Tabla de contenido
- Introducción
- El estado actual de la identificación de pequeñas empresas
- Aprovechamiento del poder de las señales de datos modernas
- El efecto dominó en las pequeñas empresas
- El papel de la inteligencia artificial y la tecnología
- Perspectivas futuras e implicaciones para la industria
- Conclusión
- Preguntas frecuentes
Introducción
En la era digital actual, identificar con precisión las pequeñas empresas y evaluar su riesgo es un desafío importante para instituciones financieras y prestamistas. Con la creciente importancia de las iniciativas Know Your Customer (KYC) y Know Your Business (KYB), la incapacidad para identificar riesgos e impostores puede generar multas sustanciales y vulnerabilidades. Esto no solo amenaza a los prestamistas, sino que también crea obstáculos significativos para las pequeñas empresas, especialmente aquellas que emergen de la crisis económica provocada por la pandemia de COVID-19.
Las instituciones financieras suelen tener dificultades con datos limitados y, a veces, desactualizados, lo que dificulta la verificación de aproximadamente el 30% de las personas que solicitan servicios y cuentas. Hany Fam, CEO de Markaaz, enfatiza que un enfoque moderno de los datos, que incluye una amplia variedad de información pública y privada, es esencial para cerrar esta brecha de identidad. Esta publicación del blog explora las complejidades de la identificación de pequeñas empresas, los desafíos que enfrentan las instituciones financieras y cómo los avances en la gestión de datos están allanando el camino para transacciones financieras más seguras y eficientes.
Al final de este artículo, los lectores comprenderán los problemas actuales con la identificación de pequeñas empresas, el papel de las señales de datos modernas en la solución de estos problemas y las implicaciones más amplias para la industria financiera y las pequeñas empresas.
El estado actual de la identificación de pequeñas empresas
Desafíos con puntuaciones de crédito tradicionales
Las puntuaciones de crédito tradicionales sirven como indicador relativo de la salud financiera de una empresa, pero a menudo ofrecen una imagen incompleta. Para las pequeñas empresas que acaban de superar la pandemia del coronavirus, las declaraciones de ganancias y pérdidas pueden no capturar completamente los matices o las dinámicas financieras que experimentaron. Como resultado, los prestamistas que se basan únicamente en estas métricas pueden juzgar erróneamente la viabilidad de un negocio.
Además, los sistemas de puntuación crediticia existentes a menudo no tienen en cuenta el contexto más amplio. Es posible que se pasen por alto el rendimiento histórico, las condiciones del mercado e incluso los esfuerzos de recuperación en curso, lo que puede dar lugar a clasificaciones erróneas. Este desajuste puede ser perjudicial, dificultando el acceso de las pequeñas empresas a servicios esenciales como préstamos, seguros y asociaciones favorables en la cadena de suministro.
Procesos de verificación insuficientes
Una parte importante de los solicitantes no se puede verificar mediante medios tradicionales. Las instituciones financieras luchan con desafíos de verificación, donde aproximadamente el 30% de las personas y empresas no pueden ser identificadas con precisión. Esta falta de datos integrales exacerba el riesgo de actividades fraudulentas y puede resultar en multas regulatorias para las instituciones financieras.
La transición de las sucursales físicas a las interfaces digitales ha añadido capas de complejidad. Si bien las tecnologías digitales proporcionan un acceso más amplio, también requieren métodos más sofisticados para verificar identidades y evaluar riesgos.
Aprovechamiento del poder de las señales de datos modernas
Más allá de las métricas tradicionales
Hany Fam destaca la importancia de pasar de los puntos de datos tradicionales a señales más modernas, como actividades en redes sociales, integraciones de banca abierta y datos financieros detallados basados en el consentimiento. Al aprovechar estas fuentes de datos avanzadas, las instituciones financieras pueden desarrollar una visión más holística de un negocio y sus propietarios.
Las señales de datos modernas permiten a los prestamistas ir más allá de las evaluaciones superficiales. En lugar de simplemente basarse en puntajes de crédito, pueden examinar diversos factores, como las tendencias de ventas comerciales, los registros de cumplimiento e incluso la reputación evaluada mediante reseñas en las redes sociales. Este enfoque multifacético facilita la toma de decisiones informadas y la gestión de riesgos.
El enfoque del ecosistema
Crear un ecosistema de datos sólido y confiable implica recopilar, sintetizar y proporcionar acceso a diversos tipos de información. La plataforma de Markaaz ejemplifica esto al integrar más de 200 puntos de datos disponibles públicamente junto con información no pública. Esta base de datos integral incluye detalles sobre tendencias de ventas, cumplimiento normativo, métricas de diversidad y más.
El objetivo es crear una visión de 360 grados de un negocio, lo que ayuda a una evaluación de riesgo y verificación precisa. Esta visión integral es crucial tanto para los prestamistas como para las empresas, garantizando transacciones transparentes, seguras y eficientes.
El efecto dominó en las pequeñas empresas
Acceso a servicios esenciales
Las ramificaciones de una identificación empresarial insuficiente son profundas para las pequeñas empresas. Cuando las instituciones financieras tienen dificultades para verificar un negocio, se restringe el acceso a servicios vitales como préstamos, flujos de efectivo y seguros. Esto puede frenar el crecimiento y limitar las oportunidades para que las pequeñas empresas prosperen.
Por ejemplo, si no se puede verificar a un proveedor, es posible que se pierdan contratos lucrativos con grandes minoristas. Esto es especialmente crítico en una era en la que los procesos de verificación digital se están volviendo una práctica estándar.
