Cómo el big data en fintech está transformando la financiación al consumo

El big data en fintech está siendo fundamental para la innovación del sector financiero, especialmente en empresas que ofrecen financiación integrada en eCommerce y que necesitan analizar datos extensos y profundos para comprender las necesidades de los clientes en entornos cada vez más digitalizados. Hoy, contar con servicios que permitan transformar esa inmensa cantidad de información en decisiones estratégicas, precisas y personalizadas, es lo que marca la diferencia entre un servicio estándar y una experiencia de usuario memorable. 

El uso del big data en fintech no solo mejora la operatividad, sino que también permite anticipar y predecir comportamientos, prevenir riesgos y adaptarse en tiempo real a los cambios del mercado. En el caso de las fintech que ofrecen sistemas de financiación para eCommerce y negocios físicos, esta tecnología permite tomar decisiones automáticas sobre el otorgamiento de crédito, ajustar condiciones de forma personalizada y detectar fraudes sin necesidad de intervención humana. Su impacto ya no es una promesa: es una ventaja poderosa y tangible.

¿Qué es el big data?

El concepto de big data hace referencia al manejo de grandes volúmenes de datos con alta tecnología ya que es indispensable para procesarse por su tamaño, velocidad de generación y variedad de formatos. Con herramientas tradicionales es imposible gestionar tanta información y es allí donde el big data en fintech permite procesar registros financieros, navegación digital, interacciones en redes sociales, datos generados por dispositivos inteligentes, etc. Comenzó con la necesidad de empresas tecnológicas como Google o Amazon, de entender y predecir el comportamiento de sus usuarios y así optimizar sus servicios a gran escala.

Hoy el big data ha sido adoptado ampliamente por el sector financiero, donde los datos provienen de transacciones, de las variaciones en las conductas y consumo de las personas y también de los mercados. Las fintech analizan desde historiales de compras online hasta el uso de apps móviles y redes sociales, para construir perfiles de riesgo y comportamiento mucho más completos, siendo el big data una herramienta clave para ofrecer financiación inteligente en tiempo real.

Beneficios del big data en fintech

El uso estratégico del big data en fintech conlleva unos beneficios magníficos que pueden transformar modelos de negocio tradicionales en negocios adaptados a las necesidades actuales: 

• Mejora la evaluación de riesgo crediticio con datos actualizados.
  
• Ayuda a ofrecer condiciones de financiación personalizadas aumentando la conversión.
  
• Facilita la detección de fraudes en tiempo real gracias al análisis de patrones de comportamiento.
  
• Aporta información valiosa sobre hábitos de consumo y tendencias de mercado.
  
• Permite segmentar audiencias y diseñar estrategias de marketing más efectivas.
  
• Ayuda a predecir la demanda y preparar la oferta financiera con antelación.
  

Gracias a estas ventajas el big data en fintech se posiciona como una herramienta indispensable para asegurar la escalabilidad de las empresas que integran financiación a tiendas y negocios, cuyos clientes cada vez demandan más estas facilidades. 

¿Es el caso de tu fintech? Veamos 5 formas de integrar esta tecnología en el sector:

1. Análisis de riesgo personalizado

El uso de big data en fintech permite evaluar de forma más precisa el riesgo crediticio de cada cliente en tiempo real, a diferencia de los sistemas tradicionales que se basan únicamente en historiales bancarios. Con el big data las fintech pueden analizar más datos como patrones de consumo concretos, frecuencia de compras y comportamiento en la navegación de diferentes dispositivos, y así aportar un perfil más completo y actualizado de cada usuario.

Por ejemplo, Aplazame combina variables como el dispositivo desde el que se compra, el importe de la cesta, y la regularidad de las compras para generar una propuesta crediticia en tiempo real. Esto reduce el índice de impagos sin afectar la tasa de conversión de las tiendas online. Gracias a este análisis de datos masivos a través del big data la plataforma puede autorizar o rechazar una financiación en cuestión de segundos, dando un servicio instantáneo y seguro para todas las partes, e incluso permite ofrecer métodos de pago flexible a personas sin historial crediticio tradicional, ampliando esta posibilidad a nuevos segmentos del mercado. 

2. Optimización de tasas de interés dinámicas

El big data en fintech también permite a las empresas ajustar las tasas de interés de forma dinámica según el perfil y comportamiento del cliente, y es una práctica conocida como pricing personalizado, basada en modelos predictivos que procesan muchísimos datos históricos y en tiempo real que ayudan a ofrecer condiciones específicas a cada comprador. Los algoritmos pueden evaluar cada solicitud en milisegundos, ajustando automáticamente el precio del préstamo según el perfil en ese momento específico. Esto es especialmente útil para negocios que quieren ofrecer opciones atractivas sin perder rentabilidad.

