavos – “la falta de diversidad de género en la industria disminuye el rendimiento organizacional y financiero de las empresas.”

    Para promover la causa del Día Internacional de la Mujer y ayudar a #EmbraceEquity, destacamos diez organizaciones innovadoras que son fintechs dirigidas por mujeres o están utilizando el poder de las  fintech para garantizar la inclusión financiera – y ayudar a mejorar la vida de las mujeres y la economía en el camino.

    • Tala: Tala, una tecnología financiera global con la misión de crear “los servicios financieros más accesibles del mundo”, tiene como objetivo ayudar a los consumidores que no tienen acceso a los servicios bancarios a pedir préstamos, ahorrar y hacer crecer su dinero. Con una moderna infraestructura de crédito construida internamente, la empresa utiliza la ciencia de datos avanzada y el aprendizaje automático para permitir decisiones de crédito instantáneas para sus consumidores. Shivani Siroya es la fundadora y consejera delegada de Tala, y la empresa cuenta con otras dos ejecutivas de alto nivel, Kelly Uphoff como directora técnica y Jen Loo como directora financiera.
    • Jefa: Esta organización, un challenger bank con sede en América Latina, se centra en las mujeres que no tienen una cuenta bancaria tradicional y pretende ayudarlas a resolver los problemas a los que se enfrentan cuando intentan abrir/gestionar una cuenta. El banco, totalmente digital, se dirige a mujeres de países emergentes que pueden no tener acceso a los bancos tradicionales (ni siquiera acceso físico, como el transporte para llegar a una sucursal), y no exige un saldo mínimo. Entre sus futuros desarrollos figuran una red de comercios inclusivos y una plataforma de creación de crédito.
    • Sequin: Mientras que las tarjetas de débito tradicionales no contribuyen a la creación de crédito, la tarjeta Sequin sí lo hace. Dirigida específicamente a las mujeres, la tarjeta ayuda a acumular crédito con cada compra, sin exigir comprobaciones de crédito ni imponer recargos por demora. La tarjeta Sequin demuestra el sesgo sistémico que a veces reflejan los algoritmos tradicionales de calificación crediticia, y ayuda a corregirlo al no informar de la utilización del crédito a las agencias de crédito.
    • Kaleidofin: Esta plataforma de pago con sede en la India ofrece un “servicio a domicilio” dirigido a las mujeres, ayudándolas a elaborar planes personales de gestión financiera y ofreciendo discreción y privacidad para garantizar la seguridad de las clientas. Por ejemplo, las clientas pueden consultar su saldo mediante “llamadas perdidas” y establecer un proxy fuera de su hogar para recibir mensajes sobre sus cuentas.
    • Pezesha: Fundada por una mujer y dirigida a PYME y particulares de Kenia, Pezesha se centra directamente en los grupos de ahorro informales y diseña incentivos en torno a ellos, ofreciendo un producto de puntuación crediticia como servicio y educación financiera. Desde su fundación, más del 50% de las mujeres de la región han sido incluidas en su ecosistema financiero.
    • Ellevest: Fundada por Sallie Krawcheck, ex directora de la división de Gestión Global de Patrimonios e Inversiones de Bank of America, la empresa de inversiones estadounidense Ellevest se presenta como una herramienta creada por mujeres para mujeres. El algoritmo de inversión patentado de la empresa y su asesoramiento personalizado tienen en cuenta cuestiones específicas de la mujer, como las interrupciones de la carrera profesional por maternidad o cuidado de personas, la mayor esperanza media de vida, el trabajo femenino no remunerado y las diferencias salariales.
    • Oraan: Para ayudar a combatir el hecho de que el 41% de las mujeres en Pakistán ahorran dinero a través de grupos/comités informales, Oraan (la primera startup fintech de Pakistán dirigida por mujeres) ofrece productos financieros que brindan a las mujeres la oportunidad de ahorrar y pedir dinero prestado fuera de sus redes sociales y geográficas inmediatas. Utilizando tecnología, datos y una metodología de diseño “centrada en el ser humano” para digitalizar las ofertas financieras, la empresa pretende que ahorrar dinero sea sencillo y seguro para las mujeres.
    • HerVest: Esta empresa de inversión nigeriana pretende llevar la inclusión financiera y el empoderamiento a más mujeres africanas, ayudando a salvar la brecha económica de género y mejorando sus vidas con un mayor acceso a los servicios financieros. Con especial atención a la agricultura, HerVest ofrece a las agricultoras oportunidades de crecimiento en los sectores de la agricultura, la banca de cereales y la ganadería.
    • Starling Bank – un banco digital que sigue siendo uno de los bancos de más rápido crecimiento del Reino Unido, también ha sido nombrado el mejor de Gran Bretaña durante cuatro años consecutivos. Su directora ejecutiva, Anne Boden, fundó la empresa en 2014 a la edad de 54 años y, a pesar de los retos y contratiempos, el banco ha prosperado bajo su liderazgo. A finales de 2020, Anne publicó un libro de memorias en el que relataba sus dificultades como mujer de más de 50 años que intenta romper barreras en un mundo dominado por hombres.
    • Borrowell – Borrowell, una tecnología financiera canadiense de éxito, fue la primera en Canadá en ofrecer acceso gratuito a las puntuaciones de crédito y utiliza un asesor de crédito basado en IA para ayudar a los clientes a alcanzar sus objetivos financieros. Eva Wong, cofundadora y directora de operaciones, es una abierta defensora de la diversidad y la inclusión, y el compromiso de la organización con la causa la ha incluido en la lista de los mejores lugares de trabajo para mujeres de Great Places to Work Canada.

