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  • 100 años de la digitalización financiera. La evolución de la tecnología en las finanzas

    Conocer la historia y evolución de la digitalización financiera nos ayuda a comprender mejor su transcendencia en el momento en el que nos encontramos.

    La transformación digital de las finanzas es comparable al desarrollo de la caña de bambú. Durante los 7 primeros años la semilla del bambú se desarrolla para después comenzar a crecer un ritmo vertiginoso (30 metros en 6 semanas). Siguiendo con el símil, la digitalización financiera comenzó sus primeros pasos con la primera tarjeta (hace más de cien años). Desde entonces, el desarrollo tecnológico financiero ha ido evolucionando paso a paso hasta su irrupción en 2008.

    A partir de entonces, la digitalización financiera se ha desarrollado a una velocidad frenética. El sector financiero de hace diez años no tiene nada que ver con el actual:

    • Nuevas tecnologías aplicadas a las finanzas (Big Data, Blockchain, Biometría,…).
    • Nuevos actores financieros (Fintech, Telecos, Bigtech,…).
    • Productos y servicios financieros (Crowdfunding, Robo Advisor,…).

    Historia de la digitalización financiera, la «germinación» de la transformación digital

    Durante casi un siglo, la digitalización financiera ha ido «germinado» poco a poco. Estas son algunos de los desarrollos tecnológicos más importantes:

    • En 1914, la empresa Western Union crea una tarjeta para sus clientes más selectos. No solo les proporcionaba un trato preferente, sino una línea de crédito para sus pagos. Desde entonces y hasta finales de los años 40, una gran cantidad de empresas comenzaron a emitir sus propias tarjetas de crédito. Estas tarjetas solo tenían validez en sus establecimientos, como método para fidelizar a sus clientes.
    • En 1948 apareció la primera tarjeta de crédito tal y como la conocemos hoy en día. Una tarjeta con la que podemos pagar en diferentes establecimientos sin tener que disponer de una tarjeta para cada uno de ellos. En un restaurante de Nueva York, el director de una entidad de crédito, Frank McNamara, se había olvidado el dinero en casa, algo que descubrió al ir a pagar. Tuvo que llamar a su esposa para que le trajera dinero con el que pagar la cena. Decidió que no volvería a pasar por esa vergüenza…
    • Más adelante, en 1958, fueron lanzadas la tarjeta American Express y la de Bank of America (la futura VISA).
    Historia de la digitalización financiera: MasterCard y Visa
    Historia de la digitalización financiera: MasterCard y Visa
    • En 1968 apareció el primer cajero automático. El ingeniero británico John Sheperd-Barron tuvo la idea. Cuando en un viaje desde su pueblo a Londres a cobrar un cheque se encontró con la sucursal cerrada… Había llegado tarde… Tecnología + idea = Cajero automático.
    • En 1994, en los inicios de Internet, aparece la primera Banca on-line de Stanford Credit Union. Al comenzar el siglo XXI todos los bancos y cajas ofrecían estos servicios.
    • El primer año de este siglo se empezaron a desarrollar los Smartphone con aplicaciones financieras. A día de hoy, ¼ de los usuarios financieros solo usa la banca móvil.
    • En septiembre de 2008 se produce la gran crisis financiera con en la quiebra de Lehman Brothers.

    La irrupción de la digitalización financiera

    Los acontecimientos de la banca tradicional en los últimos 10 años probablemente han sido más significativos que los del siglo anterior. Iniciada con la crisis financiera de Estados Unidos (burbuja inmobiliaria), que posteriormente salto al resto del mundo y se transformó en una crisis económica en los países desarrollados. Todas las crisis van a acompañadas de un cambio social, y uno de los principales cambios que hemos sufrido desde entonces es la digitalización global y la interacción (resurgimiento de las redes sociales).

    Digitalización financiera: Globalización e interacción
    Digitalización financiera: Globalización e interacción

    Este desarrollo tecnológico-digital afectó inicialmente al sector de las telecomunicaciones y uno de los siguientes saltos fue hacia uno de los sectores económicos más competidos, las finanzas. Desde el punto de vista tecnológico la banca siempre ha estado a la cabeza con potentes programas y sistemas informáticos.

    Tecnologías como los nuevos pagos digitales, Inteligencia Artificial o Internet de las cosas (IoT) han generado la irrupción de nuevos productos y servicios financieros digitales, como Criptomonedas, Pago digitales, Robo-Advisor….

    El «movimiento Fintech» ha sido esencial dentro de esta revolución digital y tecnológica de las finanzas. Las Fintech son startups con un Know-how muy alto en nuevas tecnologías. Estas startups se especializan en un determinado servicio financiero, especialización en vertical, aprovechando las tecnologías actuales (más fáciles de utilizar y de bajo coste). Las fintech fueron las primeras en «encender la mecha» en esta década de digitalización financiera. Posteriormente, nuevos actores se han ido incorporando al actual ecosistema financiero:

    • Neobancos: Realizan una banca sencilla donde todos los servicios se realizan a través del Smartphone.
    • Bigtech (Google, Amazon, Facebook, Apple…): a través de sus propios medios de pago y financiaciones.
    • Telecos: que pretenden que el número de teléfono funcione como una cuenta bancaria o IBAN.

