Sin embargo, para aprovechar todo su potencial, es necesario ir más allá de la simple recopilación de datos y adentrarse en el mundo de la categorización y el enriquecimiento de la información. Coinscrap Finance lleva años ayudando a la industria financiera a hiperpersonalizar sus relaciones con sus clientes gracias a su motor de IA propio, COCO.
Juan Carlos López
Cofundador y CPO de Coinscrap Finance
¿Qué es la categorización del dato bancario?
La categorización de datos bancarios se trata de un proceso 100% digital y automático con el que las entidades financieras pueden clasificar cada movimiento bancario de los usuarios en una estructura jerárquica definida: categoría y subcategoría.
Esto significa para las personas una mayor comprensión de sus gastos, al identificar los comercios donde están comprando y mostrar la categoría del establecimiento: ocio, salud y deporte, seguros, automóvil y transporte, etc.
Las subcategorías añaden una capa adicional de información. Dicen si se trata de un concierto, un gimnasio, un seguro de hogar o una gasolinera, en el caso de las categorías antes mencionadas. Esto permite a las personas tomar decisiones financieras más informadas en su día a día.
¿Cómo se usa la categorización en banca?
Agrupar los ingresos y gastos en categorías y subcategorías facilita a los usuarios el análisis de su economía doméstica. Los bancos pueden mostrar así una visión estructurada de los comercios a los que el cliente destina más dinero.
De esta manera, las personas disponen de toda la información necesaria para manejar sus finanzas de la mejor manera posible. Además, al proporcionar a bancos y aseguradoras una visión detallada del comportamiento de sus clientes, contribuimos a la generación de recomendaciones personalizadas y la mejora de las estrategias de negocio.
El secreto para una experiencia financiera mejorada: Tipos y especialidades
En Coinscrap Finance no nos detenemos en la simple categorización de los datos. A través de nuestra solución vamos un paso más allá, agregando información valiosa a cada transacción: el tipo y la especialidad.
El proceso de enriquecer el dato transaccional dura tan solo unos milisegundos. Con él, bancos y usuarios obtienen un nivel de detalle extremo: nombre (o marca del comercio), logo y url del merchant, actividad económica, dirección, geolocalización, método de pago utilizado, tipo de establecimiento, especialidad, si se trata de un pago recurrente, y la huella de carbono asociada a la compra.
Tal y como menciona un reciente estudio de Pronix Inc., el secreto para aumentar las tasas de retención y reducir los costes de adquisición está en utilizar los datos para ofrecer una experiencia hiper personalizada a cada cliente. Ahora los bancos pueden conocer eventos relevantes en la vida de sus usuarios, gracias a la tecnología.
🔎 Veamos un ejemplo:
"Cuando una persona hace una compra en una tienda de animales o realiza un pago en una clínica veterinaria, podemos deducir que en su hogar viven uno o varios animales domésticos. Eso hace posible sugerir productos concretos que puedan ser de interés en ese momento, como un seguro para mascotas."
Además, al mostrar toda la información adicional que ofrecen los tipos y especialidades, los clientes pueden navegar por su historial de gastos, identificar patrones de consumoe, incluso, detectar posibles compras fraudulentas.
Los bancos también se benefician, al ver reducidos los chargebacks hasta en un 25% gracias a una mayor comprensión del transaccional por parte del cliente. Nuestros vecinos de Reino Unido hicieron público hace poco un dato llamativo: el valor total de los reembolsos y las disputas sobre cargos supera los 10 mil millones de libras al año.
La inteligencia artificial al servicio de la categorización transaccional
Detrás de la categorización detallada se encuentra un poderoso motor de inteligencia artificial: COCO. Como te cuenta mi colega Óscar Barba, COCO ha sido desarrollado en colaboración con la Universidad de Vigo.
Este sistema, líder en categorización del dato bancario en español. Con más de un 90% de precisión, es capaz de procesar millones de transacciones en un abrir y cerrar de ojos, asegurando una experiencia de usuario inmejorable.
De esta forma, podemos aumentar la salud financiera de la población y ayudar a los bancos a crear aplicaciones intuitivas que mejoren la experiencia de usuario. En Coinscrap Finance creemos que facilitar la comprensión de las finanzas personales empodera a las personas y les permite alcanzar sus objetivos de ahorro rápidamente y sin esfuerzo.
