Sobre el papel, crear sus propias soluciones de mejora de datos suena inteligente. Dispone de ingenieros capaces, un equipo de ciencia de datos decente y una hoja de ruta que parece permitirlo. Pero la cuestión es: mejorar los datos de las transacciones no es solo un proyecto técnico, es un proyecto en constante evolución. Y para muchos bancos y empresas de tecnología financiera, lo que comienza como una solución rápida se convierte en una obligación a largo plazo.
Por lo tanto, profundicemos en los costos no previstos, las trampas temporales y el caos de algunos casos extremos que tienden a sorprender a los equipos que buscan soluciones internas de mejora de datos. Y, por supuesto, la razón por la que pensamos que la solución Tapix podría ser una gran elección para usted.
La mejora de transacciones no es una tarea de categorización sencilla
La mejora de las transacciones podría parecer una simple cuestión de mapear los nombres de los comerciantes y aplicar reglas para identificar las categorías. Pero los datos del mundo real rara vez se comportan de manera tan predecible. Con descripciones caóticas de comerciantes como «F.LLI MARINO SNC» o «B2B PRIME» en la categoría «Otros», es casi imposible establecer con precisión lo que el cliente compró sin inteligencia contextual. Los clientes quieren claridad, y cuando sus aplicaciones bancarias muestran información críptica o engañosa, la confianza desaparece rápidamente.
Ahí es donde entran en juego las API dedicadas. Si alguna vez se ha preguntado: «¿Cómo puedo implementar la categorización de pagos en mi software bancario?», la respuesta generalmente implica utilizar una API para la mejora de datos de las transacciones, que esté diseñada para gestionar a escala las entradas desordenadas del mundo real.
En la práctica, la construcción de una plataforma de mejora de datos que se adapte a los comportamientos siempre cambiantes de los comerciantes, los matices regionales y el formato inconsistente no es un proyecto único. Es una inversión continua en ciencia de datos, aprendizaje automático, bucles de retroalimentación y cobertura global.
El talento no es una restricción. El enfoque sí lo es
La mayoría de los equipos de empresas de tecnología financiera son capaces de contratar ingenieros y científicos de datos con talento. El reto no es la disponibilidad. Es la priorización.
Una vez que se construye el marco de mejora inicial, comienza el trabajo real: refinar los modelos, incorporar los comentarios de los usuarios, supervisar la precisión de la clasificación, gestionar los casos periféricos y actualizar la lógica a medida que surgen nuevos comerciantes y patrones de pago.
Por este motivo, muchas entidades en período de crecimiento comienzan a preguntarse: ¿Cuáles son los beneficios de usar una API de mejora de los datos de pago? ¿Quiere la respuesta corta? Tiempo de valorización más rápido, mejor precisión y cero desviaciones con respecto a sus objetivos principales de producto.
Cargas operativas y de cumplimiento ocultas
Los costos a largo plazo de una plataforma interna de mejora de datos a menudo van más allá del número de personas dedicadas. El mantenimiento y la mejora de ese sistema introduce varios niveles adicionales de responsabilidad:
- Infraestructura de datos: Gestión de una introducción, limpieza y almacenamiento de datos seguro en tiempo real
- Control de calidad y precisión: Garantizar la fiabilidad de la clasificación a escala
- Actualizaciones en curso: Mantenerse al día con los cambios globales en los comerciantes y el comportamiento de los consumidores
- Cumplimiento normativo: Resulta especialmente importante cuando los modelos son entrenados sobre datos sensibles
- Seguridad: Proteger los datos enriquecidos contra violaciones o el uso indebido
Además, la implementación de la mejora que funciona en todos los idiomas, monedas y estructuras comerciales regionales añade una complejidad considerable, en particular para aquellas instituciones que operan en múltiples mercados.
Coste total de la propiedad de las soluciones de mejora
A menudo se subestima el costo real de construir y mantener una solución interna de mejora de datos. Si bien las proyecciones iniciales podrían explicar los salarios de ingeniería y los costos del servidor, los gastos ocultos y recurrentes empiezan a surgir relativamente pronto:
Entrenamiento constante del modelo y correcciones manuales: Incluso los modelos de aprendizaje automático más avanzados se degradan con el tiempo a medida que surgen formatos de comerciantes, flujos de pago y patrones de gasto nuevos. Los equipos terminan dedicando jornadas enteras para refinar las bases de datos de los comerciantes y depurar etiquetas incorrectas.
Coordinación entre departamentos: Los equipos de producto exigen una iteración rápida, los equipos de cumplimiento deben verificar la lógica de la categorización y la ingeniería debe encontrar el equilibrio entre las mejoras de precisión y las prioridades de la hoja de ruta. La sobrecarga de alinear estas funciones crece mes a mes.
