La importancia de la apertura
Para la industria financiera los datos han sido fundamentales desde hace varios años, si bien esta premisa actualmente es válida para todos los sectores, la banca lo extendió mucho antes que todos. El auge de las fintech ha sido un motor de impulso para ofrecer servicios financieros innovadores; además, muchas de ellas están utilizando datos abiertos como un ingrediente clave en sus soluciones a necesidades del mercado.
Por ejemplo, algunas usan datos abiertos para analizar el comportamiento de usuarios finales. Con ello, crean productos financieros personalizados, al mismo tiempo que reducen riesgos de ciberseguridad.
Los datos abiertos han evolucionado a lo largo de los años, en buena medida a partir de un creciente reconocimiento de su valor. En los primeros días de los datos abiertos, las organizaciones principalmente compartían datos para cumplir con requisitos legales y ya. Pero, a medida que las organizaciones han comenzado a comprender los potenciales beneficios de los datos abiertos, se han vuelto más dispuestos a compartir información de manera voluntaria.
Finanzas y datos abiertos
Hoy en día, se entiende al flujo de datos abiertos como parte de iniciativas de responsabilidad social corporativa. En el sector financiero, su uso ha crecido rápidamente. Particularmente, esto se da en las fintech, en las que hay tres categorías principales: 1) datos de mercado financiero; 2) datos de servicios financieros; y 3) datos de transacción financiera.
En el futuro, es probable que el open data se convierta en una parte aún más importante del sector financiero. Con la disponibilidad creciente de datos y el creciente reconocimiento de su valor, más y más empresas (tanto fintech como tradicionales), se pueden adoptar modelos que privilegien el flujo de información y la transparencia de la industria. Esto creará nuevas oportunidades para la innovación y la colaboración, así como nuevos desafíos para la protección de la privacidad y la seguridad.
¿Qué le espera a esta nueva era?
Una de las tendencias futuras de los modelos de datos abiertos en el sector financiero es el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) para analizar y hacer predicciones basadas en datos abiertos. Los algoritmos de IA y ML pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite predecir las tendencias del mercado, detectar fraudes y crear productos y servicios financieros personalizados.