martes, 31 de marzo de 2020

Las estrategias bancarias de digitalización y Big Data


Ocho de cada diez españoles emplean una vez al mes soluciones de banca online. La comodidad en las operaciones, la versatilidad de uso y la seguridad son los tres criterios que más valora el cliente del sector financiero, que muestra ya un perfil acusadamente digital; pero sin que se vean mermados los que les ofrece la banca tradicional, según apuntan las informaciones especializadas. De hecho, los grandes bancos están centrando sus estrategias en atraer más clientes digitales mediante tecnologías avanzadas. Y esta dinámica de digitalización  conduce a las entidades financieras a ensanchar su volumen de actividades complejas y a una conectividad más estrecha entre bancos y entre entidades financieras a nivel global, fuentes ambas de incremento del riesgo sistémico en el sector financiero, como analizaremos en el próximo artículo.

La transformación digital de la banca e innovación tecnológica

La transformación de los servicios financieros en España, como en otros países europeos, es especialmente agitada, con la presencia de compañías de tecnología financiera (fintech) y  de los gigantes tecnológicos (Big tech). La denominación fintech, proveniente de finance y technology, se refiere a aquellas empresas normalmente de nueva creación e innovadoras (start-ups), que han desarrollado tecnología puntera que traducen en oferta de productos o prestación de servicios a las entidades  financieras; un tipo de firma surgida tras el gran colapso financiero que marcó la quiebra de Lehman Brothers en 2008. Y aunque hay una cierta competencia entre esos dos tipos de empresas, diferenciadas ante todo por las dimensiones, conciertan acuerdos y surge una cierta imbricación entre ambos en su objetivo de prestar servicios a la banca. (El País, 17/12/2019) El sector financiero se enfrenta actualmente a un contexto muy complicado e incierto, y dentro del cual, además, las entidades financieras afrontan los retos de la era digital, que está provocando una auténtica revolución. En esta coyuntura, la banca se ve obligada a realizar fuertes inversiones para el desarrollo de nuevas tecnologías, impulsando nuevos modelos de negocio que están obligando al sector a acelerar su ritmo de transformación. Ante este panorama, la banca está desarrollando estrategias para adaptarse al cambio a través de alianzas de todo tipo con las start-ups y/o con adquisiciones de firmas tecnológicas emergentes, como en el caso del Banco Santander que adquirió la compañía tecnológica Ebury, con 900 personas y con sede en Málaga, dedicada a transacciones en divisas en más de 19 países. Asimismo, las entidades financieras recurren además a las llamadas Big tech o grandes empresas  tecnológicas del mundo, con enormes bancos de datos susceptibles de ser comercializados, como Google, Amazon o Apple, con enorme capital,  tecnologías avanzadas y presencia mundial, muy por encima de las empresas de innovación tecnológica.

La asociación y colaboración de las Big  tech con la gran banca

En ese contexto, la estrategia tanto de bancos como de compañías de innovación tecnológica ha ido cambiando y buscando fórmulas de colaboración como la mejor vía para generar valor en el futuro, logrando beneficiarse de la agilidad y la capacidad de innovación de las nuevas tecnologías. De modo que tanto bancos como empresas de innovación tecnológica, se dirigen ahora hacia las grandes empresas tecnológicas, las denominadas BigTech tanto las americanas GAFA (Google, Apple, Facebook y Amazon) como las chinas BAT (Baidu, Alibaba y Tencent) y otras como Paypal o incluso Netflix…, que además de ser nativas digitales, ágiles e innovadoras y centradas en el cliente, cuentan con grandes bases de clientes y una gran disponibilidad de fondos para poder acometer sus inversiones.
Estas conocidas Big Tech, bien sea obteniendo las autorizaciones administrativas que les habilitan para prestar distintos tipos de servicios financieros, como vimos en el artículo anterior; o a través de alianzas con entidades financieras tradicionales, han penetrado ya en el mundo de los servicios financieros. Los pagos, por ejemplo, son un terreno en el que la permeabilidad competitiva y colaborativa es evidente. El gran reto actual de la banca es, por tanto, desarrollar una estrategia adecuada para hacer frente a las grandes empresas tecnológicas que comienzan a entrar poco a poco en el negocio bancario. 

Un reciente informe de informe del Observatorio de la Digitalización Financiera KPMG-Funcas, diciembre 2019, profundiza en este fenómeno del denominado “BigTech Banking” y analiza la actuación y el impacto de los nuevos actores en el sector financiero tradicional. Porque la irrupción de los grandes gigantes tecnológicos como Google, Apple o Facebook supone un desafío para el modelo bancario tradicional. Aunque, en lugar de contemplar la presencia de estos gigantes como una amenaza, un número creciente de entidades financieras están considerando la asociación y la colaboración como el mejor camino a seguir. Según el citado informe de KPMG, el 26% de las entidades financieras ya se está asociando con uno o más gigantes tecnológicos, y un 27% adicional indica que tiene previsto forjar tales asociaciones dentro de los próximos doce meses. Esto representa un cambio significativo para la industria. Las BigTech están aterrizando en la prestación de servicios financieros desde varios segmentos de negocio; y tienen ventajas frente a las entidades financieras tradicionales que carecen de legado tecnológico, de inversión continua en nuevas tecnologías, y, sin embargo, disponen de un gran conocimiento de la mejor manera de tratar los datos para generar acciones comerciales con clientes; almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de una forma mucho más eficiente que las entidades financieras tradicionales. En contraste, las entidades financieras tienen fuertes bases de clientes, que confían en ellos para guardar de forma segura su dinero y sus datos más sensibles.

El objetivo último es lograr la innovación digital en servicios financieros, mediante alianzas de todo tipo con las compañías de innovación tecnológica o mediante la contratación de servicios con algunos de los gigantes tecnológicos. En el informe “Innovación digital de servicios financieros: retos para los reguladores”, de agosto de 2017, des BBVA Research se destaca que  los grandes avances de la tecnología han abaratado el desarrollo de productos y servicios digitales. Y enumera los principales componentes más comunes de la digitalización bancaria, como son la tecnología móvil o utilización del teléfono inteligente para pagos; la explotación de los megadatos (Big data), uno de los elementos clave de la transformación digital; las infraestructuras tecnológica del blockchain o cadena de bloques de datos en tiempo real; y las tecnologías de inteligencia artificial, que podrían suponer un gran avance en la gestión, como examinaremos en los siguientes apartados. De un examen siquiera limitado de estas innovaciones tecnológicas en las entidades financieras,  se percibe la ampliación potencial de la actividad bancaria y el ensanchamiento de la  conectividad entre entidades financieras a nivel planetario.

