El Big data ahora es un activo: Clara

La tecnología irrumpió en la forma en la que las empresas ofrecen más y mejores soluciones a sus clientes, especialmente a partir de la interpretación del big data,  una tendencia que comienza a cobrar más fuerza, pues permite a las empresas desde introducir mejoras en los productos y servicios que ofrecen, hasta adaptar modelos de negocio de manera rápida, con la finalidad de satisfacer de manera específica las necesidades reales de otras empresas y consumidores, señaló Clara. 

De acuerdo con Carlos Grandet, Director de Datos en Clara, plataforma digital de gasto corporativo en Latinoamérica, el procesamiento de big data para obtener información significativa, se está convirtiendo en un importante activo en un panorama internacional cada vez más competitivo y que permite ofrecer nuevas y mejores experiencias a los consumidores.  En este sentido, el experto comparte cuatro tendencias tecnológicas clave que los estrategas deben tener en cuenta para este 2023:

1. Inteligencia artificial para mejora en la toma de decisiones, comportamiento del consumidor, finanzas internas y ciberseguridad se encuentran entre las categorías más relevantes donde las empresas pueden aprovechar sus propios datos, y es por ello que los servicios de SaaS (software as a service), normalmente basados en plataformas en línea, se han convertido en modelos de gestión de data más transformadores para las empresas en los últimos años
2. Machine learning para la evaluación de riesgos y perspectivas crediticias, la evaluación del riesgo crediticio es el núcleo de los sistemas financieros modernos. Tradicionalmente, el riesgo se mide mediante métodos estadísticos y auditorías manuales, pero los recientes avances en inteligencia artificial abren la puerta a una nueva ola de aprendizaje automático. Los modelos y algoritmos de riesgo crediticio basados en ‘machine learning’ han atraído cada vez más la atención tanto de los emisores de crédito como de los inversores, pues los científicos de datos han demostrado que la mayoría de los modelos de ‘deep learning’ superan a los algoritmos clásicos de aprendizaje automático y estadísticos en la estimación del riesgo crediticio, por lo que los métodos de conjunto proporcionan una precisión aún mayor en comparación con los modelos individuales
3. Creciente adopción de métodos de pago digitales, una gran parte de la población de América Latina sigue sin estar bancarizada y amplios segmentos de la población siguen prefiriendo el efectivo para las transacciones diarias. En 2020, el 45% de los latinoamericanos no tenía cuenta bancaria y aproximadamente el 80% no tenía tarjeta de crédito. Sin embargo, este panorama ha comenzado a cambiar rápidamente después de 2020, donde las opciones de pago digital se dispararon junto con el comercio electrónico: las transacciones a través de la banca móvil crecieron al menos un 48% en 2020 en toda América Latina, y se espera que la tendencia siga creciendo a medida que la nueva industria de pagos digitales siga creciendo.  Se espera que la innovación tecnológica siga diversificando las opciones, desde los métodos de pago sin contacto hasta las plataformas de pagos y transferencias 
4. Integración de servicios digitales entre empresas, las alianzas entre diferentes proveedores de herramientas digitales empresariales es una tendencia que ya ha demostrado ser de gran utilidad práctica para las empresas. Se espera que las nuevas sinergias entre empresas y productos, que potencian el valor añadido de cada proveedor al integrar sus servicios en interfaces fáciles de usar, ayuden a empresas de todos los tamaños a acceder a una amplia gama de servicios a precios relativamente accesibles, reduciendo y automatizando procesos