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Big Dataen el ecosistema lsquofintechrsquo
INFOGRAFIacuteABig Data presentey futuro
06
Revolucioacuten Big Datadentro de la banca01
Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
02
ENTREVISTABBVA PayStats03
APIs de agregacioacutende datos bancarios04
Los datos en lanueva era moacutevil05
01 La revolucioacuten Big Datadentro de la bancaLas entidades financieras utilizan Big Data y la mineriacutea de datos para la
recopilacioacuten y anaacutelisis de datos con varios objetivos captacioacuten y
fidelizacioacuten de clientes anaacutelisis de sentimiento ajustes de oferta y precios
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Teleacutefonos relojes pulseras inteligentes tabletas
GPS o dispositivos con Internet de las cosashellip el
nuacutemero de receptores habituales de datos
personales se ha multiplicado en los uacuteltimos antildeos
Hoy en diacutea los usuarios y las empresas disponen
de la mayor cantidad de datos no estructurados y
con la Ciencia de Datos llega la forma maacutes
eficiente raacutepida y barata de ordenarlos y
analizarlos para extraer conclusiones de negocio
En el escenario presente y futuro de los bancos
como Plataformas como Servicio (PaaS) la
recepcioacuten gestioacuten estructuracioacuten y anaacutelisis de los
grandes datos se convertiraacuten en una diferencia
competitiva con respecto a los demaacutes
No soacutelo son ingresos a partir del uso de APIs por
startups o desarrolladores tambieacuten son productos
finalistas (aplicaciones) que acumulan datos
personales haacutebitos de consumo y operatividad del
diacutea a diacutea y que son un paraiacuteso de oportunidades
En gran medida podriacutea hacer posible que los
bancos reinventaran su negocio
01Revolucioacuten Big Data en bancawwwbbvaopen4ucom
El cliente centro de Big Data
La gestioacuten de Big Data tiene varios objetivos con el
centro loacutegico de toda la operativa bancaria los
clientes La recopilacioacuten masiva de datos su
estructuracioacuten y anaacutelisis tiene una primera meta
que es la identificacioacuten de los perfiles de cliente
Asiacute es posible conocer sus haacutebitos de consumo
sus intereses sus necesidadeshellip y con ello es maacutes
faacutecil adaptar las campantildeas de marketing a los
distintos perfiles de cliente y mejorar los servicios
en la medida en que se pueden personalizar Los
bancos como cualquier empresa quieren
mejorar su imagen de marca
Los otros dos grandes objetivos son entender
coacutemo los clientes se relacionan con los productos
financieros y cuaacutel es su compromiso real con lo
que les ofrece su entidad ya sea un creacutedito
personal la relacioacuten con los empleados o una
aplicacioacuten en el moacutevil El tercero y no menos
importante es detectar quieacutenes son los clientes
cansados disgustados y en uacuteltimo teacutermino con
una alta predisposicioacuten a abandonar un banco
para recalar en otro El uso del aprendizaje
automaacutetico (machine learning) una mezcla eficaz
de Big Data e inteligencia artificial permite a las
entidades evitar rupturas con los clientes
Hoy en diacutea los bancos utilizan numerosos tipos de
algoritmos para predecir conductas relacionadas
con sus clientes e incluso tambieacuten sus propios
empleados aacuterboles de decisioacuten cluacutesteres redes
neuronales anaacutelisis de texto enlaces y
buacutesquedas o anaacutelisis de supervivencia son
meacutetodos utilizados para mejorar la experiencia del
consumidor o retenerlo
En este caso el anaacutelisis de supervivencia es el
meacutetodo por el cual un banco puede establecer el
momento en el que un usuario puede abandonar
la entidad porque es capaz tras evaluar
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
millones de datos de establecer el ciclo de vida del
cliente Normalmente tiene dos ejes uno que mide
el compromiso y otro que establece el tiempo de la
relacioacuten entre la entidad financiera y el consumidor
Estos son algunos de los elementos a los que da
respuesta
bull Cuaacutendo podriacutea abandonar la entidad financiera
un cliente concreto
bull Cuaacutendo deberiacutea pasar a un nuevo segmento
con nuevos servicios y ventajas
bull Efectos que facilitan una mejor o peor relacioacuten
entre banco y usuario
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Big Data y segmentacioacuten de clientes
La segmentacioacuten de clientes es el meacutetodo por el
que una entidad financiera puede crear tipologiacuteas
de consumidor que comparten necesidades e
intereses Es el camino hacia la banca personalizada
Como ajustar los productos financieros a las
necesidades de cada individuo es una quimera la
segmentacioacuten por grupos al menos acerca a los
bancos a ese objetivo de adaptar la oferta
financiera
Un caso de uso habitual dentro de las entidades es
la recopilacioacuten de datos de uso de tarjetas de
creacutedito y el anaacutelisis de los haacutebitos de consumo en
torno a esa utilizacioacuten Y a partir de ese trabajo de
Big Data los bancos adaptan su oferta Pero
tambieacuten establecen escalas de precios por
producto financiero en funcioacuten de la tipologiacutea de
usuario por ejemplo para la segmentacioacuten de los
solicitantes de creacuteditos financieros
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
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Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
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Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
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Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
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03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
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ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
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01 La revolucioacuten Big Datadentro de la bancaLas entidades financieras utilizan Big Data y la mineriacutea de datos para la
recopilacioacuten y anaacutelisis de datos con varios objetivos captacioacuten y
fidelizacioacuten de clientes anaacutelisis de sentimiento ajustes de oferta y precios
wwwbbvaopen4ucom
Teleacutefonos relojes pulseras inteligentes tabletas
GPS o dispositivos con Internet de las cosashellip el
nuacutemero de receptores habituales de datos
personales se ha multiplicado en los uacuteltimos antildeos
Hoy en diacutea los usuarios y las empresas disponen
de la mayor cantidad de datos no estructurados y
con la Ciencia de Datos llega la forma maacutes
eficiente raacutepida y barata de ordenarlos y
analizarlos para extraer conclusiones de negocio
En el escenario presente y futuro de los bancos
como Plataformas como Servicio (PaaS) la
recepcioacuten gestioacuten estructuracioacuten y anaacutelisis de los
grandes datos se convertiraacuten en una diferencia
competitiva con respecto a los demaacutes
No soacutelo son ingresos a partir del uso de APIs por
startups o desarrolladores tambieacuten son productos
finalistas (aplicaciones) que acumulan datos
personales haacutebitos de consumo y operatividad del
diacutea a diacutea y que son un paraiacuteso de oportunidades
En gran medida podriacutea hacer posible que los
bancos reinventaran su negocio
01Revolucioacuten Big Data en bancawwwbbvaopen4ucom
El cliente centro de Big Data
La gestioacuten de Big Data tiene varios objetivos con el
centro loacutegico de toda la operativa bancaria los
clientes La recopilacioacuten masiva de datos su
estructuracioacuten y anaacutelisis tiene una primera meta
que es la identificacioacuten de los perfiles de cliente
Asiacute es posible conocer sus haacutebitos de consumo
sus intereses sus necesidadeshellip y con ello es maacutes
faacutecil adaptar las campantildeas de marketing a los
distintos perfiles de cliente y mejorar los servicios
en la medida en que se pueden personalizar Los
bancos como cualquier empresa quieren
mejorar su imagen de marca
Los otros dos grandes objetivos son entender
coacutemo los clientes se relacionan con los productos
financieros y cuaacutel es su compromiso real con lo
que les ofrece su entidad ya sea un creacutedito
personal la relacioacuten con los empleados o una
aplicacioacuten en el moacutevil El tercero y no menos
importante es detectar quieacutenes son los clientes
cansados disgustados y en uacuteltimo teacutermino con
una alta predisposicioacuten a abandonar un banco
para recalar en otro El uso del aprendizaje
automaacutetico (machine learning) una mezcla eficaz
de Big Data e inteligencia artificial permite a las
entidades evitar rupturas con los clientes
Hoy en diacutea los bancos utilizan numerosos tipos de
algoritmos para predecir conductas relacionadas
con sus clientes e incluso tambieacuten sus propios
empleados aacuterboles de decisioacuten cluacutesteres redes
neuronales anaacutelisis de texto enlaces y
buacutesquedas o anaacutelisis de supervivencia son
meacutetodos utilizados para mejorar la experiencia del
consumidor o retenerlo
En este caso el anaacutelisis de supervivencia es el
meacutetodo por el cual un banco puede establecer el
momento en el que un usuario puede abandonar
la entidad porque es capaz tras evaluar
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