La generación y explotación de megadatos o Big data

Hace unos años, expertos en banca señalaban que la capacidad de explotar de manera inteligente los flujos de datos que circulan en los sistemas electrónicos propios o en Internet, podría convertirse en el nuevo criterio para definir la competitividad de los bancos, que forman parte de las industrias de datos... Los megadatos o Big Data, ante todo, se refieren al gran aumento de datos disponibles gracias a la tecnología digital, siendo la única definición comúnmente aceptada la de volumen, variedad, velocidad, como precisaba un experto en la revista francesa de la banca. (Big Data : les données au centrede la stratégie. Le 02/01/2013 Revue Banque. Elias Baltassis Associé, Directeur général Opera Solutions FranceEn términos de volumen, cualquier empresa mediana, es decir, más de 1,000 empleados, almacena al menos tantos datos como la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos, que almacena todo lo que se ha impreso desde Gutenberg. En términos de variedad, hoy existen datos interpersonales (comunicaciones electrónicas, correos electrónicos, redes sociales, etc.), datos de interacción hombre-máquina (que cubren varias transacciones, como archivos de tarjetas bancarias, historiales de navegación web, etc.) y datos entre máquinas (datos de comunicación entre máquinas, por ejemplo, GPS, cámaras de vigilancia, geolocalización, sin contacto). Y es probable que estos últimos aumenten más, con el desarrollo del Internet de las cosas. Finalmente, la velocidad se refiere al ritmo acelerado con se actualizan y se desplazan los datos. Hace ya unos años, el número promedio de contactos de clientes de un banco francés (incluidas las transacciones e interacciones bancarias) se había multiplicado por diez en menos de 10 años, dos tercios en relación con el canal de Internet y más de un tercio ya desde teléfonos inteligentes. Estos movimientos comenzaban a reflejar cambios en los hábitos de los consumidores, porque mientras que antes tenían un estado de cuenta mensual, hoy la posición de la cuenta y alertas sobre las transacciones se envían varias veces al día; además de las transacciones electrónicas que significan la virtual desaparición virtual de efectivo.
Muchos estudios han demostrado que una explotación inteligente de este fenómeno tiene un impacto muy favorable en los resultados de las empresas. El problema técnico es que los datos creados hoy superan con creces la capacidad de almacenamiento de una entidad bancaria.  De ahí que ahora resulte necesario desarrollar técnicas y métodos de análisis y sobre todo de procesamiento que hagan posible seleccionar solo los datos útiles identificados. En ese sentido todos saben que Internet ha cambiado la forma en que operan las empresas, funcionan los gobiernos y viven las personas. Pero una nueva tendencia tecnológica menos visible es igual de transformadora, que son los megadatos o Big data, algo distinto de Internet, aunque la Web hace que sea mucho más fácil recopilar y compartir datos. Y representan la idea de que podemos aprender de una gran cantidad de información que no podríamos comprender cuando usamos solo pequeñas cantidades. Esta explosión de datos es relativamente nueva. Tan recientemente como el año 2000, solo una cuarta parte de toda la información almacenada del mundo era digital. El resto se conservaba en papel, película y otros medios analógicos. Pero debido a que la cantidad de datos digitales se expande tan rápidamente, duplicándose cada tres años, esa situación se invirtió rápidamente. Hoy, menos del dos por ciento de toda la información almacenada no es digital.

Dada esta escala masiva, es tentador entender los megadatos o big data únicamente en términos de tamaño; pero eso resultaría engañoso. El concepto de megadatos o big data también se caracteriza por la capacidad de convertir en datos muchos aspectos del mundo que nunca antes se habían cuantificado; es lo que se llama "datafication"(Kenneth Neil CukierViktor Mayer-Schoenberger, The Rise of Big Data. How It's Changing the Way We Think About the World.  Foreign Affairs May/June 2013 ), que significa la conversión de información en dato. Esta conversión de informaciones en dato o datafication es una tendencia tecnológica que convierte muchos aspectos de nuestra vida en datos que posteriormente se transfieren a una nueva forma de activo o valor. Por ejemplo, la ubicación ha sido convertida en un dato, primero con la invención de la longitud y la latitud, y más recientemente con los sistemas satelitales GPS. Incluso las amistades y los "me gusta" se convierten en datos a través de Facebook. Y este tipo de datos se está utilizando para nuevos e increíbles usos, como definir perfiles de clientes de la banca, con la ayuda de computadores, los procesadores potentes, los algoritmos y software inteligentes y modelos matemáticos que se basan en estadísticas básicas.

Además, el uso de los grandes volúmenes de información convertidos en datos requerirá cambios profundos en la forma en que se gestionen estos, toda una nueva cultura. Ese nuevo concepto resulta muy útil para la gestión de grandes volúmenes de información como ocurre en  la banca y en las entidades financieras, que son sectores extremadamente complejos de gestionar por afrontar una multitud de clientes; factores de riesgo en la administración de las finanzas y cientos de regulaciones. Por lo tanto, resulta obvio decir que los servicios bancarios y financieros manejan una gran cantidad de datos, que han de servir para mejorar los procesos. Cada interacción con el cliente, transacción y otros procesos crean datos electrónicos que registrar, almacenar y explotar. De ahí que las compañías inteligentes incorporen tecnologías avanzadas y obtengan el máximo provecho de sus datos. (Datafication inBanking and Finance. 26/3 2018) 

Las aplicaciones del nuevo concepto de megadatos en banca y finanzas es un terreno en exploración. En el escenario actual, los servicios financieros y bancarios buscan el rápido análisis de datos para obtener la inmediatez en los resultados. La mayor parte de la evaluación se realiza en tiempo real, lo que hace que la toma de decisiones sea más rápida y precisa para estos servicios. Hay una variedad de procesos bancarios donde los datos se utilizan para lograr precisión como, principalmente, son la segmentación de clientes y marketing; y la evaluación de riesgos. Uno es el desarrollo de la segmentación de los clientes según criterios definidos y el  marketing de los servicios. Hace años se escribía que los bancos disponían en parte de megadatos o Big Data, pero sin explotarlos completamente, porque tal vez no tenían los medios, la necesidad o la urgencia. Y muchos de ellos hacían marketing muy tradicional, esencialmente sobre la base de datos sociodemográficos, combinados con una noción de equipo (el número de productos bancarios en poder de un cliente), riqueza o flujos financieros. Sin embargo, la necesidad de tener en cuenta  los datos de comportamiento ha sido uno de los factores que han contribuido a la acelerada penetración de la explotación de los megadatos. Por tanto, la digitalización y la explotación de los Big Data se han convertido por primera vez, realmente en el centro de la estrategia de marketing y ventas en la banca.

