{"id":2660,"date":"2019-09-30T11:32:34","date_gmt":"2019-09-30T09:32:34","guid":{"rendered":"https:\/\/frdelpino.es\/try\/actualidad\/?p=2660"},"modified":"2023-12-29T12:18:38","modified_gmt":"2023-12-29T10:18:38","slug":"fintech-las-big-techs-a-la-caza-de-los-bancos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/frdelpino.es\/actualidad\/fintech-las-big-techs-a-la-caza-de-los-bancos\/","title":{"rendered":"Fintech: las \u2018big techs\u2019 a la caza de los bancos"},"content":{"rendered":"

La revoluci\u00f3n de la inteligencia artificial est\u00e1 a punto de llegar al mundo de la banca, a trav\u00e9s del Fintech. Tardar\u00e1 entre a\u00f1o y medio y dos a\u00f1os, no m\u00e1s. Y va a tener un gran impacto en el sector crediticio. Ese impacto puede ser muy positivo para la peque\u00f1a empresa<\/strong>, que es la columna vertebral de toda econom\u00eda<\/strong>. Lo explica Karen G. Mills<\/strong><\/span>, Senior Fellow en la Harvard Business School.<\/p>\n

Antes del Fintech<\/h2>\n

Mills fue miembro de la Administraci\u00f3n Obama, donde estuvo a cargo de las peque\u00f1as empresas. Desde su puesto pudo observar la dureza con que la crisis financiera azot\u00f3 a este tipo de compa\u00f1\u00edas. Est\u00e1s empresas son las que m\u00e1s sufren en estos casos porque son las m\u00e1s dependientes del cr\u00e9dito bancario. Adem\u00e1s, de ellas depende la mitad del empleo estadounidense. Por tanto, hab\u00eda que hacer algo, y r\u00e1pidamente, para que volvieran a tener acceso al cr\u00e9dito. Y lo que se hizo fue crear un sistema p\u00fablico de garant\u00eda crediticia para las peque\u00f1as empresas, que cubr\u00eda el 90% del pr\u00e9stamo.<\/p>\n

El impacto de esta medida fue inmediato. M\u00e1s de mil bancos en menos de seis meses volvieron a prestar a las peque\u00f1as empresas. Esto le ense\u00f1o el grado tan enorme de dependencia del cr\u00e9dito que ten\u00edan estas compa\u00f1\u00edas. Y tambi\u00e9n el gran impacto que se puede generar si se consigue que puedan disponer de cr\u00e9dito.<\/p>\n

Los negocios de la vida diaria<\/h2>\n

\"architecture-city-horizontal-plane-1070945\"Cuando se habla de peque\u00f1as empresas no se est\u00e1 hablando de Silicon Valley. De lo que se habla es de esa pl\u00e9yade de peque\u00f1os negocios que forman parte de la vida diaria de la gente. En Estados Unidos hay treinta millones de peque\u00f1as empresas, de las cuales veinticuatro millones no tienen empleados. Ese \u00faltimo segmento, adem\u00e1s, est\u00e1 creciendo debido a la \u2018gig economy\u2019, o econom\u00eda de los peque\u00f1os encargos.<\/p>\n

La mayor\u00eda las peque\u00f1as empresas con empleados son tiendas, caf\u00e9s o tintorer\u00edas. Pero hay un segmento particular que es muy importante. Se trata de las peque\u00f1as empresas que act\u00faan como proveedores de otras compa\u00f1\u00edas. Este es un segmento al que es preciso prestar una atenci\u00f3n particular porque necesita capital para poder gestionar su negocio.<\/p>\n

Los problemas con los bancos<\/h2>\n

\u00bfCu\u00e1l es el problema que tienen las peque\u00f1as empresas? Que la banca no ha cambiado en los \u00faltimos cincuenta o cien a\u00f1os<\/strong>. Una peque\u00f1a empresa que demande un cr\u00e9dito necesita aportar una pila de papeles, que el banco revisa exhaustivamente. Pero, como no pueden ver dentro de las empresas, suele pedir garant\u00edas personales para poder conceder el pr\u00e9stamo. Y es que, si no pueden ver dentro de las peque\u00f1as empresas, no pueden saber c\u00f3mo generan ingresos. La tecnolog\u00eda, sin embargo, ayuda a resolverlo porque, a trav\u00e9s del big data, permite a los bancos echar esa mirada al interior de las empresas.<\/p>\n

La segunda causa de fricci\u00f3n que dificulta la financiaci\u00f3n de las peque\u00f1as empresas es el retraso en el proceso de concesi\u00f3n de cr\u00e9ditos<\/strong>. La causa reside en el tiempo que se necesita para analizar multitud de negocios de diferentes sectores. La utilizaci\u00f3n del big data puede ser de gran ayuda nuevamente. Esta herramienta aportar\u00eda al banco informaci\u00f3n sobre cientos de negocios del mismo sector que el demandante del cr\u00e9dito. De esta forma, el banco sabr\u00eda si quien solicita un cr\u00e9dito lo hace igual, mejor o peor que los dem\u00e1s en su sector. Por tanto, la tecnolog\u00eda puede eliminar las barreras que dificultan la concesi\u00f3n de pr\u00e9stamos. Esto, entre otras cosas, es lo que hacen las empresas de Fintech.<\/p>\n

