VI Reunión del Foro de Información Financiera

El Foro de Información Financiera de Bancos Centrales de América Latina y el Caribe (FIF) fue establecido en octubre de 2014 por el Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos (CEMLA), como un mecanismo de cooperación y asistencia técnica para la identificación, atención y discusión de asuntos relacionados con el mejoramiento de los sistemas y modelos de información financiera de América Latina y el Caribe, en línea con los principales esfuerzos e iniciativas internacionales en esta materia.

Desde su implementación a la fecha, se han celebrado seis reuniones. El FIF está integrado por un Comité Consultivo, actualmente conformado por representantes de los bancos centrales de México, Chile y Perú, y CEMLA actúa de manera permanente como la Secretaría del FIF.

La VI edición del Foro, se celebró mediante formato virtual, del 27 al 29 de mayo de 2020. El evento contó con muy buena asistencia, participaron 144 funcionarios de 27 países de América Latina, el Caribe y Europa (Argentina, Barbados, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, España, Estados Unidos de Norteamérica, El Salvador, Francia, Alemania, Guatemala, Honduras, Italia, México, Nicaragua, Panamá, Perú, Portugal, República Dominicana, Surinam, Suiza, Trinidad y Tobago, Uruguay y Venezuela), incluidos miembros asociados y colaboradores.

El objetivo de la VI Reunión fue compartir experiencias regionales e internacionales sobre tecnologías financieras y nuevas necesidades de información, confidencialidad de la información financiera y calidad de los datos, el uso de técnicas de ciencia de datos para el análisis de la información financiera, y los desarrollos y desafíos estadísticos en América Latina y el Caribe.

Sesión 1. Conferencia inaugural “Nuevas técnicas de acopio y análisis de información para el seguimiento de la estabilidad financiera y de precios”
Dr. Roberto Rigobón, MIT
Presentación

Para la presentación titulada Estabilidad económica y medición, en primer lugar, el profesor Rigobón explicó cómo ha cambiado el compromiso de los consumidores con el mundo virtual en términos de información y la comparación de precios, transparencia de precios, erosión de la lealtad de los consumidores y cómo ha cambiado el diseño de los productos y servicios, para ser específicos, para individuos (nano servicios), cada individuo se ha convertido en un mercado. También explicó el comportamiento de fijación de precios resultado de dos cambios muy importantes: i) precios de la plataforma (la decisión de los precios es casi siempre determinada por un algoritmo de fijación de precios robusta, los precios tienen que cambiar continuamente) y el valor está en la organización de datos; y ii) los precios cuánticos (las tiendas diseñan y agrupan sus productos, y consumidores según su perfil), la agrupación de precios y el valor se basan en la discriminación de precios. El precio en el comercio minorista de moda puede moverse en grandes cantidades y puede ser muy difícil. Los precios cuánticos se definen "como la propiedad de la estrategia de fijación de precios de una empresa de usar valores dispersos, agrupados y fijos para determinar precios a líneas de productos grandes y diversos". Los precios cuánticos afectan las estrategias de ajuste de precios a nivel de empresa y dificulta el cálculo de la inflación a nivel macro.

La presentación continuó examinando los paradigmas sobre la organización de los datos. Lo presentado partió de encuestas que proporcionan información sobre geografía y condiciones socioeconómicas, el propósito es entender lo que se hace, dónde se encuentra y sus preferencias. Sin embargo, esto ha cambiado dramáticamente con las plataformas en línea, ahora en lugar de preferencias aproximadas, estas se miden observando las preferencias de la audiencia, los perfiles, etc. Las empresas no obtienen necesariamente sus ganancias de los productos que vende, sino de los datos que recopilan. También explicó el concepto de agrupación de precios y su relación con la dinámica de la inflación.

A partir de ahí se explicaron dos conceptos importantes en la generación y recopilación de datos. El expositor discutió sobre las nuevas fuentes de datos: i) documentación digital de transacciones con un servicio o proceso de fabricación; ii) datos de la comunicación de redes sociales; iii) datos transmitidos desde agentes de software dentro de dispositivos móviles; iv) datos de internet de las cosas; v) datos biométricos; vi) datos digitales de comunicación humana; y vii) datos de video digital. También se habló sobre la evolución en las fuentes de datos desde (encuestas y administrativas) hasta orgánicas (Big data).

El profesor Rigobón concluyó explicando el Proyecto de los mil millones de precios, un sistema de información e índices en línea para abordar las estadísticas de inflación diarias, con las siguientes características: 1) usar scrapping technology; 2) conectar en línea a miles de minoristas todos los días; 3) encontrar artículos individuales; 4) almacenar y procesar información de elementos claves en una base de datos; y 5) desarrollar estadísticas diarias de inflación para 20 países.