Los bancos y las compañías financieras se dirigen a un grupo muy amplio de clientes. Sin embargo, cada cliente merece un enfoque diferente debido a su comportamiento. La segmentación del cliente se trata de apuntar a los clientes de acuerdo con su comportamiento. Con el aumento de los datos, los bancos han entendido que el marketing centrado en el producto no es efectivo. Las compañías financieras también han jugado un papel valioso en la categorización de los clientes. Al analizar grandes cantidades de datos, las empresas descubren información valiosa que les permiten crear grupos de clientes de acuerdo con su comportamiento; por ejemplo a partir del acopio de datos a través de perfiles de redes sociales para conocer los gustos y disgustos de los consumidores y sus sentimientos. Citibank como proveedor de servicios financieros tiene una base de clientes de más de 200 millones en más de 160 países. Aplicando un enfoque integral basado en datos, Citibank reúne datos y los segmenta en un nivel granular. Luego, el aprendizaje automático se utiliza para comprender el uso potencial de los datos en la adquisición y retención de clientes. El seguimiento de datos se utiliza para encontrar registros de transacciones, lo que minimiza los problemas de transacciones incorrectas. Los algoritmos crean un modelo predictivo que permite a las autoridades modificar los procesos antes de que ocurra un error.
Otro proceso favorecido por la tecnología es la evaluación de riesgos crediticios, que está inserta en todos los sectores. Las compañías financieras y bancarias deben obtener una imagen clara del riesgo potencial para evitar peligros financieros ocultos. Las tecnologías de datos permiten que los servicios recopilen el historial de préstamos, los detalles de la tarjeta de crédito y otras informaciones. Combinando datos de múltiples bases de datos, los servicios hacen que la evaluación de riesgos sea precisa y efectiva con los datos. Kreditech (nombre comercial de Kreditech Holding SSL GmbH) con sede en Hamburgo) es una empresa que ofrece préstamos en línea a particulares, basándose en su solvencia crediticia, valorando el riesgo crediticio mediante el análisis de los solicitantes a través de datos accesibles en Internet. Kreditech utiliza un algoritmo de autoaprendizaje que analiza con tenología de megadatos. Dicho algoritmo es capaz de calcular la valoración de riesgo crediticio de una persona en segundos, analizando más de 15.000 datos.3​ Kreditech utiliza información basada en la ubicación (GPS), información de las redes sociales (likes, amigos, localizaciones y posts), datos del hardware (sistema operativo, navegador, etc.), comportamiento de compra y conducta en línea en general para determinar la solvencia crediticia del solicitante. Kreditech opera en Polonia, España, Rusia y en India. La calificación crediticia de una persona ayuda a evaluar su perfil de riesgo.
Asimismo, las tecnologías de los megadatos favorece la detección del fraude, que es probablemente el trabajo más difícil que deben realizar las empresas financieras y bancarias. La integración del aprendizaje automático con datos permite a los servicios rastrear cada actividad en tiempo real. Las máquinas analizan las actividades diarias de un banco y realizan un seguimiento de las actividades. Cualquier actividad fraudulenta se detecta de inmediato. De hecho, los bancos pueden realizar automáticamente acciones como poner en una lista negra una tarjeta, bloquear una cuenta o cualquier otra acción válida. Del mismo modo las tecnologías de datos  son aprovechadas por las compañías financieras y los bancos para mejorar las funciones comerciales internas y externas, y para el cumplimiento normativo.

Los servicios de banca en la nube

Los gigantes tecnológicos ofrecen a la banca el potencial de sus servicios en la nube, una denominación que, como sabemos, esconde la realidad de centros de datos de enorme capacidad. La nube está demostrando ser una opción superior para aumentar la capacidad de manejar datos, y ahora proporciona un nivel inigualable de agilidad, seguridad y escalabilidad a los bancos. Para nuevos usos como análisis de datos, procesamiento por lotes y almacenamiento de datos, los bancos pueden acceder a la nube cuando sea necesario, lo que significa que pueden utilizar dichos recursos de manera más flexible y eficiente. La computación en la nube también permite a las entidades financieras lograr ganancias considerables en eficiencia y reducciones de costos, ya que la tecnología requiere que los bancos paguen solo por los servicios que utilizan. En última instancia, esto significa que para probar nuevas aplicaciones, es mucho más rentable hacerlo en la nube que en la infraestructura de TI existente.

 El almacenamiento en la nube es un componente crítico de la informática en la nube, que guarda la información que utilizan las aplicaciones informáticas. El análisis y almacenamiento de megadatos, el Internet de las cosas, las bases de datos y las aplicaciones de copias de seguridad y archivado dependen de algún tipo de arquitectura de almacenamiento de datos. Por lo general, el almacenamiento en la nube resulta más fiable, escalable y seguro que los sistemas de almacenamiento en las instalaciones tradicionales. La mayoría de las grandes firmas tecnológicas ofrecen una gama completa de servicios situados en la nube para respaldar los requisitos de conformidad de las aplicaciones y el archivado.

Desde hace años grandes bancos y empresas líderes en el sector de los servicios financieros ya utilizan los servicios web de Amazon (AWS) como analizamos en el artículo anterior. Las BigTech son una garantía para que las grandes entidades financieras conscientes de la importancia de la seguridad, se sientan cómodas al usar su infraestructura compartida de informática y almacenamiento. El hecho es que muchas de las entidades financieras más grandes ya usan AWS o los servicios de otra de las grandes firmas tecnológicas; y quizás más sorprendentemente están implementando aplicaciones en esta infraestructura informática compartida que se ejecuta en los centros de datos de esas firmas tecnológicas como Amazon. Precisamente entre los clientes de los servicios en la nube de Amazon encontramos, por ejemplo, Bankinter, entidad española constituida como banco industrial, conjuntamente por el Banco de Santander y el Bank of America. Y que en la actualidad, es uno de los diez principales bancos de España, que proporciona servicios de banca online desde 1996, año en el que se convirtió en el primer banco en ofrecer operaciones de bolsa en tiempo real. Hoy en día, Bankinter.com y los servicios de corretaje de Bankinter siguen siendo líderes de la banca europea en materia de operaciones financieras online. Bankinter utiliza Amazon Web Services (AWS) para  ejecutar simulaciones que antes no eran factibles por la gran cantidad de infraestructura necesaria y también como parte fundamental de su aplicación de simulación de riesgo crediticio, desarrollando algoritmos complejos para simular diversas situaciones y evaluar el estado financiero de los clientes. Algo que requiere una gran potencia informática, según los expertos, porque para obtener resultados realistas, deben realizarse al menos 5 millones de simulaciones.

Sin embargo, esta tecnología tiene riesgos ciertos como veremos en el próximo capítulo... Incluso los proveedores de nube más destacados, como AWS, han tenido sus graves caídas. Desde interrupciones en el servicio que han durado horas hasta la pérdida de datos de los clientes, los desastres inesperados en la nube han afectado a los proveedores de nube más populares. Las causas han sido innumerables, desde cortes de energía hasta centros de datos que van a la quiebra por errores humanos.