    Comienza la digitalización financiera!! ➞ La nueva banca digital y la irrupción fintech

  • Machine learning en las finanzas. Big Data e Inteligencia Artificial para el aprendizaje automatizado

    Cuando hablamos de machine learning nos referimos a sistemas informáticos que aprenden automáticamente por si solos (sin intervención humana). El machine learning es una vertiente de la inteligencia artificial que a través de algoritmos y grandes volúmenes de datos identifican patrones complejos, procesándolos para predecir modelos de comportamiento.

    La inteligencia artificial analiza los datos obteniendo un conocimiento previo de la situación, para la posterior toma de decisiones. El machine learning han evolucionado (aprende por si solo), a través de los datos y resultados anteriores es capaz de desarrollar nuevos algoritmos.

    Por otra parte, no es posible pensar en un Big Data eficiente que no use tecnologías de inteligencia artificial Machine Learning. Podemos definir al Big Data como a los procesos y herramientas que permiten almacenar datos a gran escala, procesarlos y analizarlos, para posteriormente tomar decisiones.

    El Big Data junto con el machine learning, posibilitan la obtención y análisis de información no estructurada (información de redes sociales, geolocalización, vídeos,…). Esta información, que no tiene definida una estructura interna y es invisible para el resto de sistemas informáticos, representa el 85% de los datos generados en la red.

    Actualmente, está tecnología está presente de distintos sectores económicos, como la educación, la medicina o las finanzas. En el sector financiero se ha multiplicado el uso del aprendizaje automatizado. Estos son algunos de los principales desarrollos del Machine learning en las finanzas:

    Machine learning para las para concesión de créditos y análisis de riesgo

    Anteriormente, el sector financiero utilizaba regresiones logísticas para la predicción del riesgo. Es decir, los bancos usaban estadística avanzada a la hora del análisis y concesión de préstamos. Los sistemas avanzados del Machine learning posibilitan una mayor optimización de la concesión de créditos y préstamos.

    Machine learning para las para concesión de créditos y análisis de riesgo
    Machine learning para las para concesión de créditos y análisis de riesgo

    Como hemos comentado, los sistemas de aprendizaje automatizado son capaces de crear nuevos algoritmos, los cuales son más adecuados a la hora de predecir los riesgos. Estas son algunas de las ventajas que aportan en la concesión de financiación:

    • Posibilita tener en cuenta un gran número de variables, muchas de las cuales antes no se tenían en cuenta pero son importantes para el análisis de riesgo.
    • Son sistemas que se anticipan rápidamente, calibrando el riesgo y haciendo re-estimaciones. Realizan mojaras constantes en los métodos de estimación del riesgo.
    • Los algoritmos creados por el Machine learning mejoran entre un 20-25%  los modelos predicción convencionales.

    Por otra parte, el Machine learning tiene otras aplicaciones dentro de las financiaciones y análisis del riesgo:

    • Detección de morosidad, pasar de la persecución a la prevención del moroso. El aprendizaje automatizado es capaz de analizar un volumen inmenso de datos y transformarlo en un mejor conocimiento del cliente (sistema analítico y predictivo).
    • Optimización en la selección de clientes para préstamos y créditos preconcedidos. La mayoría de entidades financieras conceden financiaciones por anticipado, sin necesidad de que los clientes vayan a la entidad a solicitar un préstamo.

    Machine learning para Regtech

    Las Regtech ayudan a los competidores financieros a cumplir con la regulación apoyándose en las nuevas tecnologías. Las tech de la regulación financiera se centran en el cumplimiento normativo, en evitar riesgos relacionados con la estabilidad e integridad financieras y en la protección de datos del consumidor. Todo esto, a través de la automatización de los procesos y aumentando la cantidad-calidad de los datos. Por tanto, el machine learning se convierte en la esencia de las Regtech, apoyado con el Big Data.

    Aprendizaje automático en Regtech
    Aprendizaje automático en Regtech

    Este aprendizaje automatizado es capaz de analizar textos de forma personalizada, adaptándose a los contextos de cada caso. Además, los sistemas de machine learning están adecuados para negociar con información conflictiva.

    Machine learning para el trading automatizado

    Dentro del trading automatizado podemos distinguir a los Robo Advisor y Quant Advisor. Ambas figuras son plataformas de inversión online que aportan un servicio de gestión de carteras automatizada. Es decir, ofrecen un servicio de asesoramiento informatizado basado en algoritmos, donde no hay intervención humana en las decisiones de inversión. No dependen de las incertidumbres o miedos que podamos tener las personas. La principal diferencia entre estos dos productos fintech es la siguiente:

    • Los Robo Advisor realizan una gestión pasiva a través de ETF y fondos indexados que tratan de replicar a un índice.
    • Los Quant Advisor proponen una gestión activa, buscando oportunidades que genera el mercado en cualquier momento del ciclo económico. Se fundamentan en el análisis cuantitativo y están descorrelacionados con los mercados.