La llegada del Fintech<\/h2>\n

El Fintech ha llegado para cambiarlo todo en el mundo de la banca<\/strong>, compitiendo con las instituciones establecidas. Estas empresas tienen tecnolog\u00eda y son disruptivas. Pero los bancos cuentan con dos activos muy importantes a su favor. Se trata de la amplia base de clientes y del bajo coste, mediante los dep\u00f3sitos, con que consiguen los recursos para prestar. El Fintech, en cambio, obtiene el dinero de los \u2018hedge funds\u2019 y a un coste mucho m\u00e1s elevado<\/strong>.<\/p>\n

La competencia entre banca y Fintech ha visto \u00faltimamente la aparici\u00f3n de un nuevo competidor. Se trata de las grandes tecnol\u00f3gicas, como Amazon, Paypal o Square. Las \u2018big techs\u2019 han entrado tambi\u00e9n en el negocio del cr\u00e9dito a las peque\u00f1as empresas. Esto ha obligado a la banca a despertar y empezar a invertir en tecnolog\u00eda.<\/p>\n

El final de la opacidad<\/h2>\n

Esta transformaci\u00f3n est\u00e1 teniendo lugar en estos mismos momentos. Sucede a trav\u00e9s de las APIs (interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones, por sus siglas en ingl\u00e9s), que extraen los datos de las cuentas bancarias, as\u00ed como la informaci\u00f3n de las tarjetas de cr\u00e9dito. Esta informaci\u00f3n se deposita en una caja negra. En ella, los algoritmos pueden crear la inteligencia que permite la transformaci\u00f3n de la visi\u00f3n de una empresa. A partir de ella, quienes prestan pueden ver inmediatamente en sus pantallas los gr\u00e1ficos que refleja la solvencia de un demandante de cr\u00e9dito.<\/p>\n

\"accounting-balance-banking-159804\"Esta representaci\u00f3n gr\u00e1fica tambi\u00e9n puede emplearse en las peque\u00f1as empresas, por ejemplo, para predecir el flujo de caja. Esto es lo que denomina la utop\u00eda de las peque\u00f1as empresas. En este caso, el sistema utiliza la misma informaci\u00f3n que los bancos, pero para ver c\u00f3mo va a ser el flujo de caja. Esto permite a las empresas conocer con antelaci\u00f3n si van a necesitar un cr\u00e9dito y conseguir la aprobaci\u00f3n anticipada del mismo por parte del banco. Al compartir la informaci\u00f3n, el banco, a su vez, sabe si la empresa va a necesitar ese cr\u00e9dito en dos semanas porque puede ver la proyecci\u00f3n del flujo de caja. Esto va a suponer un gran cambio para las peque\u00f1as empresas, porque podr\u00e1n evitar crisis derivadas de falta de liquidez en un momento determinado.<\/p>\n

Una mirada al futuro<\/h2>\n

Para tratar de averiguar por d\u00f3nde van a ir las cosas en el futuro hay que hacerse tres preguntas. La primera de ellas es qui\u00e9n tiene los clientes<\/strong>. Los tienen los grandes bancos, los peque\u00f1os, las empresas de tarjetas de cr\u00e9dito y las grandes tecnol\u00f3gicas. La segunda pregunta es qui\u00e9n aporta el capital<\/strong>. Ah\u00ed los bancos tienen una ventaja, que es coste casi nulo de sus recursos. Y la tercera pregunta es qui\u00e9n cuenta con la mejor tecnolog\u00eda<\/strong>. Se trata de qui\u00e9n tiene la mejor infraestructura; qui\u00e9n entiende mejor los algoritmos y quien consigue los mejores clientes. En esto, las mejores son las \u2018big tech\u2019.<\/p>\n

As\u00ed es que, lo que va a ocurrir es que la tecnolog\u00eda va a transformar el cr\u00e9dito a las peque\u00f1as empresas de aqu\u00ed a dos o cuatro a\u00f1os. Segundo, que los ganadores ser\u00e1n los bancos y las grandes tecnol\u00f3gicas porque operan con costes m\u00e1s bajos, porque se van a centrar en productos espec\u00edficos para las peque\u00f1as empresas y porque van a crear una relaci\u00f3n crediticia con sus clientes. Esto se producir\u00e1 porque habr\u00e1 m\u00e1s prestatarios solventes que consigan un cr\u00e9dito. Tambi\u00e9n, porque mejorar\u00e1 la experiencia del cliente. Esto permitir\u00e1 que se eviten situaciones de falta de liquidez como las que se dieron durante la crisis. La regulaci\u00f3n financiera respecto a la propiedad de los datos determinar\u00e1 el \u00e9xito del Fintech como industria. Ahora bien, hoy los reguladores no est\u00e1n preparados para lidiar con los monopolios de empresa como Amazon, Paypal o Square.<\/p>\n

Acceda a la conferencia completa<\/a><\/p>\n

\u201cLa Fundaci\u00f3n Rafael del Pino no se hace responsable de los comentarios, opiniones o manifestaciones realizados por las personas que participan en sus actividades y que son expresadas como resultado de su derecho inalienable a la libertad de expresi\u00f3n y bajo su entera responsabilidad. Los contenidos incluidos en el presente resumen, realizado para la Fundaci\u00f3n Rafael del Pino por Emilio J. Gonz\u00e1lez, son resultado de los debates mantenidos en el encuentro realizado al efecto en la Fundaci\u00f3n y son responsabilidad de sus autores.\u201d<\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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