millones de datos de establecer el ciclo de vida del
cliente Normalmente tiene dos ejes uno que mide
el compromiso y otro que establece el tiempo de la
relacioacuten entre la entidad financiera y el consumidor
Estos son algunos de los elementos a los que da
respuesta
bull Cuaacutendo podriacutea abandonar la entidad financiera
un cliente concreto
bull Cuaacutendo deberiacutea pasar a un nuevo segmento
con nuevos servicios y ventajas
bull Efectos que facilitan una mejor o peor relacioacuten
entre banco y usuario
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Big Data y segmentacioacuten de clientes
La segmentacioacuten de clientes es el meacutetodo por el
que una entidad financiera puede crear tipologiacuteas
de consumidor que comparten necesidades e
intereses Es el camino hacia la banca personalizada
Como ajustar los productos financieros a las
necesidades de cada individuo es una quimera la
segmentacioacuten por grupos al menos acerca a los
bancos a ese objetivo de adaptar la oferta
financiera
Un caso de uso habitual dentro de las entidades es
la recopilacioacuten de datos de uso de tarjetas de
creacutedito y el anaacutelisis de los haacutebitos de consumo en
torno a esa utilizacioacuten Y a partir de ese trabajo de
Big Data los bancos adaptan su oferta Pero
tambieacuten establecen escalas de precios por
producto financiero en funcioacuten de la tipologiacutea de
usuario por ejemplo para la segmentacioacuten de los
solicitantes de creacuteditos financieros
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
wwwbbvaopen4ucom
Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
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03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
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ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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nuacutemero de receptores habituales de datos
personales se ha multiplicado en los uacuteltimos antildeos
Hoy en diacutea los usuarios y las empresas disponen
de la mayor cantidad de datos no estructurados y
con la Ciencia de Datos llega la forma maacutes
eficiente raacutepida y barata de ordenarlos y
analizarlos para extraer conclusiones de negocio
En el escenario presente y futuro de los bancos
como Plataformas como Servicio (PaaS) la
recepcioacuten gestioacuten estructuracioacuten y anaacutelisis de los
grandes datos se convertiraacuten en una diferencia
competitiva con respecto a los demaacutes
No soacutelo son ingresos a partir del uso de APIs por
startups o desarrolladores tambieacuten son productos
finalistas (aplicaciones) que acumulan datos
personales haacutebitos de consumo y operatividad del
diacutea a diacutea y que son un paraiacuteso de oportunidades
En gran medida podriacutea hacer posible que los
bancos reinventaran su negocio
01Revolucioacuten Big Data en bancawwwbbvaopen4ucom
El cliente centro de Big Data
La gestioacuten de Big Data tiene varios objetivos con el
centro loacutegico de toda la operativa bancaria los
clientes La recopilacioacuten masiva de datos su
estructuracioacuten y anaacutelisis tiene una primera meta
que es la identificacioacuten de los perfiles de cliente
Asiacute es posible conocer sus haacutebitos de consumo
sus intereses sus necesidadeshellip y con ello es maacutes
faacutecil adaptar las campantildeas de marketing a los
distintos perfiles de cliente y mejorar los servicios
en la medida en que se pueden personalizar Los
bancos como cualquier empresa quieren
mejorar su imagen de marca
Los otros dos grandes objetivos son entender
coacutemo los clientes se relacionan con los productos
financieros y cuaacutel es su compromiso real con lo
que les ofrece su entidad ya sea un creacutedito
personal la relacioacuten con los empleados o una
aplicacioacuten en el moacutevil El tercero y no menos
importante es detectar quieacutenes son los clientes
cansados disgustados y en uacuteltimo teacutermino con
una alta predisposicioacuten a abandonar un banco
para recalar en otro El uso del aprendizaje
automaacutetico (machine learning) una mezcla eficaz
de Big Data e inteligencia artificial permite a las
entidades evitar rupturas con los clientes
Hoy en diacutea los bancos utilizan numerosos tipos de
algoritmos para predecir conductas relacionadas
con sus clientes e incluso tambieacuten sus propios
empleados aacuterboles de decisioacuten cluacutesteres redes
neuronales anaacutelisis de texto enlaces y
buacutesquedas o anaacutelisis de supervivencia son
meacutetodos utilizados para mejorar la experiencia del
consumidor o retenerlo
En este caso el anaacutelisis de supervivencia es el
meacutetodo por el cual un banco puede establecer el
momento en el que un usuario puede abandonar
la entidad porque es capaz tras evaluar
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
millones de datos de establecer el ciclo de vida del
cliente Normalmente tiene dos ejes uno que mide
el compromiso y otro que establece el tiempo de la
relacioacuten entre la entidad financiera y el consumidor
Estos son algunos de los elementos a los que da
respuesta
bull Cuaacutendo podriacutea abandonar la entidad financiera
un cliente concreto
bull Cuaacutendo deberiacutea pasar a un nuevo segmento
con nuevos servicios y ventajas
bull Efectos que facilitan una mejor o peor relacioacuten
entre banco y usuario
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Big Data y segmentacioacuten de clientes
La segmentacioacuten de clientes es el meacutetodo por el
que una entidad financiera puede crear tipologiacuteas
de consumidor que comparten necesidades e
intereses Es el camino hacia la banca personalizada
Como ajustar los productos financieros a las
necesidades de cada individuo es una quimera la
segmentacioacuten por grupos al menos acerca a los
bancos a ese objetivo de adaptar la oferta
financiera
Un caso de uso habitual dentro de las entidades es
la recopilacioacuten de datos de uso de tarjetas de
creacutedito y el anaacutelisis de los haacutebitos de consumo en
torno a esa utilizacioacuten Y a partir de ese trabajo de
Big Data los bancos adaptan su oferta Pero
tambieacuten establecen escalas de precios por
producto financiero en funcioacuten de la tipologiacutea de
usuario por ejemplo para la segmentacioacuten de los
solicitantes de creacuteditos financieros
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
wwwbbvaopen4ucom
Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
El cliente centro de Big Data
La gestioacuten de Big Data tiene varios objetivos con el
centro loacutegico de toda la operativa bancaria los
clientes La recopilacioacuten masiva de datos su
estructuracioacuten y anaacutelisis tiene una primera meta
que es la identificacioacuten de los perfiles de cliente
Asiacute es posible conocer sus haacutebitos de consumo
sus intereses sus necesidadeshellip y con ello es maacutes
faacutecil adaptar las campantildeas de marketing a los
distintos perfiles de cliente y mejorar los servicios
en la medida en que se pueden personalizar Los
bancos como cualquier empresa quieren
mejorar su imagen de marca
Los otros dos grandes objetivos son entender
coacutemo los clientes se relacionan con los productos
financieros y cuaacutel es su compromiso real con lo
que les ofrece su entidad ya sea un creacutedito
personal la relacioacuten con los empleados o una
aplicacioacuten en el moacutevil El tercero y no menos
importante es detectar quieacutenes son los clientes
cansados disgustados y en uacuteltimo teacutermino con
una alta predisposicioacuten a abandonar un banco
para recalar en otro El uso del aprendizaje
automaacutetico (machine learning) una mezcla eficaz
de Big Data e inteligencia artificial permite a las
entidades evitar rupturas con los clientes
Hoy en diacutea los bancos utilizan numerosos tipos de
algoritmos para predecir conductas relacionadas
con sus clientes e incluso tambieacuten sus propios
empleados aacuterboles de decisioacuten cluacutesteres redes
neuronales anaacutelisis de texto enlaces y
buacutesquedas o anaacutelisis de supervivencia son
meacutetodos utilizados para mejorar la experiencia del
consumidor o retenerlo
En este caso el anaacutelisis de supervivencia es el
meacutetodo por el cual un banco puede establecer el
momento en el que un usuario puede abandonar
la entidad porque es capaz tras evaluar
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
millones de datos de establecer el ciclo de vida del
cliente Normalmente tiene dos ejes uno que mide
el compromiso y otro que establece el tiempo de la
relacioacuten entre la entidad financiera y el consumidor
Estos son algunos de los elementos a los que da
respuesta
bull Cuaacutendo podriacutea abandonar la entidad financiera
un cliente concreto
bull Cuaacutendo deberiacutea pasar a un nuevo segmento
con nuevos servicios y ventajas
bull Efectos que facilitan una mejor o peor relacioacuten
entre banco y usuario
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Big Data y segmentacioacuten de clientes
La segmentacioacuten de clientes es el meacutetodo por el
que una entidad financiera puede crear tipologiacuteas
de consumidor que comparten necesidades e
intereses Es el camino hacia la banca personalizada
Como ajustar los productos financieros a las
necesidades de cada individuo es una quimera la
