ESTIMADO LECTOR:
En esta ocasión queremos compartir contigo un glosario de términos que cada día están más vigentes en el ecosistema crediticio y financiero mundial.
Esperamos que se de tu agrado y sobre todo que te sea de utilidad.
FINTECH
La palabra se forma a partir de la contracción de los términos finance y technology en inglés.
FINANZAS + TECNOLOGÍA = FINTECH
Las empresas Fintech ofrecen diversos tipos de servicios financieros y operan dentro de mercados variados. Algunas prestan sus servicios directamente a los usuarios del sistema financiero y otras diseñan soluciones para otras empresas.
Los sectores FINTECH de los más recurridos son:
Medios de pago y transferencias. Las plataformas de pagos, comercio electrónico y transferencias internacionales.
Infraestructura para servicios financieros. Evaluación de clientes y perfiles de riesgo, prevención de fraudes, verificación de identidades, APIs bancarias, agregadores de medios de pago, big data & analytics, inteligencia de negocios, ciberseguridad y contratación electrónica.
Originación digital de créditos. Son empresas que ofrecen productos de crédito a través de plataformas electrónicas.
Mercados financieros. Servicios digitales de intermediación de valores, instrumentos financieros y divisas.
InsurTech. Tecnología aplicada a la prestación de servicios en el sector asegurador.
Criptomonedas y blockchain. Desarrolladores de soluciones basadas en el blockchain, intermediarios y mercados de activos digitales.
Entidades financieras disruptivas. Bancos u otras entidades financieras 100% digitales.
BIG DATA
El Big Data (o macrodatos) son conjuntos de datos de gran variedad, que se generan en grandes volúmenes y a una velocidad cada vez mayor. Por eso, cuando hablamos del Big Data, siempre mencionamos las “V” del Big Data nos referimos a:
Velocidad
Variedad
Veracidad
Variabilidad
Valor
¿Sabías que el motor de un avión genera más de 10 terabytes de datos en solo 30 minutos de vuelo? ¿Y cuántos videos hay en un día? Esto hace que cada día haya varios petabytes nuevos de información. Las cargas de fotos y videos, los mensajes y los comentarios en redes sociales generan varios cientos de terabytes nuevos cada día. La suma de todo esto se estima que en 2025 superará el total de 180 zettabytes (o 180 billones de gigabytes). Pues eso es a lo que llamamos Big Data.
MACHINE LEARNING
Machine learning es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Sin embargo, machine learning no es un proceso sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de machine learning es la salida de información que se genera cuando se entrena un algoritmo de machine learning con datos. Después del entrenamiento, al proporcionar un modelo con una entrada, se dará una salida. Por ejemplo, un algoritmo predictivo creará un modelo predictivo. A continuación, cuando proporcione el modelo predictivo con datos, recibirá un pronóstico basado en los datos que entrenaron al modelo.
APRENDIZAJE ITERATIVO
Machine learning permite modelos a entrenar con conjuntos de datos antes de ser implementados. Algunos modelos de machine learning están online y son continuos. Este proceso iterativo de modelos online conduce a una mejora en los tipos de asociaciones hechas entre los elementos de datos. Debido a su complejidad y tamaño, estos patrones y asociaciones podrían haber sido fácilmente pasados por alto por la observación humana. Después de que un modelo ha sido entrenado, se puede utilizar en tiempo real para aprender de los datos. Las mejoras en la precisión son el resultado del proceso de entrenamiento y la automatización que forman parte del machine learning.
STARTUP
Startup es una empresa de nueva creación que comercializa productos o servicios a través del uso de las nuevas tecnologías con un modelo de negocio escalable que permita un crecimiento rápido y sostenido en el tiempo.
Hoy en día es cada vez más común escuchar hablar del surgimiento de nuevas StartUps en el mundo, aquí te dejamos las características de las Startup.
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Modelos de Negocios Innovadores.
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Sus costos de operación son mínimos a comparaciones de las empresas tradicionales.
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Optan por obtener un crecimiento acelerado.
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Obtienen financiación principalmente a través de inversores privados o business angels.
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No requieren de grandes inversiones de capital.
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Uso intensivo de la tecnología les permite generar economías de escala que se traducen en sustanciales ingresos.
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Su principal herramienta para darse a conocer es el Marketing Digital.
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Buscan simplificar los procesos de comercialización o de prestación de servicios.
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Operan generalmente con un organigrama horizontal y en constante evolución.
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Buscan adaptarse en todo momento a su continuo crecimiento.
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Los trabajadores de este tipo de empresas deben estar altamente calificado.
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Asumen de forma natural los riesgos como camino hacia el éxito.
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Siempre están en constante evolución