La aplicación en banca de la tecnología blockchain

Para la banca la tecnología del blockchain o cadena de bloques podría potencialmente
significar una reducción de costes de miles de millones en efectivo al disminuir drásticamente los costes de procesamiento, los costes de transacción y la cantidad de papel que procesan.
Es decir, ofrecen grandes posibilidades en el campo de la digitalización de la banca y las finanzas aunque requiere complejos desarrollos. El blockchain o encadenamiento de bloques es un sistema de codificación de la información que permite la transferencia de datos de una manera completamente segura gracias a una tecnología muy sofisticada. Se suele comparar con un libro de contabilidad de una empresa donde están registradas todas las entradas y salidas de dinero; que, en este caso, hablaríamos de un libro de acontecimientos digitales. Todo un libro digital incorruptible de transacciones económicas que pueden programarse para registrar no sólo transacciones financieras, sino prácticamente toda transacción o información que sea de valor, es una definición aceptada. Es la tecnología  que está detrás del bitcoin, que también sirve para crear otras criptomonedas que se basen en los mismos principios, pero que tengan otras propiedades (política, algoritmo, etc.). La novedad es que esta transferencia de datos no necesita de un intermediario que compruebe y apruebe la información, sino que está distribuida en diversos nodos independientes entre sí que la registran y validan. Así, una vez que los datos son introducidos no podrán ser borrados, solo se podrán añadir nuevos registros. Además, no será legitimada a menos que la mayoría de ellos se pongan de acuerdo para hacerlo. Esto último se considera misión imposible.

Combinando bases de datos compartidas y criptografía, la tecnología blockchain permite que múltiples partes, incluso desconocidas entre sí desde diferentes ubicaciones geográficas, tengan acceso simultáneo a un libro de contabilidad digital constantemente actualizado que no puede ser alterado. Aunque sea de acceso público, esta la base de datos está protegida criptográficamente para evitar la manipulación de transacciones actuales y también pasadas. Debido a la criptografía, solo puede editar las partes de la cadena de bloques que poseen las claves privadas necesarias para escribir en el archivo. También mantiene la copia de todos de la cadena de bloques distribuida se mantiene sincronizada. La implementación de blockchain sería un paso para hacer que los bancos sean cada vez más rentables y valiosos. Todos los principales bancos están probando blockchain que podría usarse para transferencias de dinero, mantenimiento de registros y otras funciones internas. Estas nuevas infraestructuras digitales construidas en torno al blockchain, utilizadas para registrar transacciones, permiten mantener oculta la profunda participación de las firmas bajo la apariencia algorítmica, descentralizada y en la que la toma de decisiones se hace sin líderes por en medio. Por tanto, blockchain es una base de datos fiable y en constante crecimiento que es considerada el preludio de la descentralización y  de un mundo en el que las grandes entidades, ya sean bancos o Estados, no podrán dictar ya condiciones a todos los demás. Las experiencias muestran que el blockchain se ha aplicado por la ONU con éxito a la gestión complicada de la identificación de refugiados que carecen de documentos para probar su identidad.  Asimismo, la tecnología de blockchain tiene la capacidad de proporcionar un sistema de recuento de votos electrónicos imposible de descifrar, puede prevenir el fraude electoral, asegurando una elección durante el registro del votante así como dar cuenta de la identificación de los votantes y asegurar que los votos no puedan ser manipulados en una fecha posterior. (Evgeny Morozov, Capitalismo Big Tech, ed Enclave, 2018, pp. 167 y 171-178).

Los expertos destacan, entre otros, los principales beneficios del blockchain para el sector bancario y financiero.  (Nelito,Blockchain Technology in Banking &Finance. pdf. February 2018).  En primer lugar facilitaría la compensación y liquidación de las operaciones financieras. Actualmente, la conexión interbancaria es una red desordenada que registra los préstamos y valores que cuesta a los bancos miles de millones de dólares por la miríada de mensajes y reconciliación/cuadre manual. En segundo lugar mejoraría el sistema de pagos bancarios así como la negociación de los préstamos sindicados, eliminando en esos procesos todos los intermediarios. En tercer lugar, mejoraría el cumplimiento de la norma “conozca a su cliente” (Know your Customer o KYC, en la terminología anglofinanciera).El blockchain permitiría a una organización acceder a los detalles de verificación de la identidad de un cliente por otra organización, evitando así la repetición del proceso de KYC; y al facilitar que las empresas verifiquen e identifiquen a sus clientes, se  posibilitaría el objetivo de estas regulación de impedir o reducir las actividades de blanqueo de capitales ilícitos y la financiación del terrorismo Al mismo tiempo lograría una significativa reducción en los costos administrativos para los departamentos de cumplimiento normativo. En cuarto lugar se señala la reducción del fraude, puesto que esta tecnología podría eliminar algunos de los delitos actuales cometidos en línea contra nuestras entidades financieras.

La inteligencia Artificial (IA) aplicada en la banca.

En lugar de tratar de "enseñar" a una computadora cómo hacer cosas, como conducir un automóvil o traducir entre idiomas, que es lo que los expertos en inteligencia artificial llevan intentado sin éxito durante décadas, el nuevo enfoque consiste en alimentar con suficientes datos a una computadora para que puede inferir la probabilidad de que, por ejemplo, un semáforo sea verde y no rojo o que, en cierto contexto, se mantenga intermitente en ámbar.
Desde la ciencia de la computación, la inteligencia artificial (IA) se define por expertos como aquellos artilugios que perciben su entorno y adoptan acciones que maximizan su oportunidad de alcanzar con éxito su tarea. El fundamento de la IA consiste en la réplica por un computador de las funciones cognitivas humanas como son el aprendizaje y la resolución de problemas. Actualmente la IA puede utilizarse para detectar correlaciones inesperadas en grandes masas de datos, comprobar correlaciones inesperadas de causalidad o determinan una probabilidad empírica de un patrón predefinido.
La inteligencia artificial (IA) está alterando diversas industrias, pero los expertos prevén que la banca se beneficiará al máximo al incorporar sistemas de IA en los próximos años, con un ahorro previsible para la industria bancaria más de 1 billón de dólares para 2030, según la revista Forbes. La industria bancaria ha comenzado a considerar seriamente las soluciones basadas en inteligencia artificial para muchos problemas bancarios tradicionales. Los casos de uso en los que los ejecutivos ven creación de valor varían según el tamaño, la ubicación y el tipo de entidad financiera. Sin embargo, algunos atributos centrales siguen siendo los mismos. Con el potencial disruptivo de la IA para las finanzas y la tecnología financiera, la competencia entre las principales instituciones aumentará en los próximos años (How Artificial Intelligence IsHelping Financial Institutions. Forbes,  5/12/ 2018
Como gremio, todos los bancos están de acuerdo en que la IA es importante, pero sus estrategias para usarla varían enormemente, según un estudio del Financial Times que presentaba bajo el título La IA en la banca: la realidad detrás del bombo publicitario. (AI in banking: the reality behind the hype. Financial Times, 12/4/2018Los grandes bancos parecen haber captado la importancia de la innovación y la aplicación de la IA en sus negocios, y están comenzando a cosechar los beneficios mientras las pequeñas y medianas entidades luchan por ponerse al día. Varios expertos dicen que existe el peligro de que demasiada inversión de los grandes bancos fluya hacia áreas "sexys" como la automatización del servicio de atención al cliente con  los chatbots a expensas de la inversión en procesos entre bastidores donde los bancos podrían obtener ganancias más significativas.  (Un chatbot es un programa informático con el que es posible mantener una conversación y que funcionan mediante inteligencia artificial, como Siri o Cortana evolucionados). Bank of America ya ha desarrollado un chatbot, llamado Erica, una herramienta de inteligencia artificial que proporciona orientación financiera para los clientes del banco a través de mensajes de voz y texto.  Los chatbots y bots de voz sirven para interactuar con los clientes y resolver problemas antes de que cualquier personal humano se involucre. La tecnología detrás del procesamiento y generación del lenguaje natural hará que sea cada vez más difícil para los clientes percibir si están hablando con un humano o una interfaz de IA. El reconocimiento de voz y el reconocimiento facial podrían usarse en lugar de contraseñas para garantizar la seguridad. Pero la realidad es mucho más complicada que esos avances. Una encuesta de Financial Times en 2018 sobre el uso de IA por parte de 30 bancos líderes (entre ellos, Standard Chartered, Royal Bank of Canada o Nomura)  revelaba que la industria estaba entusiasmada con las perspectivas de una tecnología que pueda ayudar a reducir costos y aumentar los retornos, además de reducir el empleo. Sin embargo, no solo hay poco consenso sobre cómo se debe usar la inteligencia artificial en la banca, sino que muchos de los esfuerzos actuales para aplicar el aprendizaje automático son modestos. La inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a los bancos a ser más eficientes en el proceso de detección de fraude y lavado de dinero. Para identificar rápidamente posibles fraudes, los ingenieros de inteligencia artificial han desarrollado herramientas y sistemas que conducen y comprimen automáticamente datos que normalmente requieren muchas horas de trabajo en cuestión de minutos. Otras instituciones financieras como los fondos de alto riesgo persiguen la aplicación de tecnologías de IA sobre nuevas capas de fuentes de datos, y las compañías de seguros están mejorando los modelos de riesgo con la IA.