Beneficios tangibles de la categorización para instituciones financieras y usuarios
🔎 Ahora, veamos otro ejemplo práctico:
Cuando una persona realiza una transacción en una tienda, nuestra herramienta selecciona la información que genera el establecimiento y la nutre de la siguiente manera durante el proceso de categorización:
La ventaja competitiva que supone conocer el fin de una suscripción, el vencimiento de un seguro o la llegada de un nuevo miembro de la familia al hogar, supone revolucionar las reglas del juego. Eso y más está contenido en la información transaccional del cliente.
Identificación de suscripciones y pagos recurrentes
Te contaré algo sobre estos dos aspectos. Mediante el análisis del nombre, el importe y la fecha del cargo, nuestra herramienta es capaz de identificar este tipo de pagos y devolver información valiosa. Las suscripciones son gastos hormigas con un peso importante en la economía familiar, por lo que mantenerlas bajo control es fundamental.
Ya se trate de identificar si hablamos de un servicio de streaming de vídeo (Netflix, HBO, Disney), audio (Spotify, Amazon music, Apple music), prensa y revistas (Expansión, Marca, Telva) o educación (Udemy, Domestika, Babbel), lo ideal es poder ver este tipo de gasto en un mismo lugar y de manera 100% digital.
En el caso del pago recurrente, como el IVA, los seguros o las facturas, resulta muy útil para el usuario recibir avisos en caso de que su cuenta pueda quedarse en números rojos ante un inminente pago de este tipo. Las entidades se posicionan como aliados al ofrecer consejos adaptados a las características específicas de cada persona y lanzándolos en el momento adecuado.
Aspectos técnicos: cobertura, escalabilidad e integración
Como te decía, el hecho de que nuestro motor de IA lleve años entrenándose en español implica unas tasas de eficiencia muy próximas al 100%. Esto permite a bancos, neobancos y Fintech españoles y latinoamericanos aprovechar nuestro conocimiento simplemente conectándose a una API.
Uno de nuestros mercados clave es México, desde donde seguimos creciendo hacia países como Argentina, Colombia o Chile. Como startup gallega también buscamos cuidar especialmente al mercado portugués, nuestros vecinos y aliados estratégicos.
Esta cobertura global, combinada con la escalabilidad de nuestras herramientas, nos permite atender las necesidades de una amplia base de clientes, independientemente de la ubicación o el tamaño de la organización.
Nuestra implementación se caracteriza por su sencillez y flexibilidad. Esta plataforma se integra, como mencionaba arriba, a través de una API, lo que permite a las empresas incorporar esta tecnología a sus propias aplicaciones de manera ágil y sin complicaciones.
El futuro de la categorización del dato bancario con inteligencia artificial
El análisis del transaccional se ha convertido en una pieza fundamental para la transformación de la industria financiera. Muchas entidades están descubriendo que es necesario subirse al carro de la innovación para no quedarse atrás.
Espero que conocer nuestra plataforma de categorización, enriquecimiento y optimización de los datos transaccionales te haya ayudado a tomar conciencia de la importancia real de la satisfacción del cliente.
Según un estudio de Movizzon, la banca pierde al 20% de sus clientes por malas experiencias de uso. Cuidar el contacto con las plataformas digitales es vital, pues las nuevas generaciones prácticamente sólo interactúan ahí con su banco o aseguradora.
Con la evolución de la tecnología y la inteligencia artificial, las entidades cuentan con aliados como Coinscrap Finance para mantener a sus clientes satisfechos a lo largo de toda su vida, ayudándoles a mejorar y protegiendo su salud financiera. Ese es el secreto para que sigan confiando en una marca concreta año tras año.
Sobre el autor
Juan Carlos López Díaz es Chief Product Officer y cofundador de Coinscrap Finance. En 2016, junto a David Conde y Óscar Barba, creó Txstockdata y después, Coinscrap App. Tras el enorme éxito obtenido, el negocio pivota hacia el B2B de la mano de EVO Banco y su “Hucha Inteligente”. Como desarrollador, posee más de 8 años de experiencia liderando grandes proyectos.
Junto con su equipo, es capaz de crear las mejores herramientas para el mundo de las finanzas. Desde el departamento de producto, Juan Carlos ha realizado proyectos para grandes compañías del sector: Evo Banco, Santander, Caser, Mapfre o Bankia. Es Ingeniero Eléctrico por la Universidad Central de Venezuela e iOS App Development por la U.N.E.D y la U.C.A.M.
