En la era digital, los datos son el activo más valioso de cualquier empresa, y en el sector de tecnología financiera no es la excepción.
Desde la personalización de productos hasta la detección de fraudes y la optimización de riesgos, una fintech verdaderamente competitiva debe tomar decisiones informadas basadas en insights confiables.
Pero, ¿cómo convertir los datos en un motor de crecimiento? La clave está en un proceso estructurado que permita capturar, limpiar, integrar, analizar y accionar la información de manera efectiva.
A continuación, te comparto 5 pasos esenciales para construir una fintech impulsada por datos:
1. Capturar la Información Correcta: La Base de Toda Estrategia Data-Driven
Para que una fintech sea impulsada por datos, primero debe garantizar un flujo constante de información confiable. Esto implica definir qué tipo de datos son relevantes, de dónde se obtienen y cómo se almacenan.
Fuentes clave de datos
- Información transaccional de usuarios.
- Comportamiento en plataformas digitales.
- Historial crediticio y financiero.
- Interacciones en redes sociales y canales de atención.
- Datos de mercado y tendencias macroeconómicas.
Por ejemplo, una app de préstamos digitales puede capturar datos del historial de pagos de sus clientes, su actividad en redes sociales (con consentimiento) y su geolocalización para hacer evaluaciones de riesgo más precisas.
Te recomiendo usar APIs e integraciones con terceros (como burós de crédito, open banking y blockchain) para obtener datos valiosos sin comprometer la experiencia del usuario.
2. Limpiar y Estandarizar los Datos: Calidad sobre Cantidad
Capturar grandes volúmenes de información no es suficiente; es fundamental depurar y estandarizar la información para evitar errores, duplicaciones o inconsistencias.
Pasos para limpiar la información
- Eliminar datos irrelevantes o incompletos.
- Detectar y corregir errores en formatos o valores.
- Normalizar nombres, fechas y estructuras de datos.
- Aplicar encriptación y anonimización para protección.
En el caso de un neobanco que gestiona miles de transacciones al día, requiere garantizar que sus datos no contengan registros duplicados o montos incorrectos, ya que esto podría derivar en decisiones erróneas al momento de aprobar créditos o detectar fraudes.
Te sugiero implementar modelos de validación automática y aprendizaje automático (ML) para limpiar datos en tiempo real.
3. Integrar Datos en un Ecosistema Unificado
Las fintech manejan datos provenientes de múltiples fuentes, por lo que deben unificarlos en un solo ecosistema para extraer valor real.
Estrategias de integración de datos
- Implementación de Data Lakes y Data Warehouses.
- Uso de APIs abiertas para conectar diferentes sistemas.
- Aplicación de tecnología blockchain para garantizar trazabilidad.
- Integración con sistemas bancarios tradicionales y open finance.
En el caso de un marketplace financiero que ofrece seguros, inversiones y créditos, se necesitará integrar datos de bancos, aseguradoras y clientes en una sola plataforma para dar recomendaciones personalizadas en tiempo real.
Usar herramientas de big data y analítica en la nube será clave para procesar grandes volúmenes de información sin comprometer el rendimiento.
4. Analizar Datos y Obtener Insights Accionables
El verdadero valor de la información radica en su capacidad para generar insights estratégicos. Aplicar modelos de análisis avanzados permite predecir tendencias, detectar fraudes y personalizar experiencias.
Métodos de análisis de datos
- Análisis predictivo: Estimación de comportamiento financiero futuro.
- Modelos de riesgo crediticio: Evaluación de capacidad de pago en tiempo real.
- Detección de fraudes con IA: Identificación de patrones sospechosos.
- Análisis de segmentación: Creación de perfiles de clientes para personalización.
Para obtener mayor valor del análisis de información, se recomienda usar dashboards interactivos y visualización de datos para facilitar la toma de decisiones dentro de tu equipo.
5. Accionar los Datos para Innovar y Mejorar la Experiencia del Cliente
Los insights obtenidos del análisis de datos deben traducirse en acciones concretas que mejoren la oferta de la fintech y la experiencia del usuario.
Estrategias para accionar datos
- Personalización: Ofrecer productos y servicios ajustados a cada cliente.
- Automatización: Implementar chatbots y asistentes virtuales basados en IA.
- Optimización de productos: Ajustar tasas de interés, beneficios y recompensas según comportamiento del usuario.
- Monitoreo en tiempo real: Generar alertas sobre gastos inusuales u oportunidades de inversión.
Por otra parte, un tema a destacar es el referente a la seguridad y el tratamiento ético de los datos en una fintech, ya que son la base sobre la cual se construye la confianza del usuario y la sostenibilidad del negocio.
Desde el primer momento, es fundamental implementar protocolos de ciberseguridad robustos, cifrado de extremo a extremo y marcos de cumplimiento normativo como la Ley Fintech en México, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o cualquier otra regulación local e internacional aplicable.
Esto garantiza no solo la protección de la información sensible, sino también la trazabilidad y transparencia en el uso de la información financiera.
Además de la protección técnica, una fintech impulsada por datos debe establecer políticas claras sobre la recopilación, almacenamiento, uso y eliminación de la información.
El gobierno de datos debe incluir prácticas como el consentimiento informado, convertir datos personales en datos no identificables siempre que sea posible, y la auditoría periódica de procesos.
Tratar los datos con responsabilidad no solo reduce riesgos legales y reputacionales, sino que también agrega valor al negocio: los usuarios confían más en plataformas que priorizan su privacidad y manejan su información con integridad.
En un mundo donde la digitalización avanza sin freno, el poder de los datos es la clave para innovar y liderar la revolución financiera.