segmentacioacuten por grupos al menos acerca a los
bancos a ese objetivo de adaptar la oferta
financiera
Un caso de uso habitual dentro de las entidades es
la recopilacioacuten de datos de uso de tarjetas de
creacutedito y el anaacutelisis de los haacutebitos de consumo en
torno a esa utilizacioacuten Y a partir de ese trabajo de
Big Data los bancos adaptan su oferta Pero
tambieacuten establecen escalas de precios por
producto financiero en funcioacuten de la tipologiacutea de
usuario por ejemplo para la segmentacioacuten de los
solicitantes de creacuteditos financieros
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
wwwbbvaopen4ucom
Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
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millones de datos de establecer el ciclo de vida del
cliente Normalmente tiene dos ejes uno que mide
el compromiso y otro que establece el tiempo de la
relacioacuten entre la entidad financiera y el consumidor
Estos son algunos de los elementos a los que da
respuesta
bull Cuaacutendo podriacutea abandonar la entidad financiera
un cliente concreto
bull Cuaacutendo deberiacutea pasar a un nuevo segmento
con nuevos servicios y ventajas
bull Efectos que facilitan una mejor o peor relacioacuten
entre banco y usuario
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Big Data y segmentacioacuten de clientes
La segmentacioacuten de clientes es el meacutetodo por el
que una entidad financiera puede crear tipologiacuteas
de consumidor que comparten necesidades e
intereses Es el camino hacia la banca personalizada
Como ajustar los productos financieros a las
necesidades de cada individuo es una quimera la
segmentacioacuten por grupos al menos acerca a los
bancos a ese objetivo de adaptar la oferta
financiera
Un caso de uso habitual dentro de las entidades es
la recopilacioacuten de datos de uso de tarjetas de
creacutedito y el anaacutelisis de los haacutebitos de consumo en
torno a esa utilizacioacuten Y a partir de ese trabajo de
Big Data los bancos adaptan su oferta Pero
tambieacuten establecen escalas de precios por
producto financiero en funcioacuten de la tipologiacutea de
usuario por ejemplo para la segmentacioacuten de los
solicitantes de creacuteditos financieros
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
wwwbbvaopen4ucom
Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Big Data y segmentacioacuten de clientes
La segmentacioacuten de clientes es el meacutetodo por el
que una entidad financiera puede crear tipologiacuteas
de consumidor que comparten necesidades e
intereses Es el camino hacia la banca personalizada
Como ajustar los productos financieros a las
necesidades de cada individuo es una quimera la
segmentacioacuten por grupos al menos acerca a los
bancos a ese objetivo de adaptar la oferta
financiera
Un caso de uso habitual dentro de las entidades es
la recopilacioacuten de datos de uso de tarjetas de
creacutedito y el anaacutelisis de los haacutebitos de consumo en
torno a esa utilizacioacuten Y a partir de ese trabajo de
Big Data los bancos adaptan su oferta Pero
tambieacuten establecen escalas de precios por
producto financiero en funcioacuten de la tipologiacutea de
usuario por ejemplo para la segmentacioacuten de los
solicitantes de creacuteditos financieros
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
wwwbbvaopen4ucom
Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
wwwbbvaopen4ucom
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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El meacutetodo de Big Data maacutes utilizado en la segmentacioacuten de clientes son los cluacutesteres K-means un tipo de
agrupamiento usado en mineriacutea de datos para hacer subdivisiones de un conjunto a partir de distintas
observaciones en la medida en que se ajustan a la media Es la forma maacutes eficaz de encontrar tipologiacuteas de
usuarios o clientes alrededor de tendencias de mercado
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
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Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
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Anaacutelisis de sentimiento
Por otro lado las redes sociales se han
convertido en un escenario ideal para buscar
informar ofrecer y entender el estado de aacutenimo
de los consumidores Pero son millones de
usuarios emitiendo millones de opiniones a la vez
en numerosas plataformas (Twitter Facebook
LinkedIn etc) Y no soacutelo en las redes sociales
tambieacuten con comentarios en foros o en
agregadores de noticias por ejemplo
Los meacutetodos de recopilacioacuten y anaacutelisis de datos
son esenciales para medir la temperatura de ese
entorno y tomar medidas concretas para fidelizar
clientes o solucionar crisis de reputacioacuten
wwwbbvaopen4ucom01Revolucioacuten Big Data en banca
wwwbbvaopen4ucom
Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
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wwwbbvaopen4ucom
Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
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Existen dos algoritmos perfectos para el anaacutelisis de
sentimiento
bull Clasificador bayesiano ingenuo o Naiumlve Bayes
es un clasificador probabiliacutestico basado en el
teorema de Bayes y en hipoacutetesis simplificadoras
iquestQueacute quiere decir esto Hay una frase hecha
que puede resumir a la perfeccioacuten el
funcionamiento del algoritmo Naiumlve Bayes si
parece un pato nada como un pato y grazna
como un pato probablemente sea un pato
Este clasificador ingenuo establece coacutemo cada
una de esas caracteriacutesticas contribuye de forma
independiente a la probabilidad de la premisa
final
bull Maacutequinas de Vectores de Soporte o SVM
conjunto de algoritmos de aprendizaje
supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik
en ATampT hoy trabajando dentro del equipo de
inteligencia artificial de Facebook Es un meacutetodo
de mineriacutea de datos muy usado dentro del
aprendizaje automaacutetico A partir de un conjunto
de datos de muestra se puede entrenar una
maacutequina de vectores de soporte para predecir
las clases de una tercera muestra Este
meacutetodo de Big Data permite por ejemplo
pronosticar los incumplimientos de pago de
clientes dentro de la gestioacuten de riesgos
01Revolucioacuten Big Data en banca
02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
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02 Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario
Las APIs especializadas en tecnologiacuteas como el aprendizaje profundo y el
aprendizaje automaacutetico sirven a las entidades financieras para la definicioacuten
de productos y segmentacioacuten de clientes la gestioacuten eficaz del riesgo o la
deteccioacuten del fraude
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
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Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
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Gran parte de la industria financiera se estaacute viendo
obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los
mercados tanto en la formacioacuten de sus equipos en el
disentildeo de sus estrategias como en la explotacioacuten de sus
nichos de negocio Uno de los movimientos maacutes
frecuentes en esta industria incluida la banca comercial
y de inversioacuten es coacutemo la inteligencia artificial puede
servir de ventaja competitiva para ganar dinero al viejo
y nuevo estilo
Meacutetodos como el aprendizaje automaacutetico o el aprendizaje
profundo estaacuten ayudando a las entidades en numerosos
campos operativos Y loacutegicamente las APIs
especializadas en machine learning y deep learning son
el punto de partida de cualquier transformacioacuten Gracias
a ellas los bancos pueden crear productos finalistas que
aporten valor a la entidad y sus clientes Permiten extraer
datos relevantes de Big Data buacutesqueda de patrones
que faciliten ofertas maacutes personalizadas ajustes de
precios o deteccioacuten de procesos de fraude bancario
02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
Hay interfaces de desarrollo de aplicaciones con
caracteriacutesticas de procesamiento de lenguaje
natural o reconocimiento de imaacutegenes y voz
(aprendizaje profundo) o la elaboracioacuten de
modelos predictivos para establecer proyecciones
(aprendizaje automaacutetico)
Esto tiene algunas aplicaciones praacutecticas definicioacuten
de producto y clientes (saber queacute servicios le
interesan a cada tipo de usuario mediante la
segmentacioacuten de clientes) gestioacuten de riesgos (la
concesioacuten de preacutestamos siempre va asociada al
posible impago) y teacutecnicas contra el fraude
Todo es posible por la evolucioacuten natural de los
equipos de datos dentro de los bancos de
inteligencia de negocio (herramientas SAS Excel y
PowerPoint) a equipos de ciencia de datos
(programacioacuten en lenguajes como R Python o
Scala) visualizacioacuten de datos con libreriacuteas
JavaScript como D3 o herramientas de cuadros de
mando como Tableau la plataforma de
computacioacuten distribuida de coacutedigo abierto Apache
Spark o el sistema de almacenaje de datos Apache
Hive con Apache Hadoop para la realizacioacuten de
consultas y anaacutelisis de los datos con HiveQL