    Aunque todavía queda mucho trabajo por hacer para garantizar la igualdad para todos los géneros en los servicios financieros, es reconfortante ver a tantas empresas fintech innovadoras descubriendo formas nuevas y únicas de empoderar a las mujeres y fomentar la inclusión y la diversidad. Y cuanto más elijamos representar a las mujeres en puestos de liderazgo/ejecutivos, ¡mejor!

    Descubre cómo el acceso simplificado a una variedad de fuentes de datos (incluidos los datos alternativos) puede ayudarte a adoptar la equidad en sus decisiones de riesgo.

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    El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos

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    El desafío del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos

    Cómo implementar algoritmos avanzados de IA para hacer mejoras a lo largo del modelado del ciclo de vida del cliente

    Por: Giampaolo Levorato, científico de datos Senior en Provenir

    Todos hemos escuchado el término Big Data y en el mundo de los servicios financieros no es una excepción. Big data se refiere a grandes conjuntos de información estructurados y no estructurados que crecen a un ritmo cada vez mayor. Los datos impulsan las decisiones claves que toman las fintechs y las organizaciones dentro de esta industria, que van desde ayudar a determinar la identidad y aprobar un préstamo de automóvil o una hipoteca hasta optimizar los precios y decidir cuándo venderle más a un cliente actual.

    El aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha llevado a las instituciones financieras a utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para tomar decisiones más inteligentes y rápidas. Pero el uso de IA no está exento de desafíos. Puede haber varios obstáculos para una implementación exitosa, incluida la elección de los algoritmos correctos, la interpretación, explicación e implementación de modelos complejos, la garantía de que la infraestructura sea suficiente y la gestión de sesgos.

    Los desafíos de la Inteligencia artificial

    1. Elegir el algoritmo correcto: no todos los algoritmos funcionan igual de bien en el mismo conjunto de datos. Dependiendo de la naturaleza de los datos, las organizaciones deben poder elegir y configurar el mejor algoritmo para ajustar su información.
    2. Complejidad, interpretabilidad y explicabilidad del modelo: la complejidad de los algoritmos de IA puede hacer que estos se vuelvan “cajas negras”, en el sentido de que a menudo incluso los desarrolladores no saben por qué y cómo los algoritmos toman las decisiones que toman.
    3. Implementación de modelos: la implementación de un modelo en producción requiere coordinación entre los científicos de datos, los desarrolladores de software y los usuarios comerciales, lo que plantea un desafío con respecto a los diferentes lenguajes de programación y a los enfoques que deben unificarse en una sola solución.
    4. Requisitos de infraestructura: muchas organizaciones carecen de la infraestructura necesaria para el modelado de datos y su reutilización. Ser capaz de desarrollar y probar rápidamente diferentes herramientas, a través de distintos grandes conjuntos de datos, es esencial para producir resultados más precisos y manejables.
    5. Sesgo de exclusión: muchos consumidores en todo el mundo siguen siendo “invisibles para el crédito” o poseen un historial crediticio reducido, lo que significa tienen poco o nulo acceso a calificaciones crediticias.

    Superando los obstáculos de la IA

    ¿Cuál es la mejor manera de abordar estos desafíos? Las organizaciones de servicios financieros deben hacer la transición de modelos tradicionales lineales generalizados (GLM) hacia algoritmos de IA explicables  para poder mejorar la velocidad y la exactitud de sus decisiones. Según una encuesta reciente realizada por Pulse y Provenir, el 69% de las empresas planean invertir en decisiones crediticias habilitadas por IA en 2022. Los algoritmos de IA también pueden ayudar a identificar con mayor facilidad el fraude y crear oportunidades para mejorar la experiencia del cliente en todo el ciclo de vida completo.

    Beneficios de la IA

    Optimización de los algoritmos: elija los algoritmos más apropiados entre una amplia variedad de

    opciones, que incluyen Gradient Boosting Decision Trees, bosques aleatorios y Deep Neural

    Networks, según la naturaleza del conjunto de datos.

    Interpretabilidad y explicabilidad: a través de una cuidadosa adopción de la explicación de los métodos  SHAP y LIME es posible aclarar cómo y por qué tu modelo ha hecho una predicción.