 

Sesión 2. Calidad y confidencialidad de los datos / Técnicas de ciencia de datos para la compilación y análisis de la información financiera
Dr. Stefan Bender, Deutsche Bundesbank
Presentación

Esta sesión se dedicó a compartir las experiencias internacionales sobre la implementación de técnicas y buenas prácticas para preservar la calidad y confidencialidad de la información, en particular desde el punto de vista del Deutsche Bundesbank. La presentación discutió la recopilación de información financiera, así como el proceso de transformación de la recopilación de datos. El Dr. Bender explicó por qué los datos regulares son necesarios, pero también que los conjuntos de datos agregados son importantes para el desarrollo macroeconómico y la formulación de políticas; además, los datos granulares son necesarios no solo en los países, sino también entre países, pero las restricciones locales hacen que sea difícil vincular micro conjuntos de datos, por lo que es mejor la accesibilidad y el intercambio de datos granulares, lo que abriría nuevas posibilidades de análisis al proporcionar nuevas ideas sobre el efecto de las políticas.

Dr. Bender destacó la importancia de recopilar datos no solo para fines específicos, sino para múltiples propósitos, por ejemplo, transformar big data para nuestros propósitos, lo cual representa un desafío, así como sus implicaciones en la protección de datos. Las innovaciones tecnológicas incluyen la estandarización, mejores herramientas para analizar y procesar datos, entre otros.
La presentación continuó con una descripción general del trabajo que realiza el Centro de Datos y Servicios de Investigación (RDSC). Este Centro proporciona acceso, para realizar investigación no comercial, con microdatos altamente sensibles en custodia del Deutsche Bundesbank. Microdatos para bancos, empresas, valores y hogares están disponibles. El Centro también colabora con las universidades, una de las principales razones para abrir los datos a investigadores.

Respecto a las nuevas fuentes y técnicas de datos, el Bundesbank recopila los datos necesarios para cumplir diferentes propósitos, utilizando a menudo “fuentes adicionales de datos”. También están mejorando la calidad de los datos con técnicas de aprendizaje automático. El Dr. Bender también presentó como el RDSC está comenzado a: i) establecer productos de datos estandarizados; ii) implementar procedimientos de calidad de datos RDSC; iii) documentación de datos; iv) armonización de datos; y v) registro de datos para obtener identificadores de datos (DOIs).

También se explicó el ciclo de vida del conocimiento en RDSC. Se mencionó que, de interno a externo, se han establecido muchas reglas y procedimientos comunes, por ejemplo, cómo se puede mejorar la calidad de los datos a partir de los datos originales, cómo averiguar qué están haciendo los investigadores con este tipo de datos, cómo conectar el futuro de una manera más fácil, qué tipo de investigación se está realizando y en qué publicación, y un reflujo de información. La tecnología de Big Data no solo se trata de tener datos nuevos, sino que también es un nuevo tipo de pensamiento y trabajo con datos, estás nuevas técnicas necesitan habilidades especiales y también ideas nuevas o especiales.

En esta misma línea, continuó hablando sobre Data Science para el Análisis de la Información Financiera, que tiene dos elementos principales: el primero, mejorar los servicios de datos para los usuarios, y el segundo, justificar el valor agregado de los microdatos para la investigación. También explicó por qué es importante encontrar los conjuntos de datos utilizados en las publicaciones y cómo usar dos algoritmos para encontrar dichos conjuntos de datos. Finalmente, se definió el factor de impacto del conjunto de datos que considera que: i) cuantas más publicaciones utilicen el conjunto de datos mejor, y ii) un uso más amplio de un conjunto de datos también es mejor.

 

Sesión 3. Nuevos participantes del sistema financiero y necesidades de información (FinTech)

Maestro Fernando Ávila, Banco de México
Presentación

El Sr. Ávila presentó el estado actual del sector Fintech en México y los últimos desarrollos. También se presentó qué tipo de información están buscando en este sector y las posibles brechas de datos para el análisis y monitoreo de la estabilidad financiera. El presentador describió las diferentes iniciativas para cerrar esas brechas de datos. En esta sección, el Sr. Ávila destacó la importancia de conocer el grado de interconexión en el sistema financiero para medir los riesgos potenciales para la estabilidad financiera. En este sentido, es importante tener datos (incluidas las empresas FinTech) sobre las transacciones de los intermediarios financieros. Además, los avances tecnológicos y la estandarización de los datos podrían tener un papel importante en la recopilación de datos, la difusión y el intercambio de datos.

Por otra parte, el presentador habló sobre las cargas de los sistemas heredados que las jurisdicciones podrían adoptar, como el código de identificación de la entidad legal (LEI) y el uso de un sandbox regulatorio. Este último para evaluar modelos de negocio e identificar riesgos potenciales en la estabilidad del sistema financiero en un entorno seguro.

Finalmente, el representante del Banco de México presentó la Ley Fintech Mexicana, que explicó, debe proporcionar un conjunto claro de reglas para brindar confianza a los participantes con el objetivo principal de preservar la estabilidad financiera.