Definicioacuten de producto
Las tres preguntas clave en el uso de aprendizaje
automaacutetico para la definicioacuten de productos y
servicios y la necesaria segmentacioacuten de los
clientes es de doacutende vienen doacutende estaacuten y hacia
doacutende van los usuarios de banca
Para ello es obligada la creacioacuten de un modelo
predictivo que sea interpretable por los equipos de
operaciones con el cliente en el centro de la loacutegica
de negocio y que motive acciones concretas La
idea es definir servicios que se ajusten a las
necesidades e intereses de los clientes tanto en el
estudio de los haacutebitos de consumo como de los
canales donde los usuarios de banca muestran un
mayor compromiso
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
La crisis internacional de 2007 tuvo consecuencias importantes en la forma en la que las entidades
financieras de inversioacuten o comerciales mediacutean el riesgo en sus operaciones de negocio Un informe de
MacKinseyampCompany establece un cambio de concepto interesante mientras que a diacutea de hoy soacutelo un 15
del control de riesgo bancario recae en la analiacutetica en 2025 ese porcentaje creceraacute hasta el 40 Esos
cambios siempre son progresivos y como indica el anaacutelisis los bancos no tienen que esperar y pueden
aplicar ya procesos de machine learning
Ese movimiento de competencias en la gestioacuten de riesgo se ve bien en este graacutefico que explica coacutemo los
bancos modificaraacuten estructuras para asumir los retos del nuevo modelo basadas en tecnologiacutea de Big Data
como el aprendizaje automaacutetico
Gestioacuten de riesgos
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Hoy
2025
Nuevas aacutereas Analiacutetica Funciones centrales
Informes Procesos operativos
0 15
40 15
15
15
20
5
50
25
Perfiles en la gestioacuten de riesgo bancario
Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
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Customers Accounts PayStats
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
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Se dedicaraacuten maacutes recursos a la deteccioacuten temprana
del riesgo y no tanto a la solucioacuten de problemas
Esto es una decisioacuten estrateacutegica de mucho calado
Tambieacuten los equipos recibiraacuten formacioacuten o se
buscaraacute talento externo para combatir las nuevas
formas de riesgo bancario fundamentalmente los
ataques ciberneacuteticos La ciberseguridad se ha
convertido en un objetivo estrateacutegico en las
empresas y dentro del sector financiero es un
departamento de enorme intereacutes
Teacutecnicas contra el fraude
El uso del aprendizaje automaacutetico para evitar el
fraude financiero se cimenta en meacutetodos que se
pueden separar en dos grandes grupos generales
aprendizaje supervisado y aprendizaje no
supervisado En los meacutetodos de aprendizaje
automaacutetico la maacutequina aprende a detectar
comportamientos anoacutemalos a partir de una
submuestra aleatoria de datos la cual es
clasificada como fraudulenta o no Con la
repeticioacuten sucesiva de este procesamiento de
informacioacuten la maacutequina mejora su capacidad
predictora y es capaz de prever posibles fraudes
Los meacutetodos de aprendizaje supervisado maacutes
utilizados en este caso son las redes neuronales
supervisadas y redes neuronales difusas para
evitar tanto el fraude telefoacutenico como las estafas
con tarjetas de creacutedito y deacutebito
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
El aprendizaje no supervisado a diferencia del que
siacute lo es no cuenta con la existencia de un
conjunto de datos de muestra que permite el
aprendizaje de maacutequina sino que el meacutetodo tiene
como objetivo la identificacioacuten de patrones o
caracteriacutesticas similares que permiten hacer
subgrupos del volumen total de los datos Son
habituales meacutetodos como las redes bayesianas o
los Modelos Ocultos de Markov para establecer
probabilidades y reducir la incertidumbre sobre si
realmente se ha producido un fraude financiero en
un comportamiento
Esto es importante porque la mayoriacutea de bancos
del mundo fundamentan su lucha contra el fraude
en la elaboracioacuten de modelos de patrones
derivados de subconjuntos de transacciones
histoacutericas Por tanto la capacidad de las entidades
para evitar el fraude que se comete por primera
vez y en tiempo real es muy reducida Otro
elemento importante es la balanza de satisfaccioacuten
del cliente Las entidades financieras siempre
miden la cancelacioacuten de operaciones
supuestamente fraudulentas por miedo al enfado
del cliente que a diferencia de lo establecido por
el modelo predictivo hizo una operacioacuten legal
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
Todas las transacciones
Subconjunto de transacciones con modelos histoacutericos Fraude
Soluciones contra el fraude
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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ldquo
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
Algunas empresas del mercado financiero se han
especializado en solucionar estos problemas
Brighterion es una de las fintech que destacan por
sus servicios de aprendizaje automaacutetico para la
prevencioacuten del fraude bancario asociado a tarjetas
de creacutedito por poner un ejemplo
Los productos de la compantildeiacutea combinan hasta 10
tecnologiacuteas de inteligencia artificial con las que la
maacutequina es capaz de aprender predecir y tomar
decisiones en tiempo real Es una plataforma de
computacioacuten cognitiva
Brighterion dispone de cuatro productos
antifraude
bull iPrevent la plataforma es capaz de registrar y
aprender los haacutebitos de comportamiento y
consumo de los titulares de cada una de las
tarjetas expedidas por una entidad bancaria El
objetivo establecer liacuteneas rojas que detecten
posibles comportamientos anoacutemalos en el uso de
esas tarjetas
bull iDetect herramienta capaz de detectar
violaciones de datos personales o de seguridad
relacionados con tarjetas de creacutedito
y transacciones irregulares
bull iPredict herramienta de prevencioacuten de riesgos
para creacuteditos bancarios
bull iComply uso de procesos de aprendizaje no
supervisado para detectar comportamientos de
lavado de dinero internacional La plataforma
recibe datos de numerosas fuentes siempre en
tiempo real analiza los datos y sigue el flujo de
dinero entre clientes y organizaciones para
evitar el lavado
wwwbbvaopen4ucom02 Inteligencia Artificial y Big Data
03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
wwwbbvaopen4ucom
ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
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03 BBVA PayStatsLos datos al servicio del cliente
Uno de los objetivos de la API PayStats de BBVA es ofrecer informacioacuten a
terceros para que estos oferten a los clientes finales apps y servicios de
calidad que aporten valor antildeadido Juan Murillo responsable de Anaacutelisis
Urbanos en BBVA DataampAnalytics explica su funcionamiento y
particularidades
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ENTREVISTA
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
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Otros
7
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19
3
3
3
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estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
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alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
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pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
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uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
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X 3 X 3
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crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
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triplicaraacute este antildeo Sector
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cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
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X 25
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Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
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crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
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veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
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interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
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2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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SUSCRIacuteBETEpara recibir la newsletter de BBVA Open4U noticias novedades consejos artiacuteculoshellip y los eventos maacutes innovadores
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
Empresas de marketing desarrolladores de apps de
conocimiento de mercado empresas centradas en el
sector inmobiliario empresas del sector turiacutesticohellip son
soacutelo algunos ejemplos de compantildeiacuteas que puede estar
interesadas en la informacioacuten y los datos extraiacutedos de
