Gracias a su aportación económica, seguiremos potenciando nuestro sistema de Gestor de Finanzas Personales (PFM) mediante el aprovechamiento de tecnologías de vanguardia en el análisis de datos.
Óscar Barba
Cofundador y CTO de Coinscrap Finance
Un vistazo al proyecto "Inteligencia Financiera Hiperpersonalizada "
La gestión financiera personalizada se ha convertido en una necesidad para los usuarios en los últimos años. La manera en la que administramos nuestro dinero se ha vuelto –prácticamente– 100% digital, por eso resulta imprescindible para bancos, neobancos y fintech optimizar las herramientas presentes en sus plataformas digitales.
En Coinscrap Finance apostamos por llevar la gestión económica al siguiente nivel, ofreciendo experiencias más completas y adaptadas a las necesidades del cliente final.
Desarrollos clave en los que centraremos nuestros esfuerzos
En el proyecto de Inteligencia Financiera Hiperpersonalizada nos enfocamos en la segmentación de usuarios en tiempo real, la capacidad de realizar predicciones financieras y la entrega de recomendaciones hiperpersonalizadas, entre otros desarrollos clave.
Estas funcionalidades permitirán a las entidades comprender mejor las necesidades individuales de los usuarios, proporcionándoles recomendaciones y sugiriendo acciones adaptadas a su situación financiera específica.
Colaboración y participación: un equipo de trabajo sobresaliente
El proyecto cuenta con un equipo de expertos de primer nivel: en primer lugar, trabajamos con el grupo de investigación AtlanTiC de la Universidad de Vigo y, en segundo, contamos con la participación de 9 profesionales multidisciplinares dentro de nuestras filas.
Esta colaboración garantiza una visión integral y experta en el desarrollo e implementación de nuevas funcionalidades. Nuestra asociación estratégica asegura la excelencia en el desarrollo de nuevas tecnologías. De esta forma esperamos fortalecer aún más nuestra posición como líder tecnológico en la industria fintech.
Con la implementación exitosa de este proyecto, seremos además referentes en el ámbito de la gestión financiera personalizada, mejorando la toma de decisiones y la situación económica de los usuarios de banca.
El enfoque en la hiperpersonalización, la predicción financiera y la generación de clústers de usuarios brindará una experiencia única y valiosa a los clientes, impulsando también el crecimiento y la expansión de las entidades.
Innovación en acción: 5 áreas principales de investigación
Segmentación de clientes bancarios
Esta área permite agrupar a los usuarios en diferentes categorías en función de su comportamiento financiero. La segmentación facilita la comunicación, el envío de recomendaciones personalizadas, y la comprensión de las necesidades de cada grupo de usuarios. El conocimiento profundo que se obtiene del enriquecimiento del dato será vital para dar el mejor servicio del mercado.
Identificación de tendencias financieras
Otro aspecto importante es la identificación de tendencias en los hábitos económicos de los usuarios. Al enriquecer las transacciones bancarias, las compañías pueden anticiparse a las necesidades del cliente, mejorando sus productos y servicios ad hoc. Descubrir patrones e identificar oportunidades de venta son dos de las ventajas principales de este apartado.
Prevención del fraude y aumento de la seguridad
El proyecto también se enfocará en este punto, utilizando el análisis del dato transaccional para detectar actividades sospechosas o fraudulentas y tomar medidas preventivas. Esto brinda un nivel adicional de protección para los usuarios y sus activos financieros. Las entidades que priorizan la seguridad mantienen tasas más altas de fidelidad y es más probable que sean recomendadas a terceros.
Mejora en las recomendaciones de productos financieros
Como ya hemos mencionado, un mejor entendimiento del comportamiento de los usuarios, se traduce en técnicas de venta más acertadas con una menor inversión de recursos. Es posible ofrecer productos y servicios precisos y relevantes, que mejoren la experiencia del cliente y aumenten su engagement.
Análisis predictivo con técnicas de aprendizaje automático
Finalmente, el proyecto utilizará machine learning e inteligencia artificial para predecir el comportamiento futuro de los usuarios, permitiendo a las compañías anticiparse a sus necesidades y ofrecerles soluciones en el momento justo. Esto elimina la fricción generada por los mensajes masivos que lanzan las entidades financieras.
Objetivos y metodología: los detalles del proyecto de Inteligencia Financiera Hiperpersonalizada
El proyecto tiene como objetivo principal desarrollar e implementar nuevas funcionalidades en el sistema PFM de Coinscrap Finance, centrándose en la investigación previa, el análisis científico-técnico y el desarrollo e integración de módulos especializados.
La metodología combinará técnicas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas para abordar los diferentes objetivos del proyecto.
Será necesaria también la aplicación y el desarrollo de tecnologías como técnicas de clustering, análisis estadísticos, recomendadores de productos, estudio de series temporales, streaming de modelos de machine learning y técnicas de explicabilidad.
Todo ello permitirá el procesamiento de datos, la detección de patrones, la generación de recomendaciones personalizadasy la interpretación de los resultados obtenidos.
Ventajas de la investigación para el sector financiero
Se trata de una iniciativa que ofrece beneficios significativos tanto para los clientes como para las instituciones financieras. Los usuarios obtendrán un mayor control sobre su situación económica, con una visión completa de todos sus movimientos bancarios, informes detallados, experiencias personalizadas, por no mencionar la transparencia y seguridad de sus transacciones.
Por otra parte, las entidades podrán mejorar sus servicios, prevenir fraudes y tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de patrones de comportamiento de sus clientes. La propuesta de valor principal del proyecto es capacitar a las entidades para que puedan brindar una experiencia hiperpersonalizada a los usuarios.
Gracias a Coinscrap Finance, los bancos, neobancos y fintech serán capaces de generar una mayor interacción y compromiso con todos y cada uno de ellos. Porque esta vez es personal.
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.
