Tendencias y conclusiones del mayor evento del año sobre banca y pagos

Este otoño, miles de líderes del sector de los servicios financieros se reunieron en la conferencia anual Money 20/20 para hablar sobre tendencias en pagos, cumplimiento, reducción del fraude, tesorería y transacciones, y mucho más. Las conversaciones se centraron en el tema “Humano x máquina” y, aunque la inteligencia artificial (IA) fue el foco, hubo mucha otra información relacionada con los análisis de datos en tiempo real, las consideraciones de seguridad y las estrategias de los clientes que guían el futuro del dinero. 

Hablamos con algunos expertos y partners de Snowflake para saber qué conclusiones habían sacado, qué casos de uso en tendencia estaban detectando y a qué prestar atención a medida que la banca y los pagos evolucionan hacia el futuro.

La arquitectura de datos e IA importa 

“Antes de centrarse en casos de uso de IA y ML, como la hiperpersonalización y la prevención de fraudes, es importante que los datos y la arquitectura de datos estén organizados y estructurados de forma que cumplan los requisitos y estándares de los organismos reguladores locales de todo el mundo. Esos requisitos se pueden cumplir utilizando la infraestructura y los servicios de nube. Es importante que la comunidad de pago entienda los formatos de archivo abiertos, los formatos de tabla abiertos y cómo la última tecnología de nube que aprovecha GPU permitirá innovar en los nuevos datos y procesos de datos de aquí en adelante”. Paul Chang, Head of Payment Networks de AWS

“Los almacenes de datos están tomando mucho impulso en este momento, y Snowflake está a la vanguardia de esta tendencia. No es de extrañar si se tienen en cuenta todas las ventajas, como la reducción de la complejidad, y sus costes, y la habilitación del acceso a datos sin copias (ideal para centralizar la gobernanza de datos). A muchas personas les resultó interesante ver cómo se estos beneficios se reflejaban en la experiencia del cliente. La mejor pila tecnológica, que permite acceder a datos sin copias a una solución de interacción con el cliente, permite a los profesionales del marketing optimizar los flujos de trabajo de marketing y crear de forma independiente experiencias de segmentación o activadas por eventos, todo ello de una manera eficiente, escalable y segura”. Erin Bankaitis, Director, Industry Marketing, Braze

“El ritmo al que las empresas emergentes de tecnología financiera (FinTech) escalan o fracasan se acelera con los avances en IA. Para estas empresas, resulta esencial considerar la estrategia de datos en una etapa temprana y cómo trabajan con otras aplicaciones empresariales. Tanto las empresas como los inversores de riesgo presionan para que sus inversiones sean más disciplinarias y se centran en buscar un camino más corto hacia el crecimiento y el retorno de la inversión. Tanto para las empresas emergentes como para las empresas, la infraestructura y las fuentes de datos que están considerando implementar deben tener una ruta clara hacia el valor y ser capaces de escalar de forma rentable”. Sam Shapiro-Kline, Director of Product Marketing de TransUnion TruAudience Marketing Solutions

Los ecosistemas también importan

“Veo la oportunidad de fomentar más relaciones de colaboración en todo el ecosistema, incluidos los vendedores. Actualmente, tanta colaboración se ve obstaculizada por la falta de un entendimiento mutuo de las necesidades y de una colaboración de datos común. Algunas de las técnicas habituales en el sector de los medios de comunicación y el marketing, como la resolución de identidades, podrían acelerar nuevos casos de uso y nuevas fuentes de ingresos entre las empresas de servicios financieros”. Prabhath Nanisetty, Industry Lead, Retail Data and Q-Commerce de Snowflake

“Los líderes de datos en servicios financieros deben priorizar la interoperabilidad y la conectividad de datos. A medida que el ecosistema financiero está cada vez más interconectado, las instituciones necesitan formas seguras y escalables de compartir datos entre plataformas y con partners externos, al tiempo que mantienen altos estándares de privacidad y cumplimiento. La interoperabilidad es fundamental para ofrecer una experiencia multicanal cohesiva que se adapte a las expectativas de los clientes en cuanto a transacciones instantáneas y fluidas”. Richard Winston, Global Financial Services Leader de Slalom

El ROI de la IA es lo mejor

“La IA dominó la conversación en Money 20/20. Es evidente que este año muchas organizaciones han dejado atrás la prueba de concepto para pasar a la implementación real de la IA. Sin embargo, la IA puede ser cara y requerir muchos recursos sin un ROI demostrado, por lo que abundan los debates sobre qué casos de uso fueron más relevantes para los servicios financieros. En el nivel más alto, había dos temas claros: casos de uso internos de IA que aumentaban la eficiencia a la vez que reducían los costes y casos de uso comerciales de IA que mejoraban las experiencias de los usuarios. Internamente, los bancos utilizan la IA para reducir la carga de la gestión de datos, incluidos el linaje y los controles de calidad, o para aumentar la eficiencia con la inteligencia empresarial, especialmente en los centros de llamadas. Desde el punto de vista comercial, hemos conocido casos de uso de IA relacionados con los servicios de tesorería, la detección de fraudes y las analíticas de riesgos. ¿Qué tienen en común? Dejar que los clientes utilicen el lenguaje natural para obtener información y analíticas sobre los datos bancarios”. James McGeehan, Head of Banking and Payments de Snowflake

Merece la pena explorar nuevas oportunidades con nuevas tecnologías

“Una conclusión sorprendente fue el interés en la intersección de la IA y la moneda digital (monedas digitales de los bancos centrales y criptomonedas estables) como soluciones para los pagos transfronterizos baratos en tiempo real, lo que puso de relieve un fuerte cambio hacia las monedas digitales que conectan las finanzas tradicionales con las plataformas digitales modernas. Otro tema clave fue el papel de las finanzas integradas, ya que las marcas están cada vez más interesadas en saber cómo integrar los servicios financieros directamente en sus ecosistemas para ofrecer experiencias fluidas y personalizadas.

