Tendencias Fintech: Big Data, IA y aprendizaje automático

El crecimiento de los datos es una función de múltiples avances tecnológicos. La adopción de la nube, las tecnologías móviles, aplicaciones, dispositivos portátiles, redes inteligentes / inteligentes, y el uso de Internet son algunos de los principales factores de crecimiento en los datos generales. Para poner esto en perspectiva, IDC estima que el universo digital duplica su tamaño cada año y alcanzaría 44 ZB en 2020 desde el 4,4 ZB de los datos generados en 2013. También pronostica que el gran mercado de la tecnología y los servicios de datos crecerá a un 26,4% tasa de crecimiento anual compuesta de millones de dólares hasta el 41,5 $ 2018, o alrededor de seis veces la tasa de crecimiento del mercado global de tecnología de la información.

 La tecnología de almacenamiento de bajo coste, el uso de teléfonos inteligentes y la nube favorecen el manejo de grandes volúmenes de datos y su análisis

En la imagen anterior se muestran los principales sectores que han visto nuevas soluciones en el análisis de datos como reflejo del comportamiento digital del usuario financiero:  

• Áreas de servicios financieros
• Credit Scoring
  
• Customer Acquisition
• Marketing, Customer Retention, and Loyalty Programs
• Risk Management
• Investment Management

Además de acelerar el proceso comercial y favorecer los servicios financieros a disposición de los clientes, diversas regulaciones hacen que sea vital para los bancos el uso de éstas tecnologías para almacenar y administrar más información acerca de los pagos.

Desde captación de clientes, retención y fidelización, pasando por startups dedicadas a la gestión de riesgos e inversiones y robo-advisors son algunas de las empresas Fintech -no exclusivamente startups-  que trabajan con la tecnología del manejo de datos: BillGuard, Centrífuga, Feedzai, Klarna, Wealthfront, EidoSearch, SigFig, LearnVest, Jemstep, Cardlytics, Truaxis (adquirida por MasterCard en 2012), Segmint, Personetics.

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