Una fintech puede aplicar esta lógica al definir una tasa de interés más baja a un cliente que ya ha financiado varias veces con éxito, así como puede aplicar unas condiciones más estrictas a perfiles nuevos o con ciertos indicadores de riesgo. Lo interesante es que ofrecer opciones que responden al comportamiento real de los clientes, con decisiones más precisas también ayuda con la fidelización y por supuesto impulsa la competitividad y la sostenibilidad.

3. Prevención del fraude en tiempo real

Uno de los grandes aportes del big data en fintech, es lograr detectar y prevenir fraudes de manera proactiva y constante, ya que al integrar ese análisis profundo del comportamiento del usuario en tiempo real, su geolocalización, sus patrones de compra y metadatos de dispositivos, las fintech pueden identificar actividades sospechosas antes de que ocurran. 

Pensemos en un usuario que hace una compra de ticket alto desde una IP inusual y sin ningún historial en el eCommerce y el sistema pueda marcarlo automáticamente como un perfil sospechoso o con potencial de fraude. Gracias a esta ventaja el sistema puede detener el proceso de financiación e iniciar un segundo paso de verificación, sin afectar la experiencia del cliente si realmente se trata de un comprador en toda regla. 

El uso de big data en fintech también permite entrenar modelos de machine learning que mejoran continuamente su capacidad de detección. Estos modelos aprenden de cada intento de fraude que se haya hecho y van ajustando sus alertas en función de los cambios de los patrones de comportamiento. Con esta técnica de aprendizaje profundo, el big data en fintech no solo protege a los negocios y a los consumidores, sino que también mejora la seguridad del sistema de forma automática y en cada transacción. 

4. Personalización en la experiencia de usuario

Como vemos el big data en fintech es clave para generar experiencias de financiación más personalizadas y que impulsen realmente a los clientes a hacer compras intencionales y pagarlas a plazos. Como el sistema puede procesar datos de navegación, historial de compras y comportamiento de pago, las fintech adaptan el performance técnico, los mensajes y las ofertas que recibe cada cliente, de acuerdo a esta información, durante el proceso de checkout.

Pensemos ahora en un cliente que ha financiado productos tecnológicos de ticket alto anteriormente y muestra intención de volver a comprar en esa categoría, y que reciba una oferta inmediata con condiciones especiales por comprar este tipo de producto. El sistema podría mostrarle directamente un botón de “Paga en 4” ya preaprobado, eliminando fricciones y reduciendo el abandono del carrito.

5. Predicción de tendencias futuras

El big data en fintech también puede utilizarse para adelantarse a las tendencias de consumo y preparar ofertas de financiación en función de la demanda proyectada. Esto es especialmente útil para negocios que experimentan picos de ventas en fechas clave como Black Friday o campañas estacionales, y que tengan una posibilidad de éxito mayor que si no se tomará en cuenta esta información. De hecho es que las posibilidades son bastante sorprendentes, ya que el big data predice qué tipos de productos serán más demandados y así planificar campañas de financiación adaptadas a esa categoría en concreto. 

A partir de los datos históricos, comportamiento de búsqueda e indicadores económicos, las fintech pueden predecir estas tendencias y preparar junto con los negocios campañas de financiación específicas en productos que tendrán alta rotación durante momentos especiales. Esto significa que se puede actuar con antelación y tomar mejores decisiones de negocio, en vez de simplemente reaccionar a los cambios en el mercado, lo que por razones obvias contribuye directamente al crecimiento sostenido de las empresas y de la relación con sus clientes. 

Así lo hace Aplazame, que ofrece campañas sin intereses para sus tiendas asociadas en momentos específicos del año, logrando que aumenten sus tasas de conversión en compras financiadas y también ganando puntos con sus clientes fidelizados, que ya saben que cuentan con estas ventajas en los productos que más les interesan y en temporadas clave. 

En conclusión, combinar el big data en fintech con tecnologías como inteligencia artificial, machine learning y analítica profunda, las empresas pueden anticiparse al comportamiento del cliente, prevenir fraudes, adelantarse a las tendencias y ofrecer experiencias más seguras y personalizadas. Porque una oferta de financiación personalizada, presentada justo en el momento de mayor intención de compra, puede marcar la diferencia entre un carrito abandonado y una conversión exitosa.

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