la API PayStats desarrollada por BBVA y abierta a
terceros
Juan Murillo responsable de Anaacutelisis Urbanos en
BBVA DataampAnalytics sostiene que la principal
fortaleza de la tecnologiacutea API es la automatizacioacuten de
los procesos de consumo de la informacioacuten Por
ello anima a los desarrolladores a probar y testar
todos los datos que se pueden invocar con PayStats
para mejorar un negocio y su proceso de toma de
decisiones
En concreto PayStats ofrece estadiacutesticas de consumo
a partir de los datos de actividad de tarjetas de creacutedito
y deacutebito de BBVA Con estos datos se describen flujos
econoacutemicos y dinaacutemicas comerciales en una zona
para crear patrones de consumo de visitanteshellip
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Permite elaborar microestudios de mercado de alta
frecuencia y es capaz de hacer aflorar carencias de
oferta y aacutereas de oportunidad
Por todo ello es interesante en el aacuterea de
geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
los concursos de Innova Challenge Este desarrollo
forma parte de la transformacioacuten digital del banco
y la evolucioacuten hacia una cultura abierta y
colaborativa
Si te interesan las APIs financieras abiertas puedes
conocer aquiacute las de BBVA
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Meter el enlace
cuando esteacute listo
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
PayStats
BBVA PayStats ofrece estadiacutesticas agregadas y anonimizadas de millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA para crear un mapa virtual
que te permitiraacute analizar los haacutebitos de consumo de tus clientes Con esta informacioacuten actualizada semanalmente seraacutes capaz de mejorar el conocimiento de los clientes de tu negocio y generar valor tomando las
decisiones acertadas
wwwbbvaopen4ucom03 BBVA PayStats
Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
fiacutesicos en Espantildea desde 2014
Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
wwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
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un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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anual
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12
zettabytes
2012 2020
1002
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2020
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la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
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los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
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geomarketing ya que con estos datos se puede
llegar a medir la autosuficiencia de los barrios del
turismo para describir cuaacuteles son los visitantes en
un destino determinado o en el inmobiliario ya
que se pueden obtener nuevas meacutetricas de
valoracioacuten de locales comerciales en funcioacuten de la
facturacioacuten por metros cuadrados Estos son soacutelo
algunos ejemplos
Esta API es una evolucioacuten a gran escala de la
iniciativa que se generoacute en BBVA en 2013 cuando
abrioacute por primera vez una parte de sus datos para
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Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
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Dataset de sandboxcon datos de prueba para testar libremente las capacidades del API
La base de datos incluye todas las transacciones realizadas con tarjetas BBVA en comercios
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Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
del cliente territorio tiempo categoriacutea del
comercio geacutenero y edad
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convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
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fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Cinco dimensiones principales para mejorar el anaacutelisis de comportamiento
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Informacioacuten disponible a dos niveles geograacuteficos coacutedigos postales y celdas
de 500m x 500m
PayStats
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
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Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
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La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
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y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
04 Las APIs maacutes conocidasde agregacioacuten de datos bancarios
Existen compantildeiacuteas encargadas de recabar y almacenar datos bancarios
informacioacuten de cuentas transacciones operaciones con tarjetas de
creacutedito preacutestamos inversioneshellip Las APIs de estas empresas dan acceso a
las entidades a nuevos mercados y nuevos clientes
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La agregacioacuten de datos financieros se ha
convertido en un gran negocio para algunas
compantildeiacuteas del mercado fintech La idea es simple
todos los datos personales y bancarios de un
cliente pueden estar disponibles en un uacutenico
espacio lo que facilita mucho las consultas de
informacioacuten y las operaciones de todo tipo
Esos grandes voluacutemenes de datos agrupados
todos en una especie de cartera uacutenica sirven de
punta de lanza a empresas y bancos para generar
ingresos
Existen muchas razones praacutecticas por las que la
agregacioacuten de datos financieros es una foacutermula de
generacioacuten de beneficios en gran medida porque
es uacutetil para el cliente (persona o empresa) que
tiene una cartera de inversiones diversificada
04APIs de agregacioacuten
wwwbbvaopen4ucom
bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
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33
Moacuteviles
22
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11
Tiempo Real
Social
Big Data
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
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Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
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04APIs de agregacioacuten
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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bull Una radiografiacutea general cuando uno tiene una
cartera de inversiones amplia puede llegar a ser
complejo hacerse una radiografiacutea global de su
propia situacioacuten financiera a no ser que disponga
de todo el escenario en un uacutenico espacio Eso da
visioacuten universal y tiene ventajas para la gestioacuten
bull Permite el conocimiento real de haacutebitos de
inversioacuten y consumo la agregacioacuten de datos
financieros aproxima al cliente a un conocimiento
real de coacutemo invierte y gasta su dinero Tiene
todos los movimientos de sus cuentas y el
destino final de su dinero Asiacute se gestionan mejor
los gastos
bull Control de los activos de dinero en efectivo
algunas entidades se caracterizan por facilitar a
sus clientes productos financieros dedicados
exclusivamente al ahorro La agregacioacuten de datos
bancarios acrecienta el control que se tiene sobre
la cartera destinada al ahorro de ese efectivo
bull Automatizacioacuten de procesos cuando las
compantildeiacuteas fintech de agregacioacuten de datos sirven
como proveedores dan datos en tiempo real lo
maacutes actualizados posibles Hacen trabajo
mecaacutenico y facilitan el anaacutelisis
04APIs de agregacioacuten
Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Existen tres elementos clave que cualquier
producto o servicio de agregacioacuten de datos
bancarios deberiacutea cumplir la actualizacioacuten de esa
informacioacuten deberiacutea ser lo maacutes precisa posible
Ajustarse al tiempo real es clave cuando
hablamos de monitorizacioacuten de datos financieros y
gestioacuten de carteras de inversioacuten segundo la
agregacioacuten de datos tiene sentido si cada
proveedor reuacutene un amplio listado de entidades
y tercero una correcta gestioacuten de las credenciales
de clientes
Existen varios proveedores de agregacioacuten de datos
bancarios que disponen de interfaces de desarrollo
de aplicaciones muy conocidas por las entidades
bancarias y por sus equipos de desarrollo y
operaciones Yodlee Plaid y Kontomatik son tres
ejemplos interesantes dentro de este sector
bull Yodlee a traveacutes de sus APIs da acceso a datos
de miles de entidades financieras o fuentes
internacionales de informacioacuten bancaria (un total
de 14500) y ofrece caracteriacutesticas de
autenticacioacuten registro de usuario (inicio de
sesioacuten como cliente) obtencioacuten de informacioacuten
relacionada con la plataforma del proveedor
gestioacuten y eliminacioacuten de cuentas realizacioacuten de
transferencias y acceso a la informacioacuten
facturas tarjetas inversiones preacutestamoshellip
Su objetivo es facilitar una interfaz de desarrollo
de aplicaciones que permita desarrollar
productos y servicios para la gestioacuten de la
informacioacuten financiera planificacioacuten de
carteras asesoramiento desarrollo de
aplicaciones que posibiliten a los clientes planes
de ahorro y costes etc
Proveedores de agregacioacuten de datos bancarios APIs
