Frollo proporciona un seguimiento rápido de banca abierta en AWS

La banca abierta ya es una realidad en Australia. En julio de 2020, se publicó el marco regulatorio Consumer Data Right (CDR), que permite a los clientes de los cuatro bancos principales del país compartir datos bancarios personales con destinatarios acreditados. El CDR permite a los clientes tener el control de sus datos financieros, administrar sus finanzas personales de una manera más óptima y encontrar los productos que mejor se adaptan a sus necesidades.

Frollo es uno de los primeros destinatarios de datos acreditados por la Australian Competition and Consumer Commission (ACCC) para acceder a los datos bancarios de los clientes según la normativa del CDR. Esta empresa de tecnología financiera con una misión específica pretende ayudar a los usuarios a sentirse mejor con sus finanzas. Frollo ofrece a los consumidores una manera sencilla de cambiar sus finanzas y ayuda a las empresas a hacer lo mismo con sus clientes.

Con 120 000 usuarios hasta la fecha, la aplicación para consumidores de Frollo permite a los usuarios vincular de forma segura todas sus cuentas, lo que les proporciona una vista completa y agregada de sus finanzas, así como información inteligente para mejorar su economía. Tanto bancos como empresas de tecnología financiera pueden usar la tecnología de Frollo a través de sus interfaces de programación de aplicaciones (API), kits de desarrollo de software (SDK) o aplicaciones de etiqueta blanca para ahorrar tiempo y dinero en el desarrollo de software.

«Frollo permite a los bancos ir más allá de sus capacidades actuales y desarrollar un modelo de interacción real que proporciona más funciones de administración del dinero y presupuestación para los clientes», afirma Gareth Gumbley, fundador y director general ejecutivo de Frollo.

El enriquecimiento de datos es el ingrediente secreto para el éxito de Frollo. Esta empresa de tecnología financiera presta servicio a clientes B2B, como Virgin Money, que recurrió a Frollo para ofrecer API de back-end en una plataforma de software como servicio (Saas).

La API de enriquecimiento de datos ofrece soluciones de enriquecimiento de datos, como la clasificación de las transacciones de los clientes y la identificación de comerciantes. Esta API y los modelos de machine learning (ML) compatibles clasifican el gasto de los consumidores en más de 60 categorías, como viajes, impuestos y compras para la casa.

Para que Frollo pudiera ofrecer un nivel elevado de granularidad de los datos, necesitaba establecer la infraestructura adecuada para proporcionar las herramientas de ML necesarias. Esta empresa de tecnología financiera solía ejecutar sus bases de datos y plataformas de computación principales en la plataforma Heroku en la nube, pero quería más independencia para crear e implementar algoritmos de ML. Frollo también quería optimizar la relación rendimiento/coste para instancias de ML que requerían muchos recursos informáticos.

A raíz de esto, Frollo empezó a trabajar con Itoc, un socio de consultoría avanzada de Amazon Web Services (AWS), que les recomendó utilizar Amazon SageMaker para crear sus algoritmos de ML. Itoc ayudó a Frollo durante la configuración de Amazon SageMaker durante un mes, y después realizó la migración de las cargas de trabajo principales de Frollo a AWS. «Itoc nos ha sido de gran utilidad como consultoría de implementaciones, porque se han asegurado de que estuviéramos utilizando las herramientas correctas para el motivo adecuado», afirma Tony Thrassis, director de información de Frollo.

Ahora, Frollo ejecuta la mayoría de cargas de trabajo en AWS, y ha elegido esta plataforma para sus funciones de análisis y datos, controles de seguridad integrados y herramientas de ML. Con Amazon SageMaker, el equipo de científicos de datos de Frollo agradece poder crear sus propios algoritmos de ML y tener el control para entrenar sus conjuntos de datos. «Con Amazon SageMaker, nunca hemos tenido ningún problema con los límites o el rendimiento de la aplicación. En la actualidad, medimos una latencia de extremo a extremo para la clasificación de transacciones y la identificación de comerciantes de 1500 milisegundos», dice Thrassis.

Al trasladar sus cargas de trabajo principales a AWS, Frollo puede acceder ahora a una variedad más amplia de servicios de administración de datos y seguridad de AWS para respaldar nuevas líneas de negocio. Además de su aplicación y la solución de etiqueta blanca, Frollo ha presentado también un portal para la API de datos de referencia de productos (PRD) de Frollo nativo en la nube de AWS, un servicio para que los bancos alojen datos de referencia de productos, como tasas de interés, cargos y otros criterios de elegibilidad, lo cual es un requisito del CDR.

Este formulario de datos suele publicarse en sitios web de bancos a través de API públicas, que se han convertido en atractivos objetivos para los hackers. Frollo protege sus aplicaciones, incluido el portal PRD, de ataques cibernéticos comunes, como ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS), mediante una combinación de AWS Shield y AWS Web Application Firewall (AWS WAF). También se basa en Amazon API Gateway para crear un punto de acceso seguro e inicial a los datos de referencia de productos.

Para determinar la solvencia, los prestamistas suelen usar la técnica de screen scraping o la revisión manual de documentación. En el caso del screen scraping, se utilizan los ID de usuario y las contraseñas de los clientes para obtener los datos de sus cuentas bancarias que se puedan ver desde el sitio web, sin límite de tiempo para el acceso.

Sin embargo, la plataforma segura y robusta de banca abierta de Frollo, se adhiere estrictamente a las normas de cumplimiento y seguridad de la ACCC. Después de obtener el consentimiento del cliente mediante una aplicación de banca o tecnología financiera, las API de Frollo solo acceden a las finanzas especificadas por el usuario durante un periodo definido de 12 meses. El método de Frollo tarda menos de 20 segundos en recopilar información sobre los ingresos, pasivos y transacciones en riesgo del solicitante del préstamo, mientras que el screen scraping suele llevar entre 3 y 5 minutos.

«Los datos que podemos ofrecer son más completos, porque se pueden vincular con transacciones o productos de crédito específicos, lo que reduce el riesgo durante el proceso de préstamo», añade Gumbley. Los modelos de ML de Frollo tienen un índice de precisión de clasificación del 95 %, lo que resulta fundamental para ofrecer a los prestamistas la información que necesitan para evaluar la solvencia del cliente y reducir el tiempo de aprobación durante sus decisiones.

Ahora es el momento ideal para que las empresas de tecnología financiera y los bancos aprovechen el CDR y mejoren las relaciones con sus clientes. De lo contrario, se arriesgan a perderlos frente a una competencia más ágil. Frollo es un socio tecnológico selecto de AWS que ayuda a otros clientes de AWS a estar más preparados para la banca abierta.

«Nos hemos beneficiado del apoyo proactivo del equipo de AWS desde el principio, y eso ha acelerado las tareas de implementación y nos ha permitido implantar un proceso de ML compatible y muy completo. Hasta el momento, no ha habido desafío que no pudiéramos resolver juntos», dice Gumbley.