    Algunas plataforamas de trading automatizado utiliza el machine learning a la hora de seleccionar el portfolio. Es decir, utiliza el aprendizaje automatizado para la selección de inversiones (acciones, ETFs, fondos de inversión, commodities o materias primas o inversiones alternativas).

    Machine learning para el trading automatizado
    Machine learning para el trading automatizado

    Otras posibilidades del Machine learning

    El Machine learning puede complementarse con los Chatbot, programas informáticos donde es posible mantener una conversación. Son chats programados con infinidad de respuestas a las posibles preguntas realizadas. Estas son algunas de las muchas posibilidades en el sistema financiero:

    • Un Call Center de atención al cliente. En un futuro cercano, no sabremos distinguir si en un Call Center estamos hablando con una maquina o una persona.
    • Como ayuda en determinadas operativas o procedimientos bancarios en la web, dando indicaciones a todo tipo de duda que se le presente al usuario.
    • Para los empleados de una entidad financiera, como consultas a dudas que les pueden plantear los clientes. Permiten elevar a toda la plantilla al primer nivel de calidad.
    • En las webs financieras para contestar a preguntas relacionadas con una determinada área: Financiaciones, inversiones, comercio internacional, medios de pago…
    • Machine Learning para desarrollar informes comerciales que actualmente hay que realizar periódicamente y siempre están centrados en determinadas variables.

    Como hemos podido ver en este post, el aprendizaje automatizado tiene muchas posibilidades en las finanzas. Muchos economistas y financieros pronostican que dentro de pocos años gran parte de los procesos financieros se desarrollarán a través del machine learning.

  • Productos fintech, los nuevos productos y servicios financieros de las transformación digital de las finanzas

    Productos fintech. Durante los últimos diez años, la transformación digital de las finanzas ha generado cambios brutales en el sector. La irrupción de nuevos productos y la ampliación de los competidores financieros han intensificado la competencia.

    Denominamos «productos fintech» a los productos y servicios financieros con un importante componente tecnológico y enfocados al cliente digital. Los productos fintech son totalmente digitales y su uso se está incrementando exponencialmente (Crowdfunding, pago digital, criptomonedas…).

    Los nuevos productos fintech son muy distintos a los de la banca tradicional de hace 10 años. Por tanto, es necesaria una normativa adicional exclusiva para ellos. Aunque ya se han creado nuevas regulaciones fintech en distintas áreas financieras, queda un largo camino por recorrer.

    Estos son algunos de los productos fintech más destacados del momento:

    Crowdfunding – Los nuevos productos fintech de Financiación colectiva

    Crowdfunding es una alternativa a la intermediación bancaria. Pone en contacto a emprendedores, Pymes o particulares que demandan financiación con inversores de todo tipo. El crowdfunding o micromecenazgo es la financiación de un proyecto o iniciativa por un grupo de individuos (personas o empresas), en lugar de profesionales (bancos, cajas, inversores de capital riesgo,…). Actualmente este tipo de financiaciones se desarrollan, en su mayoría, a través de plataformas de Internet.

    La característica principal del crowdfunding es que no hay intermediarios financieros. Los demandantes de financiación “aprovechan la multitud” fondeando el dinero directamente de los inversores.

    Hay infinidad de proyectos que pueden financiarse a través de estas plataformas: proyectos creativos, solidarios, empresariales,… El éxito de estos proyectos se basa en la captación de miembros de una comunidad. Individuos que tienen algo en común: en una visión, valores, objetivos, motivación…

    Existen distintos tipos de Crowdfunding:

    • De recompensa: ofrece un producto o servicio como contraprestación a la aportación del inversor.
    • De donaciones: no ofrece un retorno a las personas que aportan los fondos. Genera la satisfacción de formar parte del proyecto.
    • De inversiones: ofrece la participación en el capital de una empresa como contraprestación a la aportación.
    • Crowdlending: ofrece al inversor el retorno de la cantidad invertida más el interés aplicado. Sustituye a la intermediación bancaria.
    • Inmobiliario: La compra de inmuebles se realiza de manera conjunta con varios inversores. No es necesario un gran desembolso de dinero.

    Robo Advisor y Quant Advisor – Productos fintech de inversiones

    Los Robo Advisor son plataformas de inversión online que aportan un servicio de gestión de carteras automatizada. Es decir, ofrecen un servicio de asesoramiento informatizado basado en algoritmos, donde no hay intervención humana en las decisiones de inversión. No dependen de las incertidumbres o miedos que podamos tener las personas.

    Robo Advisor y Quant Advisor
    Robo Advisor y Quant Advisor

    Los Quant Advisor son plataformas de inversión automatizadas que implementan estrategias de gestión activa. Es decir, buscar retornos siempre positivos, con independencia de la evolución de los mercados. No dependen de los mercados alcistas o bajistas. Al igual que los Robo Advisor, en las decisiones de inversión no hay prácticamente intervención humana.