04APIs de agregacioacutenwwwbbvaopen4ucom
wwwbbvaopen4ucom
bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
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Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
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Audio video
Excel CSV
Online
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
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Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
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lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
compartir
SUSCRIacuteBETEpara recibir la newsletter de BBVA Open4U noticias novedades consejos artiacuteculoshellip y los eventos maacutes innovadores
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
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bull Plaid es una plataforma que ofrece
fundamentalmente dos servicios agregacioacuten de
transacciones bancarias y gestioacuten de
movimientos financieros Plaid se encarga de
recoger y almacenar grandes voluacutemenes de datos
bancarios y financieros de alta calidad y en tiempo
real Esta es una labor compleja porque existen
cientos de entidades y millones de clientes que
hacen operaciones todos los diacuteas Ademaacutes
dispone de una plataforma de sencilla
integracioacuten para crear productos y servicios
gracias a su API
bull Kontomatik esta plataforma permite a los
bancos la elaboracioacuten de productos y servicios
para sus clientes con un resultado maacutes elegante
y praacutectico Servicios relacionados con
agregacioacuten de datos bancarios informacioacuten
de transacciones tratamiento de los datos o
su anaacutelisis Al final lo que ofrece Kontomatik a
las entidades bancarias es el acceso a datos de
movimientos y consumo de productos
financieros de clientes que no son suyos que
operan con otras organizaciones El objetivo es
la posible captacioacuten de clientes en gran medida
porque la API de Kontomatik es de lectura soacutelo
para bancos La plataforma permite la
integracioacuten de un widget en HTML5 en
cualquier paacutegina web donde cualquier usuario
de banca puede acceder y hacer gestiones con
sus entidades
04APIs de agregacioacuten
05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
wwwbbvaopen4ucom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
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ldquo
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05 Los datos y servicios bancarios en la nueva era moacutevilLos bancos estaacuten adaptaacutendose al consumo de informacioacuten y servicios en
la era moacutevil La banca moacutevil y los pagos moacuteviles son los mercados que
condicionaraacuten toda su actividad en el nuevo marco legal
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Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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SUSCRIacuteBETEpara recibir la newsletter de BBVA Open4U noticias novedades consejos artiacuteculoshellip y los eventos maacutes innovadores
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
Los nuevos consumos de informacioacuten y de
producto han sufrido un vuelco increiacuteble por la
incidencia de la era moacutevil Teleacutefonos y relojes
inteligentes o tabletas han transformado la forma
en la que los usuarios que ademaacutes son clientes se
relacionan con la oferta que les rodea Eso tiene
una incidencia notable en el negocio bancario se
transforman los productos cambian los haacutebitos
de consumo evoluciona el negocio Y ninguna
entidad bancaria puede escapar a esa mutacioacuten
La era moacutevil es la semilla reformadora con dos
elementos clave Por una parte el futuro de las
entidades estaacute en su evolucioacuten como Plataformas
como Servicio (PaaS) basadas en una fuerte
apuesta por las interfaces de desarrollo de
aplicaciones (APIs) para el disentildeo de productos
adaptados a los nuevos consumos y la apertura de
un nuevo espacio de negocio en su relacioacuten con
terceros proveedores El segundo elemento clave
es la llegada de la normativa europea PSD2
(Revised Directive on Payment Services) que
modifica por completo el escenario financiero en la
UE porque obliga a los bancos a proporcionar
acceso obligatorio a datos y servicios de pago a
terceras empresas
05 La nueva era moacutevilwwwbbvaopen4ucom
iquestQuieacutenes son esas terceras empresas Son las
denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
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Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
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Social Media
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Online
2017
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
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Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
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lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Ebook Las APIs clave en el
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las APIs
ldquo
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denominadas fintech y concentran su negocio en
dos sectores esenciales servicios de iniciacioacuten de
pagos (PIS) y servicios de informacioacuten de cuenta
(AIS) Dos negocios que fundamentan sus haacutebitos
de consumo en procesos digitales aplicaciones y
el uso de los dispositivos moacuteviles inteligentes
Datos del nuevo entorno bancario
En la actualidad la mayoriacutea de personas disponen
de un teleacutefono inteligente o alguacuten otro dispositivo
moacutevil en el que pueden descargar aplicaciones
bancarias y financieras desde las que consultan
movimientos de cuenta y tarjetas hacen
transferencias y planes de ahorro o solicitan
informacioacuten sobre productos financieros
complejos A continuacioacuten analizamos algunas de
las caracteriacutesticas de ese nuevo entorno para el
negocio bancario
bull El valor de la economiacutea vinculada a los sectores
con productos y servicios moacuteviles seguiraacute
creciendo durante los proacuteximos antildeos El estudio
lsquoThe Mobile Economy 2016rsquo de GSMA hace una
previsioacuten hasta 2020 Es evidente que existe
una tarta bastante jugosa para las compantildeiacuteas
que descifren las claves de generacioacuten de
ingresos a traveacutes de dispositivos moacuteviles Los
bancos son un actor maacutes en ese aacutembito
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
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Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
Payments Cards Notifications
Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
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Valor de la economiacutea generada por el sector moacutevil
La economiacutea vinculada a los sectores moacuteviles creceraacute durante los proacuteximos cinco antildeos (cifras en billones de doacutelares)
300031
2000
1000
2015
32 3435
36 37
2016 2017 2018 2019 2020
05 La nueva era moacutevil
bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
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2017
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
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lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
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bull El informe lsquoConsumers and Mobile Financial
Services 2016rsquo hace una radiografiacutea del mercado
moacutevil en EEUU Algunas de las cifras son
reveladoras el 87 de los estadounidenses
dispone de un moacutevil y un 77 de esos moacuteviles
son teleacutefonos inteligentes
bull El mismo anaacutelisis aporta algunas cifras sobre la
adopcioacuten de los servicios financieros en la era
moacutevil un 43 de los estadounidenses usoacute una
cuenta bancaria a traveacutes del teleacutefono los uacuteltimos
12 meses frente al 39 de 2014 y 33 de
2013 ese dato en smartphones sube hasta el
53 y un 28 de los usuarios de teleacutefonos
inteligentes hizo uso de pagos moacuteviles sobre
todo para pago de facturas compra de
contenidos digitales y por uacuteltimo la adquisicioacuten de
alguacuten producto en una tienda de e-commerce
Puedes ver maacutes datos en el graacutefico de la
siguiente paacutegina que resume la evolucioacuten entre
2011 y 2015
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
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La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
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servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
ldquo
Customers Accounts PayStats
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
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Uso de banca moacutevil y pagos moacuteviles por dispositivo ()
Evolucioacuten de los haacutebitos de consumo de los servicios de banca moacutevil y pagos moacuteviles por el tipo de dispositivo moacutevil usado por los clientes desde 2011 hasta 2015
2011 2012 2013 2014 2015
Banca moacutevil (todos los moacuteviles)
Banca moacutevil (teleacutefonos inteligentes)
Pagos moacuteviles (todos los moacuteviles)
Pagos moacuteviles (teleacutefonos inteligentes)
22 29 33 39 43
43 50 51 52 53
12 15 17 22 24
23 24 24 28 28
Los datos de 2015 no son directamente comparables con la cifra de los antildeos precedentes
