Para lograrlo, implementaremos tres nuevos desarrollos que nos permitirán aumentar el valor añadido de nuestro módulo.
Óscar Barba
Cofundador y CTO de Coinscrap Finance
Estas son las claves para conocer mejor al usuario de banca:
1. Generar segmentos de usuarios en tiempo real.
El concepto o descripción del movimiento bancario es extremadamente útil para las entidades. Gracias a toda la información que contiene, se logra una comprensión profunda de las necesidades y preferencias de cada usuario, lo que a su vez facilita la entrega de recomendaciones y acciones personalizadas.
Desde el punto de vista de nuestros clientes, esto les permitirá un análisis profundo de sus tipologías de consumidores, además de posibilitar una mayor comprensión de las necesidades y preferencias de cada persona.
2. Mejora de la capacidad del sistema para realizar predicciones bancarias.
A partir del análisis de datos históricos, se desarrollará un modelo que permita identificar patrones y tendencias financieras, al igual que realizar predicciones precisas sobre eventos futuros.
Esto ofrece a los usuarios una visión anticipada de su situación financiera, permitiéndoles tomar decisiones informadas y planificar mejor sus finanzas. Los beneficios de esta funcionalidad incluyen una mayor capacidad de control y planificación por parte de los usuarios.
Todo ello se traduce en facilitar su bienestar financiero.
3. Ofrecer una experiencia financiera hiperpersonalizada.
A través del análisis de datos históricos, el sistema de predicción obtiene una serie de conclusiones. El sistema acompaña al usuario en el seguimiento de sus finanzas personales, proporcionando recomendaciones, insights relevantes y alertas sobre potenciales productos financieros que puedan interesarle.
Esto supone mayor interacción y compromiso con la marca, por no mencionar una mayor conversión a venta en los productos y servicios financieros disponibles.
Algunos objetivos clave a la hora de mejorar un PFM o gestor de gastos
La realización de una investigación previa exhaustiva sobre el estado del arte en segmentación de usuarios es primordial a la hora de desarrollar nuestro proyecto. Empleamos algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de recomendación personalizada basadas en inteligencia artificial y deep learning.
Esto nos permite comprender las últimas tendencias y avances en el campo y establecer una base sólida sobre la que trabajar.
El análisis científico-técnico de los modelos algorítmicos no supervisados basados en la tecnología mencionada es el siguiente paso para una segmentación de usuarios sobresaliente. Se evalúan y comparan diferentes enfoques y técnicas, identificando el más adecuado para este proyecto. A continuación diseñamos y desarrollamos el módulo de segmentación en tiempo real, que nos permite diseñar y desarrollar el módulo de recomendaciones hiperpersonalizadas.
Lo mismo ocurre con el módulo de forecasting. Utilizamos técnicas de análisis de series temporales y aprendizaje automático para predecir la inclinación a la compra de productos por parte de los usuarios. Entonces procedemos a la integración de todos los módulos desarrollados en una solución coherente y funcional.
Esta es la última fase del proyecto, en la que se realizan pruebas exhaustivas, además de documentar todo el proceso técnico.
Echa un vistazo a nuestro proyecto "Inteligencia Financiera Hiperpersonalizada"
Profundizamos en las características técnicas de nuestro proyecto
"Hyper personalized Finance Intelligence" representa un importante avance en el diseño de este tipo de herramientas. Partiendo de un potente categorizador de movimientos bancarios, podemos crear un nuevo sistema con capacidad de detectar patrones de conducta de los usuarios, así como extraer conocimiento de sus hábitos de compra y preferencias de producto.
Concretamente, buscamos abordar los siguientes aspectos de manera transversal:
Clustering de usuarios por movimientos similares.
Se identificarán grupos de personas con preferencias financieras y comerciales similares.
Identificación de eventos relevantes.
El sistema identificará eventos que constituyen outliers en el comportamiento de los usuarios (ingresos o gastos inesperados) y eventos concretos de interés (compras inmobiliarias, ingresos altos no habituales como herencias, situaciones personales).
Recomendador de productos.
Se detectarán tipos de productos (categorías y productos) adquiridos a través de las transacciones bancarias y, mediante análisis de similaridades de movimientos, se recomendarán nuevos productos a otros usuarios.
Predicción de la adquisición de productos futuros.
Analizando patrones de movimientos se predecirá la inclinación a la compra de productos. La principal diferencia con el recomendador de productos es que esta aproximación se basa en el análisis de patrones en históricos previos a la compra.
Cada uno de los objetivos listados con anterioridad se abordará combinando supervisadas y no supervisadas técnicas de Machine Learning. Los algoritmos supervisados necesitan contar con conjuntos de datos etiquetados (De Arriba-Perez, 2020). De ellos se extraerán patrones de conducta utilizando las relaciones matemáticas existentes entre las variables introducidas al sistema y la categoría objetivo.
Por otro lado, los sistemas no supervisados se emplearán para detectar agrupaciones de entradas cuyas variables están relacionadas entre sí y por lo tanto sean similares (Naeem, 2023) en el dominio objetivo. Estos mismos sistemas son capaces de detectar elementos alejados del resto de las muestras (usuarios aislados u outliers).
La falta de tecnología avanzada y personalización en el sector financiero tradicional limita su capacidad para ofrecer experiencias financieras modernas y adaptadas a las necesidades de las nuevas generaciones. Desde Coinscrap Finance, estamos seguros de que este innovador proyecto podrá suplir esta carencia y lograr que las entidades se desmarquen y alcancen unas cuotas de engagement y comprensión de sus clientes nunca vistas.
Sobre el autor
Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales.
Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca. Recientemente ha obtenido la certificación ITIL Fundamentals, un reconocimiento a las buenas prácticas en la gestión de servicios TI.