    La principal diferencia entre estos dos productos fintech es la siguiente:

    • Los Robo Advisor realizan una gestión pasiva a través de ETF y fondos indexados que tratan de replicar a un índice.
    • Los Quant Advisor proponen una gestión activa, buscando oportunidades que genera el mercado en cualquier momento del ciclo económico. Se fundamentan en el análisis cuantitativo.

    Pago digital. El pago móvil, el producto fintech más utilizado

    El pago digital se ha convertido en una de las principales batallas de los competidores financieros. La tecnología se desarrolla exponencialmente y genera infinidad de innovaciones relacionadas con los medios de pago.

    Sin duda, el más desarrollado de todos los productos fintech es el pago con el móvil. En el 2020 se espera que el 70% de la población mundial tenga un Smartphone. Además del pago con el móvil se han desarrollado otros instrumentos de pago, como los dispositivos wearables: Pulseras,  relojes inteligentes, anillos… La tecnología está testada y se adapta perfectamente a las demanda del cliente digital. 

    Las grandes compañías tecnológicas han visto una oportunidad inmejorable para obtener otra fuente de ingresos. Además, el pago móvil puede generar sinergias, facilitando la venta de los productos de la compañía. Samsung Pay, Apple Pay y Android Pay son algunas de las telecos y Bigtech que más repercusión tienen en el pago móvil.

    DoCoMo es una compañía de telecomunicaciones japonesa, que ha desarrollado  el carrier billing o pago con cargo a la factura del móvil en España. Posibilita a sus usuarios pagar las compras online introduciendo el teléfono móvil, en lugar de la tarjeta o número de cuenta.

    Gestión integral de finanzas

    Plataformas que permiten ver en tu dispositivo digital (Smartphone, tablet, portátil…) todas tus cuentas, facturas, movimientos… de forma conjunta o agregada (a simple vista). Estas plataformas te indican por ejemplo tus tendencias de gastos, agregación de cuentas bancarias…

    Tenemos varias Fintech españolas en este área como Fintonic (todas tus cuentas y tarjetas en una sola App, dispone también de otros servicios) o ahorro.net (te ayuda a  controlar y reducir tus gastos personales o familiares). Los bancos también han empezado a aportar estos servicios en sus webs.

    Criptomonedas, actualmente un producto inversión más que de pagos

    Desde el nacimiento de Bitcoin en 2009, se han creado innumerables monedas digitales. La mayoría son un “fork” de Bitcoin, una “copia mejorada” de esta. La principal característica que han adaptado el resto de criptomonedas de bitcoin es su tecnología implícita, blockchain.

    Aunque el objetivo de la mayoría de criptomonedas es poder competir con el resto de medios de pago digitales (transferencias bancarias, pago con el móvil, PayPal,..), realmente se han convertido en una alternativa de inversión. La capitalización de todas las criptomonedas ha estado cerca de los 500.000 millones de dólares. 

    Después de un 2017 espectacular, con revalorizaciones asombrosas, el 2018 ha comenzado con muchas dudas. La retirada de beneficios, con la consiguiente bajada de cotizaciones, ha generado incertidumbre y mucha volatilidad en los mercados de criptodivisas. Una parte importante de la revalorización de las criptomonedas en 2017 se debe a la especulación. Por otra parte, también han influido las regulaciones favorables de algunos países asiáticos y los desarrollos tecnológicos (innovaciones y mejoras de escalabilidad).

    Este es el ranking de capitalización de criptomonedas a 25/03/2018: Bitcoin, Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, Litecoin y EOS. El ranking tiene muchas variaciones, pero siempre se ha mantenido Bitcoin a la cabeza.

    Criptomonedas, productos fintech
    Criptomonedas, productos fintech

    Productos Insurtech – La digitalización del seguro

    Las Insurtech han seguido los mismos pasos en los seguros que las Fintech en las finanzas, el sector financiero está muy relacionado con el mundo del seguro. Estas son algunas de las principales categorías de Insurtech y sus nuevos productos:

    • Comparadores de seguros. Sin duda, han sido las primeras Insurtech y, actualmente, las que más relevancia tienen. Rastrator y Acierto son los más conocidos de los más de 20 comparadores que hay en España.
    • Nuevos seguros. La sociedad actual se encuentra en un proceso de cambio continuo, las preferencias y gustos de las personas cambian rápidamente. Es por tanto, una oportunidad que las Insurtech no han dejado escapar: seguros de mascotas, seguros de móviles y dispositivos electrónicos, seguros para drones (Insurdrone)…
    • Asesoramiento o recomendación para seguros. Asesoramiento en plataformas web para el aseguramiento óptimo, minimizando el importe de la prima, eligiendo las mejores coberturas, evitando duplicidades en el aseguramiento e infraseguros… (Lupeando)
    • Seguros de economía colaborativa. Seguros para plataformas de economía colaborativa, como por ejemplo la de compartir coche en un determinado trayecto, Blablacar.
    • Pago por uso. Pagas en función de la utilización del producto asegurado. Es el caso de la compañía Seguro por días, seguros temporales para situaciones especiales.