05 La nueva era moacutevil
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Productos y servicios moacuteviles en el mundo en desarrollo Salud Formacioacuten Dinero Otros
bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
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Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
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Online
2017
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
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Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
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toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
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estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
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11
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Social
Big Data
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
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Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Ebook Las APIs clave en el
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las APIs
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bull El informe lsquoThe Mobile Economy 2015rsquo de GSMA aporta datos y previsiones interesantes sobre los nuevos
negocios moacuteviles para la banca internacional Los servicios de creacutedito a traveacutes de un monedero moacutevil
que se han expandido gracias a los acuerdos entre operadores y bancos seguros moacuteviles que estaacuten en
retroceso y servicios financieros vinculados a dispositivos moacuteviles al alza gracias a la nueva era moacutevil
Es cierto que existen maacutes productos y servicios moacuteviles relacionados con el sector de la salud pero los
financieros crecen mucho
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
PRE 2009 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Nota Otros incluye gestioacuten de crisis acceso energeacutetico redes verdes m-Identity NFC y ciudades inteligentes
05 La nueva era moacutevil
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
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Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
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La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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Cronograma
X 3 X 3
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herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
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soluciones alojadas
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Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
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Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
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interpretacioacuten
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Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
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Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
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lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
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Tiempo Real
Social
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Personalizacioacuten
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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Otros ebooks en BBVA Open4U
Ebook Las APIs clave en el
desarrollo de apps en la nubeEbook Fintech Visioacuten de futuro Ebook 101 Introduccioacuten al mundo de
las APIs
ldquo
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Customers Accounts PayStats
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Una empresa sin APIs es como un ordenador sin internetBRIAN KOLE
50BBVA no es responsable de las opiniones expresadas en este ebook
Prueba las APIs de BBVA en wwwbbvaapimarketcom
La banca moacutevil y los pagos moacuteviles estaacuten teniendo
una raacutepida implantacioacuten entre la poblacioacuten por
muchas razones se elimina la carga de productos
fiacutesicos como las tarjetas las monedas o los billetes
es un meacutetodo bastante flexible vinculado a
cualquier cuenta bancaria de sistemas de pago en
liacutenea como PayPal o criptomonedas como Bitcoin
y tambieacuten una forma maacutes aacutegil gracias al uso de
tecnologiacuteas de comunicacioacuten y pagos como NFC
(Near Field Communication)
De todas formas los clientes siguen prefiriendo
otros meacutetodos de relacioacuten con las entidades
bancarias ya sea una sucursal un cajero
automaacutetico o banca online en detrimento de
otras opciones como la banca moacutevil o la banca
telefoacutenica
Acceso a los servicios bancarios en la era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Uso de los diferentes accesos a los servicios bancarios ()
La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
38
30
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
wwwbbvaopen4ucom
Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
05 La nueva era moacutevil
wwwbbvaopen4ucom
Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
wwwbbvaopen4ucom
INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
Audio video
Excel CSV
Online
2017
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
21
14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
Fuentes Oracle Market Research Media IDC Corporate USA 2014 US Roadmap for Material Handling amp Logistics Frost amp Siilivan MegaTrends Pew Research Center Digital Life in 2025 Adobe Digital Roadblock 2014
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La banca moacutevil crece en su penetracioacuten en la sociedad pero sigue estando por detraacutes de la sucursal o el cajero
Cajero automaacutetico
Banca online
Banca moacutevil
Banca telefoacutenica
75
Sucursal bancaria 84
71
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Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
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Los usuarios de banca moacutevil suelen utilizar sus
smartphones para hacer todo tipo de gestiones
financieras desde sus dispositivos maacutes de un 80
suele tener descargada la aplicacioacuten de su entidad
bancaria para hacer operaciones (consultas de
saldo transferencias entre sus propias cuentas o a
cuentas de otros usuarios recepcioacuten de
informacioacuten bancaria a traveacutes de notificaciones o
correo electroacutenicohellip)
En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
uso de una tecnologiacutea conocida como captura de
depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
torno a tres conceptos importantes facilidad
rapidez y flexibilidad Siempre se exponen
razones relacionadas con que la entidad puso a su
disposicioacuten esos servicios no existen sucursales o
cajeros cerca de su casa o trabajo o creen que la
banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
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No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
3
3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
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Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
16
2005 2015 2019
38
70
100
2015
2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
13
2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
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lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
Moacuteviles
22
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14
11
Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
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En algunos casos los clientes tambieacuten han hecho
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depoacutesitos remotos uso de la caacutemara del teleacutefono
para capturar la cantidad a ingresar de un cheque
y hacer el depoacutesito
Normalmente cuando se le pregunta a un usuario
de banca moacutevil las razones por las que hace uso
de estos servicios o se hace lo mismo con otros
usuarios que prefieren otro tipo de accesos a los
servicios financieros la respuesta siempre gira en
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banca moacutevil ofrece servicios seguros y la facilidad
para chequear posibles fraudes
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Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
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Otros
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Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
19
3
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3
Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
39
05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
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Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
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Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
Web blogs
Social Media
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Online
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
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Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
57
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2005 2015 2019