Cuestiones de cara al cliente: Las transacciones mal etiquetadas frustran a los usuarios, un aspecto que conduce a la creación de mayores volúmenes de tickets de soporte, reembolsos o incluso cancelación de clientes. Cada error requiere una revisión manual, una escalada interna y la aplicación de parches, desviando la atención de otros proyectos dentro de la empresa.
Auditorías de precisión y prueba de los pipelines de datos: Los equipos internos de control de calidad a menudo se ven obligados a realizar controles exhaustivos para evitar caídas en el rendimiento. Mantener una precisión de más del 90 % requiere un ajuste continuo del pipeline de datos y una validación a nivel de comerciante.
Supervisión normativa y jurídica: Las soluciones de mejora de datos afectan a datos sensibles. Cualquier paso en falso, como nombres de comerciante incorrectos o transacciones de juegos de azar mal categorizadas, puede conducir a dolores de cabeza regulatorios, sanciones o desconfianza por parte de los clientes.
Por el contrario, soluciones de terceros como Tapix ofrecen tasas de precisión que superan el 95 %, gracias a miles de millones de transacciones procesadas y modelos de mejora de datos patentados, construidos a partir de años de experiencia en la materia. Tapix dispone de una base de datos de comerciantes que cubre cientos de miles de marcas en todo el mundo, con reconocimiento de logotipos y estandarización de metadatos, todo actualizado en tiempo real.
Por ejemplo, Deblock, una aplicación de banca criptográfica, integró Tapix para mejorar la claridad en torno a transacciones complejas relacionadas con blockchain y vio que la cobertura del comerciante aumentó un 25 %, mientras que la cobertura del logotipo alcanzó el 66 %. Del mismo modo, bunq, uno de los principales neobancos europeos, utilizó Tapix para ofrecer información inteligente a sus usuarios a través de cuentas personales y empresariales. ¿El resultado? Más del 90 % de las transacciones categorizadas y un 99,9 % de precisión en los datos.
Las transacciones de comercio electrónico plantean un desafío adicional
Identificar con precisión las transacciones de comercio electrónico continúa siendo uno de los puntos de dificultad más persistentes y frustrantes en el campo de la mejora de datos. Para los bancos y las empresas de tecnología financiera que atienden a los consumidores y las pymes, el desafío es fácil de describir pero difícil de resolver: los procesadores de pago como Stripe, PayPal, Adyen y otros a menudo enmascaran la verdadera identidad del comerciante.
Esto pasa a ser especialmente problemático cuando se construyen herramientas de presupuesto, se realizan análisis de pequeñas empresas o de sistemas de atención al cliente basados en una identificación clara del comerciante. Un usuario que vea “STRIPE.SNL” no sabrá si adquirió unos zapatos o si reservó un servicio.
Reconocer el nombre real del comerciante durante una compra a través de una pasarela de pago
Tapix aborda este problema directamente a través de un módulo especializado de mejora de las pasarelas de pago. Al resolver los patrones de transacción de las principales pasarelas, incluyendo Stripe, PayPal, Adyen, Square y Braintree, Tapix puede reconstruir con precisión el nombre comercial original, asignarle la categoría correcta y adjuntar metadatos visuales consistentes como logotipos y la ubicación.
En lugar de depender de los descriptores de transacciones sin procesar, Tapix aprovecha lo siguiente:
- Gráficos comerciales internos que conectan alias de pasarela con nombres de marca verificados
- Búsquedas dinámicas de metadatos que interpretan datos de pasarela estructurados pero ambiguos
- Actualizaciones en tiempo real para reflejar marcas emergentes de comercio electrónico o plataformas de revendedores
- Mejora contextual adaptada a los casos de uso de consumidores y pymes
Construir algo similar internamente requeriría acceso a vastos datos de redes de comerciantes, bucles de retroalimentación consistentes y asociaciones directas con procesadores, ninguno de los cuales es sencillo de establecer. Tapix resuelve este problema a escala, permitiendo a las entidades ofrecer datos de transacciones más nítidos sin comprometer sus propios recursos.
Reflexiones finales
Construir su propio marco de mejora de datos puede parecer un movimiento inteligente y estratégico, pero para la mayoría de los bancos y las empresas de tecnología financiera, termina siendo una desviación costosa de las prioridades principales.
Contratar personas brillantes que entiendan sus datos es absolutamente esencial. Pero no deberían ser ellos quienes reinventen los pipelines de mejora desde cero. Su tiempo estará mejor empleado en interpretar los datos, convirtiendo las ideas en acción y la estrategia en crecimiento. ¿Y los datos? Para eso estamos aquí.
Para obtener más detalles sobre cómo estas soluciones de mejora de datos pueden ayudar a su banco, explore las ofertas de Tapix.