    Facilidad de implementación: el uso de una plataforma unificada permite una implementación perfecta, lo que les permite a las empresas tomar medidas rápidas y eficaces.

    Escalabilidad: reduce el tiempo de desarrollo, de meses a días, mediante el entrenamiento automático, probando, monitoreando y administrando su modelo.

    Datos diversos: al aprovechar los datos tradicionales y alternativos, mejora la precisión de tu modelo,

    mientras manejas el sesgo y promueves la inclusión financiera.

    Usar algoritmos de IA brinda numerosos beneficios (que incluyen una mayor precisión, un mejor cumplimiento y una escalabilidad superior)  lo cual tiene un tremendo impacto en la estabilidad y el crecimiento general de tu negocio.

    Utilizar algoritmos de IA significa obtener modelos más predictivos y precisos, lo que resulta en mayores ganancias, pérdidas reducidas y evaluaciones de riesgos más actualizadas. Después de realizar una investigación interna, Provenir ha observado que los algoritmos de IA pueden mejorar la precisión de un modelo hasta en un 7%, mientras que su implementación y desarrollo automatizado pueden reducir el tiempo y el esfuerzo hasta en un 90%. Esto asegura una mayor velocidad de comercialización con modelos más precisos y la capacidad de responder rápidamente a las necesidades de los consumidores y a las tendencias del mercado, para una verdadera escalabilidad. Y los efectos de esto van más allá de un negocio individual, sino que impacta en la economía en su conjunto – The Wall Street Journal pronosticó un aumento del 14% en el PIB mundial para 2030 gracias a los avances de la IA.

    Ahora hay más legislación en juego que requiere una completa explicabilidad de los modelos. Los modelos interpretables y explicables cumplen estos requisitos al demostrar claramente cómo y por qué toman las decisiones que toman. Además del cumplimiento, la gobernanza modelo puede ser increíblemente difícil en entornos tradicionalmente aislados. Entornos separados para la recopilación de datos, el desarrollo de modelos, la implementación y el monitoreo requieren una inmensa cantidad de tiempo y recursos para integrarse. Con un entorno cohesivo y todo en uno, se elimina ese tiempo y esfuerzo de integración, lo que permite obtener resultados en tiempo real y ayudar a reducir el error humano de los procesos manuales.

    El valor de una plataforma unificada

    Además de los entornos aislados de recopilación de datos, desarrollo de modelos, implementación y monitoreo, los modelos también se construyen a menudo por separado de los motores de decisión y el movimiento de datos innecesarios entre ellos aumenta el tiempo, el esfuerzo y la probabilidad de errores. Con una plataforma unificada que incorpora datos, IA y toma de decisiones, los modelos se construyen e implementan en una misma plataforma, lo que garantiza la obtención de datos y la integración de modelos, eliminando retrasos en la grabación y asegurando el máximo rendimiento de sus modelos. En La experiencia de Provenir, los modelos implementados en una plataforma unificada pueden ahorrar hasta un 30% de tiempo y esfuerzo en el modelado total del proyecto.

    Pero, ¿qué hace que la IA sea tan poderosa y capaz? Se trata de los datos. Cuantos más datos tengan sus modelos de IA, mejor funcionarán sus algoritmos avanzados. Una plataforma agnóstica de datos que puede integrar y enriquecer sus conjuntos de datos existentes con cualquier otro tipo de conjunto de datos (es decir, varias formas de datos alternativos) es crítica. Esta perfecta integración con una amplia variedad de fuentes de datos ayuda a fomentar la inclusión, gestionar el sesgo y mejorar el poder predictivo de tus modelos. Y no es un trato hecho en una única vez: el verdadero valor proviene de la mejora continua que ocurre cuando junta los datos, la IA y la toma de decisiones. El monitoreo de modelos y un ciclo de retroalimentación constante te ayudan a afinar tus decisiones para una continua optimización.

    La capacidad de aumentar tu poder predictivo y tomar decisiones más precisas tiene un impacto en todo el ciclo de vida del cliente. Los paneles e informes en tiempo real te ayudan a mantenerte actualizado sobre los cambios con tus clientes, tu cartera y todos tus modelos. Esto te  permite generar actualizaciones automáticas, con todo lo necesario para el monitoreo en vivo. De esta manera puedes tener mejores relaciones con tus clientes, aumentar tu agilidad para responder a las necesidades del mercado y predecir mejor (¡y prevenir!) el fraude y la pérdida.

    Según The Economist, el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversión en IA, pero la mayoría de los proyectos de IA nunca superan la etapa de concepto y/o planificación. A pesar de que pasar de modelos lineales a modelos avanzados de IA puede parecer desalentador, es posible implementar IA y ver resultados en menos de 60 días.

    Consulte nuestra guía con tips para que tu toma de decisiones de riesgo con IA escale de nivel.

    Cómo ir más allá de la exageración de la inteligencia artificial

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