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gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
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2012 2020
1002
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
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2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
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toda la informacioacuten y serviraacuten
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en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
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Moacuteviles
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Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
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lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
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Razones por las que usa banca moacutevil ()
Confiacuteo en la seguridad de la banca moacutevil
No tengo sucursal o cajero junto a mi casa o trabajo
Alertas fraudes bancarios o chequeo transacciones erroacuteneas
Otros
7
Mi entidad ofrece servicios de banca moacutevil
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Tengo teleacutefono inteligente 26
Me gustan los servicios de banca moacutevil
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05 La nueva era moacutevil
Fuente Consumers and Mobile Financial Services 2016 Reserva Federal de EEUU
La implantacioacuten de los pagos moacuteviles en el mundo
estaacute siendo progresiva Pago de facturas compra de
productos fiacutesicos o el pago de suscripciones de
alguacuten tipo de contenido (medios de comunicacioacuten o
servicios como Netflix) son los usos maacutes comunes
pero cada vez crece con maacutes fuerza el haacutebito de
comprar en los puntos de venta moacuteviles (MPOS -
Mobile Point of Sales) en aquellos clientes que
disponen de un teleacutefono inteligente esteacuten asociados a
una cuenta personal una tarjeta de deacutebito una tarjeta
de creacutedito o una cuenta del estilo de PayPal
Existen clientes de banca comercial que auacuten no hacen
uso de los pagos moacuteviles por varias razones algunos
creen que es maacutes faacutecil pagar con dinero en efectivo o
usar una tarjeta mientras que otros no terminan de
confiar en la seguridad del meacutetodo no le ven una
utilidad real o no comprenden los distintos tipos de
pagos moacuteviles
Pagos moacuteviles y seguridad
wwwbbvaopen4ucom05 La nueva era moacutevil
06 Big Datapresente y futuroEl mundo se inunda de datos con incrementos de hasta el 40 anual
Revisamos las previsiones y tendencias para el Big Data hasta 2023
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INFOGRAFIacuteA
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Cronograma
X 3 X 3
VisualizacioacutenEl mercado de las
herramientas
crece 25 veces
maacutes raacutepido que el
resto del Business
Intelligence
Contenidos enriquecidosEl anaacutelisis de viacutedeos
audio e imaacutegenes se
triplicaraacute este antildeo Sector
clave para la inversioacuten
lsquoClean DatarsquoLa empresas buscan
datos limpios correctos
y de calidad
Datos en la nubeEn los proacuteximos
cinco antildeos el sector
creceraacute tres veces
maacutes raacutepido que las
soluciones alojadas
en la oficina
X 25
2015
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Hadoop y NoSqlEstas tecnologiacuteas seraacuten un
estaacutendar en la gestioacuten
del Big Data
lsquoFast DatarsquoIncremento de las
plataformas de anaacutelisis
en tiempo real
AprendizajeautomaacuteticoAceleracioacuten a partir de 2016
crece un 65 maacutes que las
aplicaciones no predictivas
Internet de las cosas En las empresas
crecimiento de
un 30 de la tecnologiacutea
de analiacutetica de sensores
+ 655
+ 30
2016
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
gestioacuten de informacioacuten
el anaacutelisis de datos y la
tecnologiacutea de buacutesquedas
Datos estructurados
Datos noestructurados
Big Data
Servicios
Bases de datos
Gestioacuten de ventas
Recursos de empresa
Sensores
Finanzas
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2017
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Escasez de profesionalesSoacutelo en EEUU habraacute 180000 puestos
de analistas en profundidad y cinco
veces maacutes en gestioacuten de datos e
interpretacioacuten
50
Inteligencia artificialEn 2018 la mitad de los usuarios
interactuaraacuten con servicios de
computacioacuten cognoscitiva
2018
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Poblacioacuten conectadaPenetracioacuten estimada
de internet
Mercado de datosActualmente el 70 de las empresas
compran datos externos En 2019
seraacuten el 100 Las empresas
monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
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2005 2015 2019
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2019
Gestioacuten de decisionesLas plataformas de
gestioacuten creceraacuten al antildeo
un 60 hasta 2019
+ 60
2019
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Traacutefico de datosEl Big Data crece un 40
anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
zettabytes
2012 2020
1002
zettabytes1002 trillones
de gigas
2020
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
038
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2005 2015 2020
060
Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
artificial
2021
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lsquoMass personalizationrsquoLas maacutequinas procesaraacuten
toda la informacioacuten y serviraacuten
productos a la persona
indicada en el momento justo y
en el lugar apropiado
lsquoAugmented humanityrsquoLos datos proporcionados por la tecnologiacutea smart
estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
33
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Tiempo Real
Social
Big Data
Personalizacioacuten
2022
06 Big Data presente y futurowwwbbvaopen4ucom
lsquoSmart CitiesrsquoMaacutes de 26 ciudades seraacuten
inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
tecnologiacuteas y competenciasEl 50 de las ciudades
inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
50
2023
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crece un 65 maacutes que las
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un 30 de la tecnologiacutea
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monetizaraacuten sus datos mediante su
venta o dando valor antildeadido
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un 60 hasta 2019
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anual
Computacioacuten de alto rendimientoCrecimiento anual del 83 hasta
alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
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2012 2020
1002
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de gigas
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Anaacutelisis predictivoEs una pieza esencial
en el diacutea a diacutea para
analizar la viabilidad
de los negocios
lsquoDeep LearningrsquoPermite de manera efectiva el anaacutelisis de los
haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
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Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
en doacutelares
Deep Learning
Big
Data
Inteligencia
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estaraacuten asentados en la empresa y revolucionaraacuten
los sectores del transporte el almacenamiento y
las manufacturas
El futuro del marketingAacutereas maacutes
importantes en
EEUU
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Social
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inteligentes en 2025
Convergencia de industrias La conectividad de la informacioacuten
acelera la convergencia de productos
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inteligentes estaraacute en
Europa y Norteameacuterica
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crece un 65 maacutes que las
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venta o dando valor antildeadido
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anual
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alcanzar los 44000 millones de
doacutelares en 2020 Habraacute generado
ingresos de 220000 millones de
doacutelares entre 2015 y 2020
12
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2012 2020
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zettabytes1002 trillones
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haacutebitos personales y las relaciones entre los
datos el reconocimiento de voz e imagen y
la personalizacioacuten del mercado
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2005 2015 2020
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Personalizacioacuten
Precio de los sensoresEstimacioacuten media
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Big
Data
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inteligentes estaraacute en
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Social
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2022
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inteligentes en 2025
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Unificacioacuten de arquitecturasEn 2017 se unificaraacuten la
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