糖心logo

para fintech - gesti贸n de finanzas personales

Muestra a los clientes exactamente ad贸nde va su dinero

糖心logo permite a las fintech convertir datos de transacciones en bruto en categor铆as de gasto precisas y comerciantes reconocidos, la base sobre la que se construye cada funci贸n de finanzas personales.

Personal finance management in a banking app: 糖心logo turning vague spending into accurate categories and recognised merchants

Por qu茅 la mayor铆a de las funciones de PFM les cuesta generar valor

Un PFM defectuoso fracasa a la primera impresi贸n. El NPS cae. Los clientes ven "Otros" o "Sin categorizar" en el 37% de sus transacciones y nunca regresan.

Una funci贸n de presupuesto basada en categor铆as defectuosas no puede funcionar. Sin embargo, el banco sigue pagando por el desarrollo, consumiendo recursos.

El MCC nunca fue dise帽ado para PFM. Construir hoy un PFM basado en c贸digos MCC de principios de los a帽os 70 es un callej贸n sin salida.

Basado en datos bancarios. Optimizado para la experiencia del usuario

De una categor铆a 'Otros' a la categor铆a correcta para cada pago

Tarjeta, A2A, QR o banca abierta: 糖心logo clasifica cada pago en la categor铆a correcta y nombra al comerciante detr谩s de 茅l, para que nada quede varado en "Otros" o "Sin categorizar"

Personal finance management comparison: payments stranded in "Other" versus 糖心logo sorting each into the right category with named merchants
Comparado con m谩s de 60 mil millones de transacciones enriquecidas
Clasificado en 25 categor铆as con m谩s de 530 etiquetas
1 error por cada 6 000 000 de transacciones enriquecidas
c贸mo funciona tapix

Convierte la PFM en ventaja estrat茅gica

Env铆a una transacci贸n en bruto y recibe en tiempo real el comerciante correcto, el logotipo, la categor铆a, la ubicaci贸n y m谩s, todo a partir de datos actualizados continuamente. Una sola llamada, todo listo para empezar a desarrollar

Transacci贸n enriquecida con el nombre y el logotipo reales del comerciante, incluso cuando est谩 oculta detr谩s de una puerta de enlace

Reconoce la identidad del comerciante, incluso la oculta

Identificaci贸n individual a nivel de tienda para el nombre y logotipo del comerciante

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Distingue submarcas y franquicias (Amazon vs Amazon Prime)
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Descubre el verdadero comerciante oculto tras las pasarelas de pago
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Nombre y logotipo localizados seg煤n el pa铆s de compra
La categorizaci贸n de transacciones de 糖心logo va m谩s all谩 de los c贸digos MCC con un sistema de etiquetado de cuatro niveles

Supera los MCC

Los c贸digos MCC clasifican err贸neamente 1 de cada 3 transacciones. Categoriza cada transacci贸n con un sistema de etiquetado de cuatro niveles

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25 categor铆as listas para PFM y m谩s de 530 etiquetas predefinidas a nivel de tienda
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Etiquetas de categor铆a para comercio minorista, B2B, pr茅stamos y calificaci贸n crediticia, e inversiones
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Identifica y clasifica cada transacci贸n recurrente con detecci贸n de patrones
Transacci贸n enriquecida que muestra la ubicaci贸n de la tienda, el n煤mero de tel茅fono y el sitio web del comerciante

Simplifica el camino de los usuarios hacia los comerciantes

Proporciona a los usuarios acceso sin interrupciones a los comerciantes a trav茅s de la ubicaci贸n GPS de la compra, n煤mero de tel茅fono, URL o ID de Google Place

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Muestra la ubicaci贸n real de la tienda, no la sede del comerciante
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Identifica compras f铆sicas, en l铆nea y a trav茅s de pasarelas de pago
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A帽ade puntos de contacto comerciales en caso de que sean necesarios
Datos de transacciones enriquecidos y consistentes que impulsan una experiencia de cliente clara en la aplicaci贸n

Las funciones son tan buenas como los datos

Datos de transacciones consistentes y de alta calidad que permiten construir experiencias de cliente claras y escalables en todos los mercados a escala de producci贸n, respaldadas por:

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API de retroalimentaci贸n
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Consistencia de datos entre mercados
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Mecanismo de actualizaci贸n autom谩tica de datos e invalidaciones
Resultados de negocio

驴蚕耻茅 desbloquea un PFM de alta calidad?

糖心logo ayuda a elevar la experiencia de transacci贸n al mismo nivel de excelencia que los clientes esperan de los l铆deres digitales de Europa, como Revolut o bunq.