En resumen, las autoridades deberían diseñar técnicas y limitaciones que mejoren la transparencia del sistema. Porque en el marco de un sistema bancario y financiero global, sin fronteras,  basado aún en el principio de la libertad de los mercados de capitales, que pueden moverse por el planeta con un alto grado de opacidad en las transacciones mediante instrumentos, prácticas, operativas y entidades offshore altamente opacas, las tecnologías aplicadas en los procesos de digitalización acrecentarán sin duda los riesgos de inestabilidad y de colapso del sector financiero mundial; tanto más cuanto que las compañías tecnológicas asociadas a los bancos están fuera de la supervisión de las autoridades financieras. La extensión de la complejidad organizativa y funcional de la banca tecnológica plantea un riesgo sistémico adicional muy relevante, como analizaremos en un próximo artículo.-

jueves, 26 de marzo de 2020

FACEBOOK, GOOGLE Y DEMAS BIG TECH CONVERTIDAS EN FINTECH



Las bajadas y  subidas de las grandes bolsas de valores con ocasión de la emergencia sanitaria del coronavirus/corvi-19, deberían  servir para recordarnos la fragilidad y volatilidad de los mercados financieros, porque las reformas del G-20 se limitaron a mejorar su funcionalidad sin cambios estructurales. El sistema financiero mantuvo intacto el principio de la libertad de movimientos globales de capitales y los instrumentos diseñados para la especulación financiera como los derivados o apuestas a la baja sobre las cotizaciones bursátiles, todo un sistema financiero global alejado de las necesidades de la economía real de los países.

 Sobre este marco aparentemente consolidado, últimamente  han aparecido los avances de las  grandes empresas tecnológicas (Big Tech) estadounidenses y chinas, en el ámbito de las finanzas acompañadas de las nuevas firmas de innovación tecnológica (Fin Tech), que se han convertido en una de las tendencias más significativas y relevantes en este sector en los últimos años. Este tema lo abordaremos en las próximas tres entregas en este blog. Por un lado, las Big Tech han iniciado la aplicación directa de  su desarrollo tecnológico a los servicios financieros; y por otro, su capacidad de recolectar y acumular datos de los usuarios junto a su potencial tecnológico les permite prestar servicios a los grandes bancos y corporaciones e incluso a los organismos reguladores.

Estos gigantes tecnológicos han desarrollado un extenso mercado digital dominante sobre la publicidad on line y han desarrollado un nuevo mercado digital  de megadatos y de servicios tecnológicos para el sector financiero. Y a este otro mercado, por otro lado, se suman las nuevas empresas de innovación tecnológica (startups) financieras. Partiendo del análisis de esta realidad tan actual, en la tercera entrega examinaremos cómo la penetración de la tecnología digital  en el sector financiero  incrementa el riesgo sistémico financiero global. La digitalización y la explotación de megadatos, la ciberseguridad  y los riesgos de la sobredimensión bancaria global y de la interconexión sobredimensionada entre entidades financieras, generan un mundo en el que el sistema financiero globalizado resulta más vulnerable que antes de la gran crisis financiera de hace más de diez años, según el análisis sobre el riesgo sistémico financiero de un grupo de expertos internacionales.

La expansión tecnológica, comercial y financiera de las Big Tech

Dos ejemplos de Facebook y de Google son muy significativos. En 2018, Google consiguió una licencia "para realizar determinados servicios bancarios en Lituania, país considerado como el más benévolo y ágil en ese tipo de trámites". Con esa licencia en Lituania para operar como compañía de tecnología financiera, Google no podrá hacer todo lo que hace un banco, pero tiene acceso a interesantes servicios financieros tanto en ese país como en toda la Unión Europea. Esa autorización permite a su filial Google Payment LithuaniaUAB, ofrecer diversos servicios financieros como emitir dinero electrónico; gestionar monederos electrónicos; efectuar transacciones de pago; remesas internacionales; servicios de depósito y retiro de efectivo; transferencias de débito directo y crédito. Es importante destacar que la licencia concedida por la Unión Europea habilita a este gigante tecnológico desde su sede en Lituania podrá gestionar estos servicios financieros en todo el Espacio Económico Europeo. Eso es precisamente lo que hacen Facebook, con licencia en Irlanda, o Amazon, con licencia en Luxemburgo. 

Y en mayo de 2019, Facebook, cuya red social tiene más de 2.000 millones de usuarios, constituyó una nueva compañía de tecnología financiera en Suiza, Libra Networks, propiedad de la matriz Facebook Global Holdings, que se centrará en "inversiones, pagos, financiación, gestión de identidad, análisis,  megadatos (big data),  encadenamiento de centros de datos (blockchain) y otras tecnologías", es decir, proporcionará servicios financieros y tecnológicos mediante el desarrollo de nuevo hardware y software, según los planes presentados en el registro el registro mercantil de Ginebra y revelados por la agencia Reuters. Facebook, actual propietario de WhatsApp, Messenger e Instagram, plataformas utilizadas cada una por más de mil millones de personas, ha estado en el centro del escrutinio público y regulatorio sobre el mal uso de los datos personales de sus usuarios, como reveló el caso de Cambridge Analytica,  que los utilizó para apoyar la campaña electoral de Donald Trump en 2016.

