Comprender los hábitos de gasto de los usuarios mediante open banking es fundamental para crear aplicaciones financieras de éxito. Sin embargo, para convertir los datos en bruto en información práctica, los datos de las transacciones deben limpiarse, organizarse y enriquecerse adecuadamente.
Tabla de contenidos
- Convierte los datos en bruto en información práctica
- ¿Cómo funciona la categorización de datos?
- Inteligencia de millones de transacciones
- ¿Qué puedes construir?
Los bancos digitales, PFMs y otras fintechs que crean aplicaciones financieras tienen una clara necesidad en común: conocer los hábitos de gasto y ahorro de sus usuarios para ofrecerles un asesoramiento proactivo que mejore su bienestar financiero.
Las tecnologías de open banking lo hacen posible al ofrecer a las empresas una forma de extraer e interpretar la información bancaria y financiera de sus usuarios de forma sencilla y segura.
Pero el acceso a los datos financieros en bruto no es suficiente.
Convierte los datos en bruto en información práctica
Si alguna vez has visto los detalles de tus transacciones bancarias, sabrás que no suelen tener un formato estándar y comprensible. Los bancos, los usuarios y los comercios nombran las transacciones con sistemas diferentes, con una redacción irregular y con información incompleta.
Ante esta situación, los desarrolladores tienen que interpretar y clasificar manualmente la información proporcionada en las propias etiquetas de las transacciones, lo que requiere grandes cantidades de tiempo y recursos.
Para resolver este problema, Belvo ha construido desde cero su propio motor de categorización de datos dentro de sus soluciones de enriquecimiento. Este producto proporciona una capa de inteligencia sobre los datos brutos para ayudar a las empresas a crear funciones como la supervisión de los gastos y las herramientas para crear presupuestos.
¿Cómo funciona la categorización de datos?
La categorización de los datos es el proceso por el que organizamos las transacciones financieras en un conjunto de grupos definidos, como las compras personales o las facturas y servicios públicos.
Hemos establecido 14 de estas categorías basándonos en los tipos de transacciones más comunes que realizan los usuarios y en las necesidades de las empresas que crean herramientas de finanzas personales.
Para ello, nuestro modelo recorre los datos brutos contenidos en las descripciones de las etiquetas mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para buscar una serie de patrones que hemos identificado previamente. Cada vez que se realiza una llamada a nuestra API para recuperar los datos de cuentas, las transacciones se asignan a una de estas categorías en función de los patrones que coinciden con la descripción.
Estas categorías también reciben una prioridad específica basada en nuestras reglas. Esto nos ayuda a determinar la categoría correcta de una transacción en caso de que la descripción coincida con más de un patrón. Por ejemplo, cuando una transacción contiene las palabras «Uber Eats», podría incluirse automáticamente en «Transporte y Viajes», pero hemos creado un conjunto de reglas de prioridad que nos ayuda a etiquetar correctamente en «Alimentos y Comestibles».
Por último, la categoría de la transacción se devuelve al cliente como un campo adicional llamado «categoría» para cada transacción en la respuesta.
Inteligencia de millones de transacciones
El diferenciador clave de tener un motor de categorización de datos impulsado por open banking -en comparación con la construcción de un motor de manera interna-, es la cantidad y la amplia gama de datos que utilizamos para alimentar nuestro modelo.
Al utilizar Belvo, las empresas pueden acceder a la inteligencia que hemos reunido al analizar millones de transacciones de usuarios de docenas de empresas de diferentes sectores y países.
Y nuestro modelo está en constante evolución: cada día seguimos alimentando y entrenando nuestro motor con la inteligencia que obtenemos del análisis de datos de cuentas procedentes de nuestra creciente base de clientes de empresas de toda Latinoamérica.
Gracias a ello, la precisión y la cobertura de nuestro motor mejoran constantemente. Además, realizamos análisis periódicos buscando nuevos patrones en nuestra base de datos que nos ayuden a potenciar y optimizar nuestra capacidad de predicción.
¿Qué puedes construir?
Nuestro producto de categorización se creó para satisfacer las necesidades específicas de las empresas de PFM de agrupar el gasto de sus clientes en categorías para que les resulte más fácil proporcionar un análisis eficaz sobre el mismo.
Al agrupar los gastos e ingresos en categorías, estas empresas pueden ayudar a sus usuarios a elaborar un presupuesto y ofrecerles consejos de ahorro proactivos.
Un ejemplo es Mobills, una aplicación brasileña de finanzas personales que utiliza Belvo para recopilar y procesar la información financiera de las tarjetas de crédito de sus usuarios. Gracias a nuestro motor, pueden recibir datos ya categorizados a través de una integración sencilla y fluida con su app, haciendo que las transacciones estén listas para ser mostradas a sus clientes.
Este servicio también es especialmente útil para otras empresas de tecnología financiera que están creando servicios financieros más atractivos y automatizados, como:
- Proveedores de crédito: para identificar los ingresos y los gastos comunes de los clientes para evaluar el riesgo en sus decisiones de suscripción.
- Empresas de contabilidad: para agrupar los gastos por categorías y automatizar los procesos contables.
Si quieres saber más sobre nuestro motor de categorización de datos, ponte en contacto con nosotros. Y si estás creando una aplicación de PFM, echa un vistazo a nuestra guía dedicada a los desarrolladores para ayudar a tus usuarios con sus finanzas.