“Uno de los ámbitos de mayor impacto, aunque poco comentado, es el potencial de las finanzas autónomas, donde los sistemas no solo automatizan los pagos, sino que gestionan las cuentas y los procesos financieros con una intervención humana mínima. Más allá de la mera automatización, las finanzas autónomas tienen el potencial de transformar la forma en que las personas y las empresas interactúan con sus finanzas, y ofrecen un enfoque altamente personalizado y dinámico que se anticipa a las necesidades de los usuarios. Sin embargo, este cambio requiere nuevos estándares en ciberseguridad, privacidad y cumplimiento normativo para fomentar la confianza de los usuarios y garantizar la alineación normativa”. Richard Winston

Estos expertos también observaron que surgían determinados casos de uso durante las conversaciones. A continuación, profundizan en tres de las principales tendencias a tener en cuenta.

Caso de uso en tendencia 1: Vista integral del cliente y análisis de marketing

“El sector de los servicios financieros está dispuesto a mejorar la personalización de sus experiencias de mensajería. Lo ideal es maximizar esta personalización utilizando la mínima cantidad de datos de los clientes para potenciar estas experiencias. Esta prioridad ha sido un tema durante muchos años, pero muchos se están quedando cortos debido a las limitaciones de la pila de tecnología de marketing, un tema que es cada vez más urgente e importante. Por ello, los líderes de datos están aceptando cómo las limitaciones de la pila de tecnología de marketing no solo afectan a la experiencia del cliente, sino que también generan riesgos desde el punto de vista de la gobernanza de datos. Por ello, los líderes de datos están dando prioridad a un enfoque óptimo que permita acceder a los datos, y activarlos y distribuirlos, de forma más fluida y segura”. Erin Bankaitis

“Los líderes de datos de servicios financieros quieren ampliar el acceso a conjuntos de datos escalados para marketing. Piensan cada vez más en cómo los conjuntos de datos son activos que pueden aportar valor para varios casos de uso en marketing, así como para equipos ajenos al marketing. Los líderes necesitan un enfoque para conectar sus datos entre tecnologías de marketing, como el uso de una resolución de identidades unificada”. Sam Shapiro-Kline

“Los minoristas y directores generales desean constantemente obtener más información sobre sus clientes, no solo con fines publicitarios, sino también para fomentar la innovación y crear nuevos productos y servicios. Comprender mejor cómo operan sus clientes en el sector de los servicios financieros —como la banca, las inversiones o los préstamos— puede ayudarles a comprender mejor los objetivos, los motores y las barreras de los distintos grupos de consumidores, lo que podría dar lugar a nuevas ideas en torno a la eliminación de los desiertos alimentarios urbanos o la expansión de sus marcas a diferentes niveles de precios”. Prabhath Nanisetty

Caso de uso en tendencia 2: Servicios de tesorería

“Con la cantidad de datos disponibles en varios sistemas y plataformas diferentes, el caso de uso de los servicios de tesorería es ideal para la transformación con IA. La capacidad de integrar la IA en los análisis de liquidez y capital —incluida la optimización de la previsión del flujo de efectivo y la conciliación, así como la detección del fraude— separará a los ganadores de los rezagados del sector. La IA transformará la experiencia de los datos y los democratizará en manos de los tesoreros empresariales, permitiéndoles así consultar sus sistemas de planificación de recursos empresariales (enterprise resource planning, ERP) y otros sistemas de contabilidad en lenguaje natural”. James McGeehan

Caso de uso en tendencia 3: Detección de fraudes 

“Otro tema recurrente era la necesidad urgente de compartir datos e infraestructuras de fraude de forma más sólida y en todo el sector entre los participantes del sistema de pagos. A medida que la IA y las tecnologías de IA agente avanzan, presentan oportunidades y desafíos duales: Aunque mantienen la promesa de una habilitación de pagos más eficiente y segura, los ciberdelincuentes también recurren a la IA de formas cada vez más sofisticadas para crear formas más difíciles de detectar de fraude transaccional. 

Esta evolución subraya la importancia de la defensa colectiva: al agrupar información sobre esquemas fraudulentos y anomalías transaccionales en una amplia red de participantes, el sector puede reforzar su resiliencia ante las amenazas derivadas de la IA. Un data sharing colaborativo como este crearía un ecosistema más fortificado, donde la inteligencia colectiva de muchos proporciona una línea de defensa más sólida de lo que cualquier institución o grupo pequeño podría lograr por sí solo”. Richard Winston

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