Esas y otras grandes empresas tecnológicas, además de la participación directa, también intervienen en el sector financiero mediante la venta de servicios tecnológicos a las entidades bancarias y financieras, como la computación en la nube, una actividad comercial apoyada en su propia expansión empresarial y en su desarrollo, a la que hemos de tener presente para entender el peso que empiezan a tener en el mundo financiero.
En las últimas dos décadas, algunos gigantes de la tecnología han dominado los mercados digitales, como se analiza en un ensayo de la revista Foreign Affairs (A Big Choice for Big Tech.Share Data or Suffer the Consequences. By Viktor Mayer-Schönberger and Thomas Ramge. VIKTOR MAYER-SCHÖNBERGER is Professor of Internet Governance and Regulation at the University of Oxford. THOMAS RAMGE is Technology Correspondent for brand eins and writes for The Economist. They are the authors of Reinventing Capitalism in the Age of Big Data. Foreign Affairs, September/October 2018)  Google realiza aproximadamente nueve de cada diez búsquedas en Internet en todo el mundo. Facebook, la plataforma de redes sociales líder en el mundo, tiene por si misma más de dos mil millones de usuarios. Juntas, las dos compañías se han apoderado de más de la mitad del mercado de publicidad en línea. Apple, originalmente un fabricante de computadoras, ahora dirige la tienda de aplicaciones móviles más grande del mundo en términos de ingresos, con aproximadamente el 80 por ciento del mercado, y el segundo negocio de transmisión de música más grande, acercándose a un tercio del mercado. Y Amazon captura cerca de cada dólar gastado en línea en los Estados Unidos.

Los dos autores del ensayo citado subrayan que su éxito ha traído enormes beneficios a los usuarios y graves peligros para las sociedades civiles y las economías. Cada empresa atesora la información que recopila y utiliza sistemas centralizados para administrar sus grandes negocios. Pero ese acaparamiento ha obstaculizado la innovación y ha permitido a las compañías abusar de los datos de los usuarios, y sus sistemas centralizados dejan a los mercados en línea vulnerables a choques inesperados, lo que plantea riesgos para la economía en general. Sin embargo no han prosperado las propuestas políticas más comunes de fragmentarlas como históricamente hicieron los reguladores de EEUU con Standard Oil y AT&T.

En opinión de los autores citados, lo que diferencia a las nuevas superestrellas digitales de otras empresas no es su dominio del mercado, en  este caso el mercado de productos y servicios digitales; muchas compañías tradicionales han alcanzado cuotas de mercado igualmente dominantes en el pasado. Lo nuevo de estas empresas es que cada una de ellas mismas es un mercado, destacan los dos autores del ensayo. Amazon opera una plataforma en la que se compran y venden más de 200.000 millones de dólares en bienes cada año. Apple tiene mercados gigantes para música, video y software. Como el servicio de transmisión de música más grande del mundo, Spotify ofrece el mercado más grande para canciones. El gigante del comercio electrónico chino Alibaba gestiona el mercado de empresa a empresa más grande del mundo. Mientras tanto, Google y Facebook no son solo el motor de búsqueda dominante y la plataforma de redes sociales dominante, respectivamente; también representan dos de los mercados de espacio publicitario más grandes del mundo.

Los mercados han existido durante milenios; no son una invención de la era de los megadatos. Pero las empresas superestrellas digitales no operan  mercados tradicionales; los mercados suyos son ricos en datos, que utilizan para mejorar las transacciones y, por lo tanto, mejorar la situación de los consumidores. Más información sobre los productos que se ofrecen y las preferencias de compradores y vendedores ayuda a las personas a encontrar lo que están buscando y permite a las empresas descubrir la mejor manera de atender a sus clientes.

En los mercados tradicionales, informar a todos sobre qué productos preferirían es engorroso y costoso, por lo que generalmente la información se condensa en una sola cifra, que es el precio. Confiar en los precios proporciona el lubricante que permite que funcionen los mercados convencionales, pero omite muchos detalles; pero si un cliente potencial, conocido el coste de un artículo, decide no comprarlo, el vendedor no sabrá por qué. Los precios también pueden ser engañosos, aunque sean fáciles de comparar, por lo que los clientes a menudo creen que hacerlo es una forma adecuada de elegir los productos que más les convengan. Pero está demostrado que los humanos son malos jueces de sus necesidades futuras y que su capacidad para hacer comparaciones objetivas puede ser fácilmente sesgada, lo que resulta en muchas transacciones que no debieron tener lugar.

Por el contrario, los mercados ricos en datos operados por superestrellas digitales ofrecen mucha información sobre productos y preferencias, junto con herramientas para buscar y filtrar los productos disponibles. En Amazon, los compradores pueden marcar opciones para identificar rápidamente los tipos de productos que están buscando. Varios estudios han demostrado que Amazon rara vez ofrece la opción más barata, pero los compradores valoran la capacidad de encontrar fácilmente algo que se ajuste a sus necesidades.

Las superestrellas digitales también usan los datos de otra manera importante. Ofrecen a los compradores "asistentes de decisión" digitales, que analizan grandes cantidades de información para proporcionar recomendaciones que a menudo son superiores a las elecciones que los consumidores pueden tomar por su cuenta. Los asistentes automáticos sugieren música en Spotify, películas en Netflix y aplicaciones en la App Store de Apple. Según los informes, un tercio de las ventas minoristas de Amazon provienen de clientes que siguen el consejo del venerable asistente de decisiones de la compañía.
En cada uno de estos casos, el uso de datos mejora las coincidencias del mercado y, a medida que los clientes siguen comprando, los asistentes aprenden cómo hacer recomendaciones aún mejores. La mayor parte de este aprendizaje se lleva a cabo por completo o en gran medida sin ayuda humana, ya que los datos se envían a máquinas que actualizan continuamente sus algoritmos. Es la combinación de vastos mercados y asistentes de decisión impulsados ​​por los datos que producen esos mercados lo que hace que estas compañías sean lugares tan atractivos para que los clientes gasten su dinero. Al menos hasta ahora, los consumidores, y no solo las superestrellas digitales, parecen estar ganando. Pero estremece imaginar todo lo que puede implicar para el consumidor  la transferencia de estas tecnologías a los mercados de productos y servicios bancarios.


Las implicaciones financieras de la tecnología

La digitalización y la  innovación tecnológica son muy prometedora para la prestación de servicios financieros, con el potencial de aumento del acceso al mercado, la gama de ofertas de productos y la comodidad, al tiempo que reduce los costos para los clientes. Al mismo tiempo, los nuevos participantes en el espacio de servicios financieros, incluidas las empresas de tecnología financiera (Fin tech) y las grandes empresas tecnológicas establecidas referidas (BigTech), podrían alterar materialmente el universo de proveedores de servicios financieros. Una mayor competencia y diversidad en préstamos, pagos, seguros, comercio y otras áreas de servicios financieros pueden crear un sistema financiero más eficiente y resistente. Sin embargo, una mayor competencia también podría ejercer presión sobre la rentabilidad de las entidades financieras y esto podría conducir a una toma adicional de riesgos adicional entre los titulares para mantener los márgenes. Además, podría haber nuevas implicaciones de los gigantes tecnológicos en las finanzas que podría amenazar  la estabilidad acrecentando  la  mayor dependencia de la banca de terceros proveedores de servicios.