     

    Estos son algunos de los nuevos productos y servicios del mundo asegurador y de las finanzas. Sin lugar a dudas, las innovaciones tecnológicas y los cambios sociales seguirán generando nuevos productos fintech al cliente digital.

  • Quant Advisor, las nuevas fintech de gestión activa de inversiones. Diferencias con Robo Advisor

    Los Quant Advisor junto con los Robo Advisor son asesores automatizados de gestión de inversiones. Ambos desarrollos forman parte esencial de una de las principales categorías verticales de las Fintech, las plataformas de asesoramiento financiero.

    Como comentábamos en el post «Robo Advisor, los nuevos asesores financieros» , estás plataformas de asesoramiento financiero están teniendo mucha repercusión en EEUU. En España todavía no se han implantado con fuerza y su desarrollo no está garantizado, ya que la forma de ver las finanzas difiere en gran medida al país anglosajón.

    Muchas veces son confundidos los dos términos, Quant Advisor y Robo Advisor. Para entenderlos mejor comenzamos por explicar los primeros.

    Quant Advisor, gestión activa de inversiones

    Los Quant Advisor son plataformas de inversión automatizadas que implementan estrategias de gestión activa. Es decir, buscar retornos siempre positivos, con independencia de la evolución de los mercados. No dependen de los mercados alcistas o bajistas.

    Se fundamentan en el análisis cuantitativo. A través de métodos estadísticos y matemáticos tienen el objetivo de predecir el comportamiento futuro de los activos (acciones, materias primas, divisas…) y mercados.

    Desde el punto de vista tecnológico, los Quant Advisor toman decisiones basadas en programas informáticos (algoritmos).  Por tanto, en las decisiones de inversión no hay prácticamente intervención humana. Estos algoritmos facilitan la diversificación y la optimización de los niveles de rentabilidad-riesgo de las inversiones.

    Las plataformas de Quant Advisor son muy escalables, están al alcance de todos y no tienen limitaciones para su crecimiento. Esta distribución masiva cumple perfectamente la normativa MIFID. Antes de realizar la distribución y diversificación de activos (Asset Allocation) se determina el perfil del inversor.

    Al igual que en los Robo Advisor, se hace un cuestionario donde se valora el capital disponible, tolerancia al riesgo, objetivos, experiencia, nivel de estudios y conocimientos financieros… Con los datos facilitados en el cuestionario se determina el perfil del inversor (prudente, moderado, arriesgado…).

    Dentro de estas plataformas distinguimos las que únicamente aportan un servicio de análisis-asesoramiento al cliente y las que gestionan directamente el dinero que aportan los inversores.

    Diferencias entre Robo Advisor y Quant Advisor

    Al igual que los Quant Advisor, los Robo Advisor son plataformas de inversión online que aportan un servicio de gestión de carteras automatizada. Por tanto, las decisiones de inversión están basadas en programas informáticos (algoritmos), no hay intervención humana.

    Quant Advisor y Robo Advisor, diferencias
    Quant Advisor y Robo Advisor, diferencias

    La principal diferencia que existe entre ambos reside en la gestión de activos. Mientras los Robo advisor realizan una gestión pasiva a través de ETF y fondos indexados que tratan de replicar a un indice. Los Quant Advisor proponen una gestión activa, buscando oportunidades que genera el mercado en cualquier momento del ciclo económico.

    Los Robo Advisor basan su estrategia en la diversificación y el ahorro que costes que proporcionan los ETFs y los fondos indexados. Es una gestión pasiva donde el cliente está alineado con el mercado.

    En cambio, los Quant Advisor centran su estrategia en obtener siempre retornos positivos independientemente de la evolución de los activos y mercados financieros. Tratan de aprovechar tanto los movimientos positivos como los negativos del mercado.

    El resultado de los Robo Advisor depende de la «beta», es decir, sus resultados están correlacionados con los activos y mercados.  Por otra parte, los Quant Advisor están descorrelacionados con el mercado, buscando en todos los casos beneficios para su cartera de inversión.

    Que los Quant Advisor busquen siempre resultados positivos, no significa que siempre los consiga y que no exista riesgo en la inversión. El riesgo de la inversión lo marca el perfil de inversión elegido por el cliente.

    Quant Advisor y Robo Advisor, características

    Aunque parezca que estos dos servicios automatizados compitan para gestionar las inversiones del cliente digital, son realmente complementarios . Lo ideal es combinar en la cartera de inversión Quant Advisor con Robo Advisor. Mezclar la gestión activa y la gestión pasiva aporta una mayor diversificación a cartera.

