Fintech basada en datos: revolucionar el customer onboarding con IA y datos externos

El auge de los proveedores de datos externos y de las herramientas avanzadas de analítica de datos impulsadas por IA está revolucionando la forma en que las empresas fintech incorporan clientes. En un mercado saturado, la capacidad de hacer onboarding de clientes de forma eficiente, con rapidez y precisión, es esencial para crecer.

Este artículo explora cómo el ecosistema financiero de datos en evolución permite a los equipos de producto y de riesgo mejorar la precisión del onboarding y lograr un crecimiento rápido, tanto en segmentos de clientes consolidados como en otros aún sin explotar.

Conclusiones clave

• El onboarding basado en datos es esencial para el crecimiento y la seguridad; los equipos que aprovechan datos externos de alta calidad pueden incorporar clientes más rápido y, al mismo tiempo, reducir los riesgos de fraude, lo que les permite escalar de forma eficiente.
• La IA y el machine learning transforman la detección de fraude; el análisis en tiempo real de datos de identidad y de comportamiento permite a las fintech mejorar la precisión del onboarding y protegerse frente a tácticas de fraude cada vez más sofisticadas.
• Las fuentes de datos alternativas abren nuevas oportunidades de mercado; al usar inteligencia de dispositivos, biometría conductual y datos de geolocalización, las fintech pueden evaluar con precisión el riesgo en segmentos con pocas fuentes tradicionales de datos de onboarding.
• La prevención automatizada del fraude mejora la eficiencia y el compliance; integrar soluciones avanzadas contra el fraude agiliza el proceso de onboarding y permite a las empresas crecer sin dejar de mantener altos niveles de seguridad.

Customer onboarding 2.0: de soluciones estáticas a soluciones dinámicas impulsadas por IA

La National Survey of Unbanked and Underbanked Households de la Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) indica que existen aproximadamente 2,5 millones de identidades sintéticas en cuentas bancarias de EE. UU.. Esto pone de relieve la creciente complejidad de las tácticas de fraude que enfrentan las empresas fintech. Sin embargo, las herramientas modernas y los enfoques basados en datos están convirtiendo estos desafíos en oportunidades de crecimiento.

El ecosistema fintech moderno se define cada vez más por enfoques de datos dinámicos que mejoran la eficiencia del onboarding y reducen de forma significativa los riesgos de fraude. La explosión de nuevas fuentes de datos permite a los equipos aprovechar información antes inaccesible, lo que posibilita un onboarding más rápido y preciso, incluso en mercados con una huella digital mínima.

La detección de fraude impulsada por IA y las soluciones de machine learning se han convertido en herramientas esenciales de esta transformación. Yigit Yildirim, SVP of Data & AI de Socure, describe el cambio:

"El panorama de la prevención del fraude ha vivido un cambio revolucionario, al pasar de sistemas fragmentados y estáticos a un enfoque unificado y en tiempo real que ofrece una visión integral de la identidad del cliente. En Socure hemos liderado esta transformación desarrollando una plataforma centralizada que consolida y analiza al instante datos de identidad provenientes de múltiples puntos de contacto. Esta solución holística e impulsada por IA no solo reduce drásticamente el riesgo para las empresas, sino que también permite a los consumidores experiencias de onboarding más fluidas y rápidas, y establece nuevos estándares de confianza y eficiencia en la economía digital."

Al agregar y analizar datos de diversas fuentes en tiempo real, estas plataformas reducen los riesgos de fraude y ofrecen una experiencia fluida a los clientes legítimos. El scoring de fraude en tiempo real permite a las empresas fintech incorporar rápidamente a clientes legítimos y frenar en seco a posibles defraudadores.

Mayor precisión en el onboarding con fuentes de datos alternativas

Para las empresas fintech que operan en mercados emergentes o en segmentos con pocos datos tradicionales de onboarding, incorporar nuevos clientes de forma precisa y segura ha sido un desafío persistente. Sin embargo, el uso de fuentes de datos alternativas, como la inteligencia de dispositivos, la biometría conductual y los datos de geolocalización, permite a los equipos evaluar el riesgo con eficacia incluso en estos entornos.

La autenticación multicapa y el monitoreo continuo son clave para este éxito. La analítica de comportamiento, que examina patrones como la velocidad de escritura y los hábitos de navegación, aporta información profunda sobre la autenticidad y la intención del usuario. Con esta información, las fintech pueden detectar actividad fraudulenta antes de que ocurra.

Para los clientes empresariales, la evolución de las soluciones de KYB y contra el fraude ha abierto nuevas posibilidades para los proveedores de servicios financieros. Hoy las empresas pueden aprovechar datos de software contable, procesadores de pagos y plataformas específicas de cada industria para verificar en tiempo real la legitimidad de nuevos clientes empresariales. Como explica Jonathan Awad, CEO y fundador de Baselayer:

"En un entorno competitivo de banca y crédito empresarial, y con poco margen para contar con grandes equipos que se encarguen de revisiones manuales, se necesita una solución que convierta más leads buenos y lo haga de forma automática. Baselayer verifica el 100% de las empresas registradas y crea un perfil empresarial integral que analiza factores de compliance y de riesgo."

Al integrar herramientas avanzadas de prevención del fraude, las empresas no solo se protegen de entidades fraudulentas, sino que también aceleran sus procesos de onboarding. Los equipos que adoptan estas soluciones de vanguardia obtienen una ventaja competitiva al expandirse a nuevos mercados con mayor rapidez, manteniendo un alto nivel de seguridad y compliance.

El beneficio: menos fraude, crecimiento más rápido

Las empresas fintech que adoptan soluciones de onboarding basadas en datos ya están viendo resultados medibles. La plataforma de Socure, por ejemplo, ayudó a un banco digital líder a mejorar significativamente sus tasas de aprobación: la verificación automática pasó del 79% al 92% en total, y del 66% al 84% en una de sus mayores carteras. Esta implementación también produjo una reducción del 54% en las pérdidas por fraude de identidad, con un aumento anual de valor de USD 24 millones para una sola unidad de negocio y un retorno sobre la inversión de 19,3x.

Estos ejemplos demuestran el enorme potencial que tienen las empresas fintech para optimizar sus procesos de onboarding mediante estrategias de datos innovadoras. En la economía digital actual, que evoluciona con rapidez, poder incorporar clientes de forma más rápida y segura ya no es opcional: es esencial para un crecimiento sostenible.

Aproveche el poder de los datos externos en las decisiones fintech

La revolución de los datos financieros está transformando la forma en que las empresas fintech incorporan clientes, con un onboarding más rápido y preciso y menores riesgos de fraude. Al adoptar herramientas de detección de fraude impulsadas por IA y aprovechar datos alternativos, las empresas pueden lograr seguridad y crecimiento a la vez, y expandirse a nuevos mercados con confianza.

Para saber más sobre cómo aprovechar el valor de los datos externos en sus decisiones fintech, descargue nuestra guía completa: Reequilibrar riesgo y recompensa: la guía definitiva para aprovechar datos externos en las decisiones fintech.

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