Las principales tendencias fintech de Money 20/20
El sector fintech está a punto de alcanzar un punto de inflexión importante. La IA generativa continúa creando nuevas oportunidades (y nuevos riesgos para la seguridad) a medida que reconfigura las operaciones financieras. Y con miles de millones de personas aún sin bancarizar o con insuficiente bancarización en todo el mundo, las oportunidades de disrupción son enormes: los expertos predicen que el mercado fintech podría dispararse hasta la asombrosa cifra de 1,5 billones de dólares en ingresos para 2030.
Estos son solo algunos de los temas candentes en el Money 20/20 de esta semana, donde los principales actores de fintech se reúnen cada año para discutir el futuro del dinero. Mientras IBM concluye su visita a la megaconferencia anual sobre dinero, nos reunimos con Kamini Belday, directora de Soluciones de Pagos Globales de IBM® Cloud, para conocer su opinión sobre las tendencias fintech a las que hay que prestar atención en el próximo año.
P. A medida que la fintech madura, muchas empresas que empezaron como disruptivas son ahora titulares del sector. ¿Por qué estamos viendo este cambio?
Belday: Hay muchos factores que contribuyen. Las preferencias de los consumidores están cambiando: todos queremos algo digital, fácil de usar, instantáneo y cómodo. Las empresas de tecnología financiera que empezaron como disruptivas han evolucionado para cumplir con los requisitos de los consumidores, lo que les ha permitido posicionarse como líderes. Con el tiempo, han creado reconocimiento de marca y confianza, lo que los convierte en alternativas viables a los bancos tradicionales. PayPal y Square, que ahora es Block, Inc., son un par de ejemplos notables.
Mirándolo desde el punto de vista normativo, muchas empresas fintech que se han adaptado e invertido en el cumplimiento han podido mantener el crecimiento. Han generado confianza con los consumidores. Compáralo con otras empresas fintech que operan en entornos relativamente poco regulados.
Estas empresas también se están centrando en colaborar con los bancos. Están ofreciendo soluciones de marca blanca para poder acceder a mercados más grandes y proporcionar soluciones más integradas. Esto las convierte en pioneras en capital riesgo, lo que, a su vez, les ayuda a escalar rápidamente para convertirse en titulares.
P. Hablemos de monederos digitales. Venmo, Zelle y otras billeteras digitales de propiedad privada son comunes en los EE. UU., pero FedNow de la Reserva Federal aún no se ha adoptado ampliamente. Al mismo tiempo, Unified Payments Interface (UPI) de la India y Pix de Brasil son administrados por el gobierno y tienen mucho éxito. ¿Han tenido éxito porque proporcionan un acceso financiero generalizado a las poblaciones no bancarizadas de sus respectivos países o por otras razones?
Belday: UPI y Pix han tenido un gran éxito por muchas razones, empezando por el gobierno, que otorga credibilidad y fomenta la adopción. Ambas soluciones de pago en tiempo real se han desarrollado sobre infraestructuras tecnológicas robustas capaces de gestionar grandes volúmenes de transacciones de forma segura y escalable, con principios basados en la nube. El diseño es personalizado y fácil de usar: cualquiera que use un teléfono móvil puede activar pagos instantáneos, y esto es crucial en países con alta penetración móvil pero infraestructura bancaria más baja. Además, las campañas de conciencia pública que educan a los usuarios sobre los pagos digitales y la creación de un negocio únicamente a través de sus móviles han fomentado una mayor adopción.
El servicio FedNow de la Reserva Federal, cuyo objetivo es proporcionar soluciones de pago en tiempo real en los Estados Unidos, se enfrentó a algunos retos inicialmente, pero su adopción se está acelerando. Hay algunos factores clave que contribuyen aquí. La preparación del mercado es una cuestión. Otra es que los bancos de nivel 1 necesitan más tiempo para actualizarse e integrarse completamente con FedNow porque ya cuentan con sistemas de pagos electrónicos establecidos que están profundamente arraigados en cargas de trabajo críticas en todo el mundo. Los bancos también son cautelosos a la hora de adoptar nuevas tecnologías debido a los mandatos de cumplimiento normativo, así como a los costes de transacción, donde deben sopesar los costes de adopción frente a mantener las luces encendidas.