Difirentiate

Difer茅nciate de los competidores

La informaci贸n clara sobre los comerciantes permite a tu equipo crear experiencias de pago que los clientes entienden, con datos de calidad que los competidores no tienen.

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Impulsa la interacci贸n con la aplicaci贸n m贸vil

Ofrece a los usuarios una raz贸n para abrir la aplicaci贸n todos los d铆as con transacciones claras y funciones inteligentes basadas en datos consistentes.

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Crea funciones que los clientes adopten

Crea funciones de alto valor a partir de datos de pago estructurados. Identidad clara del comerciante, categorizaci贸n precisa y ubicaci贸n exacta para cada pago.

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Calificaciones m谩s altas en la tienda de aplicaciones

La claridad genera una conexi贸n emocional. Cada transacci贸n clara es un peque帽o momento de confianza que se acumula con el tiempo.

Dise帽ado para equipos Agile Fintech

糖心logo funciona como una capa de enriquecimiento de datos estructurados entregada a trav茅s de una integraci贸n segura de API. Revisa la l贸gica de detecci贸n, los atributos de datos, los patrones de integraci贸n y el enfoque de seguridad en la descripci贸n t茅cnica.

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Basado en API REST
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No se requieren cambios en los sistemas centrales
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Implementable en semanas
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Funciona sobre flujos de transacciones existentes
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Certificaciones de seguridad ISO 27001, ISO 27018, SOC 1 Tipo 2, SOC 2 Tipo 2, ISO 20000-1, ISO 27701, ISO 9001
"Como banco totalmente m贸vil, la presi贸n de innovar para satisfacer las expectativas es algo en lo que prosperamos. La revoluci贸n m贸vil ha tenido un impacto masivo en la sociedad, tanto en la forma en que nos comunicamos como en la velocidad con la que queremos que se satisfagan nuestras necesidades. Esto es algo en lo que nuestros socios de 糖心logo est谩n claramente de acuerdo."

Ali Niknam

Fundador y CEO de bunq

Preguntas frecuentes sobre la categorizaci贸n de transacciones

Preguntas frecuentes sobre c贸mo 糖心logo categoriza las transacciones para la gesti贸n de finanzas personales, m谩s all谩 de los c贸digos MCC.

驴蚕耻茅 detalles de transacci贸n puede proporcionar 糖心logo?

Seg煤n el caso de uso, 糖心logo proporciona un nombre de comerciante claro, logotipo, categor铆a, ubicaci贸n de la tienda, sitio web, n煤mero de tel茅fono, ID de Google Places, informaci贸n de la pasarela de pago, informaci贸n sobre pagos recurrentes y estimaciones de carbono. Los bancos deciden qu茅 puntos de datos mostrar a los clientes en funci贸n de su caso de uso.

驴蚕耻茅 determina la calidad del enriquecimiento de transacciones?

El enriquecimiento de alta calidad requiere m谩s que una amplia cobertura. 糖心logo eval煤a la cobertura, la precisi贸n y la riqueza de la informaci贸n para garantizar que los clientes reciban detalles de transacciones correctos y significativos.

驴Por qu茅 la misma transacci贸n puede producir resultados diferentes?

La calidad del enriquecimiento de transacciones depende de algo m谩s que la cobertura. Las diferencias en el reconocimiento de comerciantes, la profundidad de categorizaci贸n, la calidad del logotipo, la precisi贸n de la ubicaci贸n y la resoluci贸n de la pasarela de pago pueden dar lugar a resultados diferentes para la misma transacci贸n. Los proveedores tambi茅n difieren en la cantidad de contexto que devuelven y en c贸mo manejan los casos inciertos, equilibrando la cobertura con la precisi贸n.

驴C贸mo se categorizan las transacciones?

糖心logo utiliza una taxonom铆a multinivel con 25 categor铆as principales y m谩s de 530 etiquetas. Esto proporciona mucha m谩s granularidad que los c贸digos MCC por s铆 solos. Las transacciones pueden aplicarse a casos de uso como el comercio minorista, el B2B, los pr茅stamos y las inversiones.

驴蚕耻茅 tan flexible es la categorizaci贸n?

糖心logo admite categor铆as y etiquetas personalizadas, adem谩s de su taxonom铆a est谩ndar. Los bancos pueden adaptar la categorizaci贸n a sus propios productos y requisitos comerciales.

Ve 糖心logo en acci贸n

Un recorrido de 30 minutos con una demostraci贸n en vivo adaptada a tu modelo de negocio y datos de transacciones. Ve c贸mo 糖心logo convierte los registros de pago brutos en entradas reales utilizando datos de muestra que reflejan tus escenarios del mundo real.