Actualmente, el sector financiero es uno de los mercados que aprovecha mejor las soluciones basadas en big data, como: gestión de patrimonios, préstamos, análisis de crédito, banca comercial, banca de inversión, control de riesgo, mercado variable, intercambio de divisas, y más.
En este escenario, es que surgen las empresas o áreas internas de fintech, encargadas de identificar patrones y tendencias en la data para ayudar a las empresas a detectar nuevas oportunidades, y es por eso que cada año crece la demanda de profesionales capaces de dominar la tecnología aplicada a soluciones de negocio.
La revolución tecnológica financiera:
Aunque la fintech (o tecnología financiera) ha revolucionado el mundo financiero y tecnológico en los últimos años, la verdad es que sus orígenes datan de inicios del siglo XX, con el primer sistema electrónico de transferencia de fondos. En ese entonces, el telégrafo y el código Morse jugaron un papel esencial, hoy han sido reemplazados por nuevas tecnologías.
De hecho, los expertos de Yahoo Finanzas pronostican un crecimiento del 26.87% en el mercado de tecnología financiera global para el año 2026.
El rol de la big data dentro de las fintech:
El análisis de data está relacionado directamente con el open banking; un modelo de banca abierta que permite a las entidades financieras acceder a información pública, agregada y transaccional, con el objetivo de ofrecer productos y servicios creados a la medida del usuario, y promover una mayor competencia entre los intermediarios. Por esta razón la big data propicia:
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Un acercamiento hacia los clientes
La recolección de datos a través de apps móviles, redes sociales y dispositivos inteligentes permite entregar a los clientes información altamente personalizada.
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Nuevos métodos de autenticación
La identificación conductual y biométrica son cada vez más comunes para la identificación de un usuario y el uso de contraseñas podría quedar en el pasado más rápido de lo imaginado.
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Detección de fraudes
La recopilación y análisis de data permite identificar patrones irregulares e inusuales, detectar anomalías entre canales como discrepancias en sus bases de datos y predecir actividades sospechosas.
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Mejor manejo de riesgos
Al integrar data de diversas fuentes, se vuelve más fácil identificar y prevenir riesgos que puedan afectar al negocio de forma negativa.
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