P. ¿Veremos más cambios en la forma en que la gente mueve el dinero?
Belday: Está evolucionando ahora y seguirá evolucionando significativamente en los próximos tres a cinco años. Creo que se verá impulsado por el cambio de las preferencias de los consumidores, el desarrollo normativo, un mayor enfoque en la privacidad y la seguridad, la inclusión financiera y los avances de Tecnología como DeFi [finanzas descentralizadas], CBDC [moneda digital del banco central] y recursos digitales. A medida que se desarrollen estas tendencias, las empresas y las instituciones financieras deberán seguir siendo ágiles para navegar por las complejidades del nuevo panorama de movimientos de dinero.
P. Con el auge de la banca abierta, las empresas fintech están utilizando la IA para integrar los datos de los clientes en varias instituciones financieras para proporcionar una visión unificada de las finanzas. ¿Cómo son la confianza de los clientes y los datos responsables en la era de la IA?
Belday: Empieza con los principios fundamentales para promover la transparencia algorítmica de la IA. El propósito de la IA es aumentar la inteligencia humana, no sustituirla ni operar de forma independiente. Me recuerda una cita de Thomas Watson Jr., segundo presidente de IBM: "Nuestras máquinas no deberían ser más que herramientas para ampliar los poderes de los seres humanos que las utilizan". En IBM seguimos manteniendo este punto de vista.
En segundo lugar, los datos y los conocimientos pertenecen a quien los crea. ¡Los sistemas de IA deben priorizar y salvaguardar la privacidad y los derechos de los usuarios en todo momento! Y tercero, la tecnología debe ser transparente y explicable. Las empresas deben ser claras sobre quién entrena sus sistemas de IA, qué datos se utilizan en el entrenamiento y, lo más importante, qué se incluye en las recomendaciones de sus algoritmos.
La IA tiene el potencial de aumentar significativamente la confianza de los clientes cuando se utiliza de forma responsable y ética. Al dar prioridad a la transparencia, la seguridad, la equidad y el compromiso con el cliente, las empresas pueden establecer relaciones sólidas con sus clientes y, al mismo tiempo, garantizar que los datos se manejen con cuidado. Esto incluye tener políticas claras sobre el uso de datos, auditorías periódicas y un compromiso con las prácticas éticas. La responsabilidad fomenta una cultura de confianza y anima a los clientes a interactuar con la marca.
P. Las instituciones financieras se enfrentan a crecientes amenazas de fraude y otros riesgos de seguridad en el actual panorama digital. ¿Cuáles son algunas de las formas en que podremos utilizar la IA para mitigar estos problemas en el futuro?
Belday: A medida que los sistemas de pago se vuelvan cada vez más complejos e interconectados, será crucial aprovechar la IA para mejorar la seguridad. La aplicación de métodos de autenticación multifactor [MFA] como las huellas dactilares, el reconocimiento facial y el reconocimiento de voz para verificar las identidades de los usuarios añadirá una capa de seguridad. Si los algoritmos de IA analizan los patrones de las transacciones en tiempo real, se establecerá la actividad normal de los usuarios. Cualquier desviación de estos patrones puede activar alertas, pasos de verificación adicionales o ambos, que pueden automatizarse mediante IA para evitar el fraude. Y la IA generativa puede añadir otra capa de seguridad creando conjuntos de datos sintéticos que simulen transacciones fraudulentas.
Por último, la IA predictiva puede utilizarse para analizar datos históricos y realizar predicciones en tiempo real sobre la probabilidad de fraude con modelos de puntuación de riesgos que pueden incluir elementos de datos ampliados de los procesadores de pagos, así como de los bancos. Esto significa que a medida que los defraudadores desarrollan nuevas tácticas, la IA puede ajustar sus algoritmos para contrarrestar los métodos con eficacia, mediante el aprendizaje y la adaptación continuos.
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