    Estas son algunas de las principales ventajas de estos dos robots de inversiones:

    • Diversificación en todos los mercados del mundo. A través de algoritmos, filtros y radares profesionales.
    • Ahorro de tiempos, gestión de la inversión desde tu casa u oficina.
    • Bajo comisionamiento del patrimonio administrado.
    • Información al detalle y en tiempo real de todas las inversiones, rentabilidades, estrategias…
    • Dan acceso a pequeños capitales (Millennials y otros colectivos con menos recursos).

    Por otra parte estas son las debilidades respecto a otros productos de inversión más tradicionales:

    • Prácticamente no existe  intervención humana. Gran parte de los inversores valora positivamente que su inversión esté gestionada por personas. Además, el contacto personal con el cliente ayuda a conocerlo mejor y tener una visión más amplia de sus circunstancias personales.
    Quant Advisor y Robo Advisor, no hay intervención humana en las decisiones de inversión
    Quant Advisor y Robo Advisor, no hay intervención humana en las decisiones de inversión
    • Los Quant Advisot se basan sobre todo en análisis cuantitativos a la hora de elegir los indices, valores, mercados… El análisis cuantitativo es una rama del análisis técnico, no tiene en cuenta el análisis fundamental (balance y cuenta de resultados de la empresa, entorno, productos, competencia…).
    • Tampoco tienen en cuenta el análisis gráfico dentro del análisis técnico.
    • Perfilar a un cliente con un cuestionario no es suficiente para conocerlo detenidamente. Además, los perfiles inversores de los clientes pueden cambiar a lo largo del tiempo.

    Las nuevas Fintech de inversión automatizada han llegado para quedarse. A pesar de sus limitaciones, sus características se adaptan perfectamente al cliente digital ( bajo comisionamiento, ahorro de tiempos, pequeños capitales…).

    ¿Supondrán una competencia real ante la banca tradicional? o ¿Realmente se complementaran aportando los puntos fuertes de cada uno?.

    El éxito de las plataformas de Robo Advisor y Quant Advisor son todavía una incógnita en nuestro país.

  • Robo Advisor, los nuevos asesores financieros automatizados. Ventajas e inconvenientes

    Robo Advisor. ¿Serán los robots nuestros nuevos asesores financieros?

    Los Robo Advisor son otros de los desarrollos tecnológicos en las finanzas. Estos asesores digitales automatizados están especializados en asesoramiento financiero de inversiones.

    Como decíamos en el post de «Fintech, principales áreas de negocio«, esta tecnología forma parte esencial de una de las principales categorías verticales de las Fintech, las plataformas de asesoramiento financiero.

    Robo Advisor, definición y proceso de creación de carteras

    Los primeros Robo Advisor utilizados directamente por inversores aparecieron en Estados Unidos en 2008. Sin embargo, este tipo de tecnología era empleada desde mucho antes por profesionales financieros especializados en inversiones.

    Los Robo Advisor (o Robo Adviser) son plataformas de inversión online que aportan un servicio de gestión de carteras automatizada. Es decir, ofrecen un servicio de asesoramiento informatizado basado en algoritmos, donde no hay intervención humana en las decisiones de inversión.

    Los Robo Advisor toman decisiones basadas en programas informáticos (algoritmos) que son independientes de las emociones. No dependen de las incertidumbres o miedos que podamos tener los humanos.

    Antes de realizar la distribución y diversificación de activos (Asset Allocation), las plataformas de Robo Advisor intentan determinar el perfil del inversor. Se hace a través de un cuestionario donde se valora el capital disponible, tolerancia al riesgo, objetivos, experiencia, nivel de estudios y conocimientos financieros…

    Con los datos facilitados en el cuestionario se determina el perfil del inversor (conservador, arriesgado…). Una vez obtenidas las necesidades de inversión del cliente se realizará la distribución de activos, normalmente a través de Fondos Indexados y ETFs.

    ETF y Fondos Indexados, los activos de los Robo Advisor

    Esta nueva generación de asesores financieros elaboran las carteras de inversión a través de ETFs y Fondos Indexados. Aunque a veces son confundidos se diferencian en operativa y tributación:

    • Los fondos indexados son fondos de inversión que replican a un indice bursátil de la forma más exacta posible, por ejemplo al IBEX 35 o al EURO STOXX 50. Compran los valores para el fondo en la misma proporción que el índice. Existen tres técnicas para replicar a un índice: réplica física, muestreo y réplica sintética. Su fiscalidad en España es la misma que para el resto de Fondos de Inversión, no tributan por la plusvalía si se traspasa a otro fondo.
    • Los ETF o fondos cotizado, también replican a un determinado indice pero cotizan como cualquier acción. Las compras y ventas de los ETF se materializan en cualquier momento de la sesión, como una acción. La tributación de los ETF en España es la misma que las acciones, las ganancias no son objeto de retención y no existe el diferimiento tributario por el traspaso.
    Robo Advisor, inversión en ETF y Fondos Indexados
    Robo Advisor, inversión en ETF y Fondos Indexados

    A través de estos dos tipos de productos de inversión, el Robo Advisor elabora una cartera equilibrada, diversificada y lo más afín posible a los intereses del cliente.