Así lo apunta un informe del Consejo de Estabilidad Financiera (FSB) de febrero de 2019, que evalúa la evolución del mercado de la tecnología financiera en el sistema financiero y las posibles implicaciones para la estabilidad financiera. El FSB define la tecnología financiera  como una innovación habilitada por la tecnología en los servicios financieros que podría generar nuevos modelos de negocios, aplicaciones, procesos o productos con un efecto material asociado en la provisión de servicios financieros. (Informe del FSB en pdf, 14 febrero 2019) Anotemos algunas consideraciones clave del análisis del FSB sobre el vínculo entre la innovación tecnológica y la transformación de la estructura del mercado financiero, como son que hasta la fecha, la relación entre las entidades financieras establecidas y las compañías de tecnología financiera  parece ser en gran medida complementaria y de naturaleza cooperativa. Y que el impacto competitivo de las grandes firmas tecnológicas (BigTech) puede ser mayor que el de las compañías de tecnología financiera (Fin tech), porque aquellas generalmente disponen de redes de clientes grandes ya establecidas y disfrutan de reconocimiento de nombre y confianza.

Aunque se estima que resulta baja la dependencia de las entidades financieras con respecto  a los terceros proveedores de servicios de datos; por ejemplo, para el suministro de datos, almacenamiento y análisis en la nube y conectividad física para las operaciones principales. Sin embargo, el Consejo de Estabilidad Financiera afirma que esta situación requiere la atención continua de las autoridades para prevenir  riesgos en la estabilidad de los mercados financieros.

La explotación comercial de megadatos:  Cambridge Analytica

Las grandes plataformas tecnológicas se dedican a extraer datos personales de sus usuarios y aprender lo más posible sobre cada usuario; para lo cual ofrecen servicios gratis o fuertemente subvencionados que si bien no les generan muchos ingresos directamente, si les proporcionan muchos datos. Con todos estos datos recopilados construyen servicios avanzados basados en inteligencia artificial que después venden a corporaciones y gobiernos. Esta capacidad de acumulación de datos junto a su potencial tecnológico les permite a estos gigantes empresariales prestar servicios a los grandes bancos y corporaciones, como la venta de servicios tecnológicos  en la nube.

Como apunta Evgeny Morozov, un experto crítico, Google (Alphabet, su empresa matriz) y demás plataformas digitales engañan a los usuarios por partida doble: en primer lugar, cuando los usuarios entregan sus datos personales – que acabaran entrando en el balance de estos gigantes tecnológicos – a cambio de servicios triviales gratuitos; y en segundo lugar, cuando esos datos se utilizan continuamente para personalizar y estructurar nuestro mundo de un modo que no es ni transparente ni deseable. Esta segunda modelación de la vida en forma de datos como unidad de intercambio aún no ha sido bien comprendida. Además de perfilar nuestro futuro, quedan convertidos en instrumento de dominación Evgeny Morozov, Capitalismo Big Tech, editorial Enclave, Madrid 2018, pag.81)
Dado que todos estos datos generados en las plataformas digitales tienen un inmenso valor de mercado cuando se ofrecen acumulados y agrupados, pueden ser comercializados incluso por los propios gobiernos de manera rentable para ajustar cualquier  agujero presupuestario, Universidades, compañías de seguros, bancos…Muchas empresas están encantadas de comprarlos.

En estos últimos años, el caso de Cambridge Analytica reveló crudamente la dimensión opaca de la explotación comercial de los mercados digitales, demostrando públicamente que los datos personales que Facebook recolecta de sus usuarios pueden ser fuente de comercio, e incluso servir a fines políticos. Los datos de Facebook fueron utilizados comercialmente por Cambridge Analytica resultando un gran escándalo político a principios de 2018 cuando  hizo público que esta firma británica de consultoría política había extraído los datos personales de los perfiles en Facebook de más de 80 millones de personas sin su consentimiento y había utilizado esa información privada con fines de promoción política en favor del candidato republicano en la campaña electoral del actual presidente de los EEUU, Donald Trump. La posterior difusión en los medios internacionales de esos hechos no  solo generó un escándalo sino que se ha descrito como un momento decisivo en la comprensión pública de los datos personales, precipitando una gran caída en el precio de las acciones de Facebook y planteando la necesidad de una regulación más estricta del uso de datos personales por parte de las empresas tecnológicas.

Esta firma británica de consultoría política Cambridge Analytica Ltd (CA), hoy extinguida y parte del Grupo SCL,  combinó la apropiación indebida de activos digitales, la explotación y análisis de datos  con procesos de comunicación estratégica durante los procesos electorales. La firma ofrecía herramientas que podrían identificar las personalidades de los votantes estadounidenses e influir en su comportamiento electoral, contribuyendo de modo importante a la eficacia de los mensajes electorales del candidato. La explicación cínica oficial es que Facebook no vende tus datos; pero sí vende su acceso a los datos a usted, o más específicamente, acceso a su News Feed, y utiliza esos datos para mostrarle anuncios específicos que cree que es probable que disfrute o haga clic. ... La compañía reportó ingresos publicitarios de 40.000 millones de dólares en 2017 y ha seguido creciendo.

La oferta de servicios en la nube: Amazon (AWS)

La poética metáfora de la nube para designar donde residenciar servicios tecnológicos esconde la prosaica realidad de inmensos centros de datos ubicados en diversos puntos geográficos del planeta, de cuya ubicación solo tiene conocimiento su propietario el gigante tecnológico; y de ellos solamente tenemos noticia a través de investigaciones periodísticas. Pero la realidad es que es una fuente de negocios muy lucrativos. 

En diciembre de 2019, el periódico Wall Street Journal titulaba un reportaje, “Cómo la
computación en la nube se convirtió en un campo de batalla de gran tecnología”(Wall Street Journal, 12/12/2019), informando que las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo en centros de datos mientras compiten por el mercado de computación en la nube que cifra en 214.000 millones de dólares, y se adentraba explicaciones sobre qué es la computación en la nube y por qué la gran tecnología está apostando fuerte en futuros contratos para la prestación de servicios. Un par de años antes, un analista de otro medio subrayaba que las compañías Big Tech lograban enormes ganancias guiadas por la computación en la nube (Big Tech companies make huge gains led by cloud computing, noviembre 2017) Y destacaba el éxito bursátil de la gran tecnología y, por extensión, la computación en la nube, con  grandes ganancias para los cinco grandes: Amazon, Google (la compañía matriz Alphabet), Microsoft, e incluyendo también a Facebook y Apple, que habían alcanzado cifras sorprendentes de capitalización bursátil. Para las tres primeras, las tres compañías más grandes con servicios en la nube pública, en un solo día habían tenido un aumento de 129.900 millones de dólares de capitalización, que la percepción del mercado atribuía la nube. Todo esto sugería que había llegado finalmente el momento de la computación en la nube pública. Algo especialmente cierto para los proveedores de infraestructura como AWS (Amazon), Google y Microsoft y los proveedores de SaaS como Microsoft, Salesforce, Workday, Box, Zendesk y otros.