Construir confianza en la era digital
En el mundo digital, la confianza se vuelve fundamental. Las empresas deben hacerse cargo de sus datos y administrar activamente su huella digital. Al mantener información precisa y actualizada, pueden asegurarse de que las instituciones financieras y los posibles socios los perciban correctamente.
Plataformas como Markaaz ayudan a las empresas e instituciones financieras a construir esta confianza. Al garantizar un intercambio de datos seguro y de alta calidad, permiten a las empresas corregir inexactitudes y mejorar su estado de verificación. Esta transparencia fomenta relaciones más sólidas entre las empresas y las instituciones financieras, allanando el camino para transacciones más fluidas y un mejor acceso a servicios.
El papel de la inteligencia artificial y la tecnología
IA y recolección de datos
La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental en la recolección y el análisis de datos modernos. Las herramientas de IA pueden interpretar, analizar y visualizar cantidades masivas de datos de manera más eficiente que nunca. Por ejemplo, soluciones como Julius AI y DataLab facilitan la interacción de datos intuitiva y ofrecen información práctica.
Estas tecnologías avanzadas permiten a las instituciones financieras automatizar la recolección de datos, identificar patrones y evaluar riesgos de manera más efectiva. La IA puede pronosticar las perspectivas financieras, optimizar los procesos de toma de decisiones e incluso garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios.
Análisis predictivo
La IA predictiva combina inteligencia digital y datos para generar pronósticos y evaluar escenarios potenciales. Al utilizar el análisis predictivo, las empresas pueden tomar decisiones informadas basadas en resultados probables, mejorando su planificación estratégica y gestión de riesgos.
Esta capacidad de predecir y planificar es invaluable tanto para los prestamistas como para las pequeñas empresas. Permite relaciones dinámicas en las que los datos informan y refinan continuamente las operaciones comerciales y las estrategias financieras.
Perspectivas futuras e implicaciones para la industria
Optimización de la verificación e incorporación
A medida que mejora la calidad de los datos y avanza la tecnología, los procesos de verificación e incorporación de empresas se optimizarán cada vez más. Datos limpios y en tiempo real permiten evaluaciones de riesgo más precisas y experiencias de incorporación más fluidas.
Esta evolución es un cambio de juego para la industria financiera. Las instituciones financieras pueden agilizar sus prácticas de cumplimiento y monitoreo, reduciendo la carga de la adhesión normativa y mejorando la prestación de servicios.
Análisis y monitoreo en tiempo real
El futuro de la identificación empresarial y la evaluación de riesgos se encuentra en el análisis y monitoreo en tiempo real. Con acceso a datos creíbles y actualizados, las instituciones financieras pueden mantener relaciones dinámicas con sus clientes. Este monitoreo continuo garantiza que las empresas cumplan con las normas y estén financieramente saludables, reduciendo la probabilidad de fraude y errores financieros.
En última instancia, este cambio hacia el análisis de datos en tiempo real fomentará un ecosistema financiero más resistente. Las pequeñas empresas se beneficiarán de servicios financieros más accesibles, y los prestamistas estarán mejor equipados para gestionar riesgos y respaldar el crecimiento económico.
Conclusión
Abordar la brecha de identidad en las pequeñas empresas requiere un enfoque multifacético que aproveche las señales de datos modernas, las tecnologías avanzadas y los ecosistemas de datos integrales. Al pasar de las puntuaciones de crédito tradicionales y adoptar una amplia gama de puntos de datos, las instituciones financieras pueden verificar con precisión y evaluar el riesgo de las pequeñas empresas.
Este cambio no solo beneficia a los prestamistas, sino que también empodera a las pequeñas empresas al otorgarles un mejor acceso a servicios esenciales. A medida que tecnologías como la IA continúan evolucionando, los procesos de recolección de datos, evaluación de riesgos y verificación serán más eficientes y confiables.
En un mundo donde los datos impulsan todos los aspectos del negocio, construir confianza a través de información precisa y completa es crucial. Plataformas como Markaaz están a la vanguardia de esta revolución, brindando las herramientas y recursos necesarios para cerrar la brecha de identidad y respaldar el crecimiento de las pequeñas empresas en la era digital.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los principales desafíos en la identificación de pequeñas empresas?
Los desafíos principales incluyen sistemas de puntuación crediticia desactualizados que no capturan completamente el panorama financiero y la imposibilidad de verificar aproximadamente el 30% de los solicitantes mediante métodos tradicionales.
¿Cómo ayuda Markaaz a superar estos desafíos?
Markaaz integra una variedad de fuentes de datos, incluyendo información pública y privada, para proporcionar una visión integral de las empresas. Esto ayuda en la evaluación precisa de riesgos y la verificación.
¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial en la gestión de datos para la identificación de pequeñas empresas?
La IA facilita la recolección eficiente de datos, la identificación de patrones, la evaluación de riesgos y el monitoreo del cumplimiento, lo que hace que el proceso sea más rápido y preciso.
¿Cómo pueden beneficiarse las pequeñas empresas de los procesos mejorados de verificación de datos?
Una mejora en la verificación de datos garantiza el acceso a servicios esenciales como préstamos y seguros, fomentando el crecimiento y la estabilidad de las pequeñas empresas.
¿Qué perspectivas futuras podemos esperar en la verificación de empresas y la evaluación de riesgos?
Los avances futuros implicarán el análisis de datos en tiempo real, procesos de verificación optimizados y monitoreo continuo, lo que conducirá a un ecosistema financiero más resiliente y dinámico.