    EEUU la cuna de los Robo Advisor

    El fenómeno Robo Advisor ha tenido éxito entre los más jóvenes en Estados Unidos. Los Millennials más familiarizados con las nuevas tecnologías y con menos recursos para invertir, encajan dentro de estas nuevas plataformas de asesoramiento financiero online. Estos son algunos datos relativos a los Robo Advisor en Estados Unidos:

    • En el segundo semestre del 2016 los activos gestionados por Robo Advisor aumentaron un 57% (alcanzaron los 8 billones de dólares).
    • Los analistas consideran que este tipo de inversiones alcanzarán los 2 trillones de dólares en 2020. Se estima que los Robo Advisor controlarán en un futuro el 5,6% de los activos de inversión estadounidense (actualmente suponen el 0,5%).
    • EEUU a principios del 2017 contaba con unas 500 empresas de este nuevo asesoramiento automatizado.

    Destaca la empresa Wealthfrom, que fue la primera en nacer e invierte a través de ETF. En EEUU no hay fiscalidad favorable para los fondos de inversión. Por lo que la inversión a través de ETF resulta más favorable que en España, ya que los ETF son más baratos que los Fondos Indexados.

    Características de los Robo Advisor

    Estas son algunas de las principales características favorables a los Robo Advisor:

    • Una de las principales ventajas es el bajo comisionamiento, entorno a un 0,4-0,6% del patrimonio administrado. A esta comisión habría que sumarle comisión de los Fondos Indexados (en torno al 0,2-0,3%) o ETF (comisión de compra-venta, igual que las acciones).
    • Ahorro de tiempo, la gestión se realiza con todas la comodidades que ofrece una plataforma de Internet. Desde casa y sin tener que desplacerte a ser asesorado a una oficina.
    • Posibilita la gestión especializada y diversificada de pequeños capitales. Dan acceso a Millennials y otros colectivos con menos recursos.
    Robo Advisor Vs inversión tradicional
    Robo Advisor Vs inversión tradicional

    Inconvenientes de los Robo Advisor

    Por otra parte, estos asesores automatizados tienen las siguientes debilidades respecto a otros productos de inversión más tradicionales:

    • Son inversiones frías, sin el contacto humano y para determinadas personas y situaciones es un punto negativo.  Según el informe de Accenture Research, el 81% de los inversores valora positivamente la relación personal con su asesor financiero. En momentos de incertidumbre el apoyo profesional al cliente toma mayor relevancia.
    • Perfilar a un cliente con tan solo 10 preguntas no es suficiente para conocerlo detenidamente, además los perfiles inversores de los clientes pueden cambiar a lo largo del tiempo. El contacto personal con el cliente ayuda a conocerlo mejor y tener una visión más amplia de sus circunstancias personales.
    • El asesoramiento automatizado está consolidado en Estado Unidos pero en España está dando sus primeros pasos. Al ser plataformas nuevas se nos pueden plantear dudas: ¿Cómo funcionarán en mercados bajistas?

    Las nuevas plataformas de gestión de inversiones automatizadas han llegado a España desde Estados Unidos. La diferente cultura financiera de un país tan bancarizado como España entorpece la implantación de este tipo de plataformas.

    Con el paso de los años veremos si estas plataformas online serán capaces de imponerse a los asesores financieros tradicionales. Sin embargo, es más lógico pensar en una complementación del asesoramiento personalizado y el Robo Advisor en aras a un mejor servicio al cliente digital.

  • Fintech, principales áreas de negocio. El desarrollo vertical de las finanzas

    Las Fintech como comentábamos en nuestro primer post, son pequeñas startups muy desarrolladas digital y tecnológicamente dedicadas a un determinado servicio o producto financiero.

    Existen varias categoría de Fintech, que son denominadas verticales : Pagos, préstamos, asesoramiento… Y dentro de cada una de estas verticales existen otras subcategorías. Como ejemplo, dentro de la categoría de préstamos: Crowdlending /Crowdfunding, Prestamos P2P, compensación de deudas…

    Lo más importante de todo esto es la especialización vertical: cada Fintech se dedica únicamente a un servicio muy concreto, que da respuesta a una necesidad financiera muy específica y digital. Todos los esfuerzos de un equipo Fintech van enfocados a un objetivo.

    Por todo esto, cada vez van apareciendo nuevas Fintech que desarrollan digitalmente servicios financieros ya existentes o crean nuevos productos o servicios.

    Categorías verticales de las Fintech

    Las áreas de negocio financiero, o categorías verticales, donde más desarrolladas están las Fintech en España son estas cinco:

    Financiación:

    Crowdfunding es una alternativa a la intermediación bancaria. Pone en contacto a emprendedores, Pymes o particulares que demandan financiación con inversores de todo tipo. El crowdfunding o micromecenazgo es la financiación de un proyecto o iniciativa por un grupo de individuos (personas o empresas), en lugar de profesionales (bancos, cajas, inversores de capital riesgo,…). Actualmente este tipo de financiaciones se desarrollan, en su mayoría, a través de plataformas de Internet.