Durante mucho tiempo, el negocio en la nube estuvo nadando contra una marea de prejuicios frente a la tecnología de la información (TI) de que solo las propias compañías podían proteger los activos digitales de la compañía, y seguramente no iban a subcontratar eso a una compañía de terceros. Pero esas ideas cambiaron y se considera que los centros privados de datos son menos seguros y que las firmas tienen que ir a la nube pública para proteger sus datos. Todas esas informaciones se basaban en la larga lista de firmas fracasadas en ese intento. La mayoría de los profesionales de TI consideran que no están en condiciones de proteger a la empresa de la gran cantidad de amenazas que existen hoy en día.

La  nube pública desde hace años, según la información de The Wall Street Journal, recibió un gran impulso para que las grandes empresas conscientes de la seguridad se sientan cómodas al usar su infraestructura compartida de informática y almacenamiento. El hecho es que muchas de las entidades financieras más grandes ya usan Amazon al menos en modo de prueba, y quizás más sorprendentemente, están implementando aplicaciones en esta infraestructura informática compartida que se ejecuta en los centros de datos de Amazon sitos en Virginia, Hong Kong u otros lugares del planeta.

Amazon Web Services (AWS) es la plataforma en la nube más adoptada y completa en el mundo, que ofrece más de 175 servicios integrales de centros de datos a nivel global. (https://aws.amazon.com/es/?nc2=h_lg) Millones de clientes, incluyendo las empresas tecnológicas emergentes, las grandes empresas tecnológicas y los principales organismos de regulación, sitúan servicios en la nube de Amazon para reducir costes, ganar en dinamismo y avanzar en innovación tecnológica. AWS ofrece un amplio conjunto de productos globales basados en la nube, incluidos recursos de para computaciónalmacenamientobases de datosanálisisredesdispositivos móvilesherramientas para desarrolladoresherramientas de administraciónInternet de las cosasseguridad y aplicaciones empresariales. Estos servicios ayudan a las empresas a avanzar con mayor rapidez, reducir los costos de TI y escalar. AWS cuenta con la confianza de las mayores compañías y las empresas emergentes más innovadoras para respaldar una amplia variedad de cargas de trabajo, como las aplicaciones web y móviles, el desarrollo de juegos, el almacenamiento y procesamiento de datos, el almacenamiento en general o el archivado, entre muchas otras.

El almacenamiento en la nube, por lo general, es más fiable, escalable y seguro que los sistemas de almacenamiento en las instalaciones tradicionales. AWS ofrece una gama completa de servicios de almacenamiento en la nube para respaldar los requisitos de conformidad de las aplicaciones y el archivado. Sin embargo, la experiencia ya demostrado los importantes riesgos técnicos en que puede incurrir además de su contribución a aumentar el peso de los elementos que acrecientan el riesgo sistémico en el sector financiero mediante la sobredimensión de las entidades financieras a las que prestan servicios tecnológicos y la sobredimensión de la interconexión global de todos los bancos y las entidades financieras  del sistema mundial como analizaremos.
 Alianzas entre las BigTech y bancos a nivel global y a nivel nacional
La economía digital, debido a su especial naturaleza, beneficia el crecimiento de las grandes compañías tecnológicas que operan en redes globales con inmensas cantidades de datos. Su rápida consolidación se fundamenta principalmente en que, gracias a su posición de dominio, son capaces de controlar e impedir la entrada de nuevos competidores. Además, existen importantes barreras de entrada para los nuevos actores, ya que la mayor parte de los usuarios prefieren plataformas que ya cuentan con una gran red de personas, lo que hace muy difícil a los potenciales competidores ganar escala. En los últimos 20 años se ha ido estableciendo una hegemonía de las compañías tecnológicas en el mercado mundial. A pesar de la relevancia e importancia histórica de las empresas del sector financiero, las BigTech han conseguido superar en un relativo corto periodo de tiempo sus cifras. Como ejemplo, se puede observar cómo en el top 10 del ranking de las 100 empresas con mayor capitalización bursátil emergen siete firmas tecnológicas, como nos ilustra el Informe de KPMG-Funcas. Tras las tecnológicas, se sitúan el sector financiero, las farmacéuticas y las empresas de energía. La primera entidad financiera española del listado es el Banco Santander, que se encuentra en el puesto 116, con una capitalización de 77.768 millones de euros. A nivel global, como puede observarse tanto por capitalización como por beneficios, las principales empresas tecnológicas globales cuentan con un tamaño muy elevado, superior al de cualquier entidad financiera en el mundo. Las alianzas entre los gigantes tecnológicos y los grandes bancos resultan ser solamente problemas técnicos fáciles.

A nivel global, Apple y Goldman Sachs han colaborado para desarrollar una nueva tarjeta de crédito conjunta afiliada a Apple Pay. Las BigTech han buscado un socio que comparte su mismo enfoque de experiencia de usuario, y que ya cuenta con un amplio conocimiento del sector financiero y su entorno regulado. Para Apple supone una oportunidad para promover de forma cruzada su negocio de pagos móviles. A Goldman Sachs esta alianza le permitirá diversificar sus ingresos hacia el área de banca minorista, ofreciendo créditos especiales a los que busquen comprar productos de Apple. Por otro lado, Amazon ofrece créditos a pequeñas y medianas empresas que venden en su plataforma a través de su programa Amazon Lending en alianza con Bank of America. Asimismo, recientemente ha iniciado conversaciones con JP Morgan Chase y Capital One, para crear un producto similar a una cuenta corriente, en un intento de fortalecer las relaciones con sus millones de clientes y de atraer a aquel público que no tiene tarjeta de crédito o débito.

A nivel nacional, en España se pueden encontrar alianzas principalmente en el mercado de pagos. En la actualidad los principales bancos españoles han llegado a distintos acuerdos con las grandes compañías tecnológicas, Apple, Google y Samsung, para que sus clientes puedan pagar sus compras a través del móvil en los comercios con un TPV sin contacto (contactless), permitiendo el uso de sus tarjetas a los sistemas de pago. Por último, destacar la reciente colaboración entre Telefónica y CaixaBank, que permite a la primera ofrecer créditos rápidos.  A través de la nueva plataforma Movistar Money, ofrece préstamos al consumo con el que los clientes de la compañía pueden obtener de forma sencilla y en menos de 48 horas un crédito de hasta 3.000 euros, sin documentación ni comisiones de apertura o de estudio. (KPMG, La banca ante las Big Tech- Funcas, diciembre 2019)