    Crowdfunding
    Crowdfunding

    Existen distintos tipos de Crowdfunding:

    • De recompensa: ofrece un producto o servicio como contraprestación a la aportación del inversor.
    • De donaciones: no ofrece un retorno a las personas que aportan los fondos. Genera la satisfacción de formar parte del proyecto.
    • De inversiones: ofrece la participación en el capital de una empresa como contraprestación a la aportación. Un caso de existo en nuestro país fue del diario El Español promovido por Pedro J. Ramírez que recaudo 3,6 millones de euros.
    • Crowdlending: ofrece al inversor el retorno de la cantidad invertida más el interés aplicado. Sustituye a la intermediación bancaria.
    • Inmobiliario: La compra de inmuebles se realiza de manera conjunta con varios inversores. No es necesario un gran desembolso de dinero. Housers es la plataforma que más facturó en España en el 2016, 17 millones de euros.

    Plataformas de asesoramiento financiero:

    Las plataformas de inversión automatizadas, robo-advisor y Quant Advisor, han proliferado en los últimos dos años. Se trata de Fintech que ofrecen asesoramiento financiero y gestión de carteras de forma automatizada, basada en algoritmos. No hay prácticamente intervención humana en las decisiones o asesoramiento de inversión.

    Además de las plataformas que utilizan la tecnología robo-advisors también existen plataformas Fintech de asesoramiento y gestión que no usan la tecnología automatizada para la toma de decisiones en la inversión.

    Mytadvisor es una de las plataformas españolas relacionadas con el asesoramiento que ofrece herramientas profesionales para inversores.

    Pagos y transferencias:

    Los medios de pago digitales evitan la utilización del dinero en efectivo y tarjetas (plástico). Esta categoría está muy desarrollada por todos los actores financieros actuales, incluida la banca tradicional. Paypal es la BigTech del pago electrónico y es la reina de la intermediación de pagos en Internet.

    Los pagos electrónicos están creciendo exponencialmente, las transacciones con el móvil están ayudando en gran parte a ese desarrollo. Plataformas como Bizum, creadas por las entidades financieras, son un ejemplo de la importancia de los pagos por Internet en el sector financiero.

    Hay un gran número de Fintech en España dedicadas al pago electrónico:  Mymoid o ByeWallet

    El pago electrónico es probablemente la categoría Fintech más desarrollada, pero siguen apareciendo nuevos desarrollos y creaciones dada la importancia estratégica del pago en el sector financiero.

    Monedas digitales y su tecnología

    Bitcoin, que es una moneda criptográfica cuyo soporte es digital, y Blockchain, que es la tecnología que hay detrás, utilizada también para otras áreas financieras y no financieras. Es la moneda digital más utilizada hoy en día, aunque también existen muchas otras monedas digitales como  Ethereum, Ripple, Cardano…

    En España existen varias Fitnech relacionadas con las monedas digitales: bit2me (plataforma de compra-venta de bitcoins), chip-chap (conversor de dinero electrónico), bitnovo (compra y gestión de bitcoins)…

    Gestión integral de las finanzas

    PFM & Personal Advisory: Plataformas que permiten ver en tu dispositivo digital (Smartphone, tablet, portátil…) todas tus cuentas, facturas, movimientos… de forma conjunta o agregada (a simple vista). Estas plataformas te indican por ejemplo tus tendencias de gastos, agregación de cuentas bancarias…

    Tenemos varias Fintech españolas en este área como Fintonic (todas tus cuentas y tarjetas en una sola App, dispone también de otros servicios) o ahorro.net (te ayuda a  controlar y reducir tus gastos personales o familiares).

    Fintech, especialización para colaborar o para crecer

    El movimiento Fintech es un hecho. En España hay más de 300 empresas Fintech especializadas en servicios financieros digitales muy concretos.  Esta especialización produce una gran eficiencia, disminuyendo costes e incrementando la productividad. Además estar enfocado en un solo servicio financiero posibilita adaptarse a las necesidades del cliente digital más rápido que los otros competidores.

    El problema de la especialización es que dependes de un solo producto o servicio para seguir adelante. La banca tradicional y las BigTech son empresas mucho más grandes, menos enfocadas y, por lo tanto, el éxito o el fracaso de éstas no dependen de un área concreta.

    Además de las barreras de entrada actuales que tienen las Fintech (normativas, de capital mínimo, inversión…), no disponen de bases de datos de clientes tan amplias como sus competidores, ni tampoco pueden hacer venta cruzada al estar tan enfocadas.

    El futuro es difícil de definir y más aún en un sector como las finanzas donde ha irrumpido con fuerza la tecnología y digitalización. Es muy probable que Fintech de éxito colaboren o sean absorbidas por entidades financieras o BigTech. En este último caso, en áreas más concretas, como pagos y financiación. También es posible que determinadas Fintech se unan (creando agrupaciones) e incluso Fintech ya consolidadas sigan su andadura en solitario enfocadas en su gallina de huevos de oro.