 

Dr. Bruno Tissot, BIS
Presentación

El Comité Irving Fisher del Banco Central de Estadística (IFC por sus siglas en inglés) presentó los resultados de la encuesta realizada en 2019, a la que respondieron 2/3 de los 92 miembros del IFC, e incluye un enfoque adicional específico sobre la región de América Latina y el Caribe (con el apoyo de CEMLA). El informe del IFC sobre temas de “Datos de Bancos Centrales y Fintech” fue presentando brevemente, así como y sus principales hallazgos.

Algunos de los principales resultados se refieren a la posición de la definición FinTech en los bancos centrales. El presentador explicó también, que menos de la mitad (43%) de los bancos centrales tiene una definición de empresas FinTech. Además, alrededor del 70% de las jurisdicciones destacaron que las empresas FinTech tienen más presencia en los sistemas de pago e instituciones de crédito. Los usuarios de los bancos centrales señalaron la necesidad de datos FinTech, especialmente sobre sistemas de pagos y áreas de estabilidad financiera. Las áreas en las que las jurisdicciones señalaron que FinTech está creando brechas de datos, principalmente, son: pagos, cuentas financieras, y la lista de instituciones financieras. Otras razones por las que FinTech está creando brechas de datos consisten en la falta de granularidad del marco estadístico actual y la clasificación errónea de FinTech fuera del sector financiero (algunas de ellas se configuraron inicialmente como empresas de TI).

Por otro lado, el presentador se refirió a algunas de las iniciativas que las jurisdicciones consideran para cerrar las brechas de datos son la recopilación de datos a nivel de préstamos, el ajuste de los requisitos de informes y la recopilación de estados financieros, principalmente. En cuanto a las iniciativas concretas para cerrar las brechas de datos de FinTech, por un lado, el 60% de los países de alta tecnología (Australia, Brasil, Canadá, Francia, Alemania, Irlanda, Israel, India, Japón, Corea, Singapur, Suiza, Reino Unido y Estados Unidos) están lanzando iniciativas estadísticas para cerrar las brechas de datos FinTech. Por otro lado, alrededor del 30% de las jurisdicciones de bajo nivel de FinTech han lanzado una iniciativa para abordar las brechas de datos FinTech. Por ejemplo, la recopilación de datos de intermediarios financieros y la recopilación de datos de usuarios de servicios financieros. Además, la coordinación internacional es importante para las jurisdicciones para cerrar las brechas de datos.

Finalmente, el Dr. Tissot presentó algunas consideraciones útiles, como la mejora de las metodologías estadísticas (estandarización y adopción de manuales), monitoreo, apalancamiento en innovación de TI y la clasificación de actividades económicas para considerar FinTechs.

 

Dr. Serafín Martínez Jaramillo, CEMLA
Presentación

CEMLA presentó el Foro de Información Financiera y el Foro Fintech, y el trabajo cercano entre ambos. El Foro Fintech tiene actualmente dos grupos de trabajo: i) Brechas de datos Fintech, y b) Monedas Digitales de Banca Central. En el primer grupo, actualmente trabajan algunos países participantes del FIF.

Se presentó el Informe de Políticas sobre las Brechas de datos Fintech, que tiene por objetivo proporcionar una visión general de los principales problemas relacionados con las brechas de datos para facilitar el monitoreo del Fintech y superar los desafíos significativos para incorporar las actividades Fintech en las estadísticas regulares. El documento explica la implicación de las brechas de datos en algunas de las principales áreas del banco central, entre otras: política monetaria, estabilidad financiera y sistemas de pagos. Adicionalmente, describe los principales hallazgos basados en la encuesta del IFC “Datos de Bancos Centrales y Fintech”, la encuesta respondida por 16 países de América Latina y el Caribe (ALC) y sus diferentes posiciones respeto a este tema y las diferentes iniciativas lanzadas por cada uno de ellos.  Los próximos pasos también fueron presentados, basados en una discusión de política y cómo los países de ALC podrían superar las brechas de datos y mejorar la compilación de datos en función de su experiencia.

 

Conclusiones de la reunión y próximos pasos del FIF (Exclusivo miembros del FIF del CEMLA)
En esta sesión todos los miembros FIF discutirán los hallazgos y principales conclusiones de la VI Reunión del FIF, asimismo se propondrán y discutirán ideas para la continuidad del FIF. Sesión facilitada por el Comité Ejecutivo del FIF.

 

Miércoles, 27 de mayo

 

Palabras de bienvenida
Dr. Manuel Ramos Francia, Director General, CEMLA

Sesión 1. Conferencia inaugural “Nuevas técnicas de acopio y análisis de información para el seguimiento de la estabilidad financiera y de precios”
Dr. Roberto Rigobon, MIT.

Fin de la jornada.

 

Jueves, 28 de mayo

 

Presentación del orador y orden del día.
Dr. Serafín Martínez Jaramillo, CEMLA.

Sesión 2. Calidad y confidencialidad de los datos / Técnicas de ciencia de datos para la compilación y análisis de la información financiera
Dr. Stefan Bender, Deutsche Bundesbank.

Fin de la jornada.

 

Viernes, 29 de mayo

 

Presentación de los oradores y orden del día.
Dr. Serafín Martínez Jaramillo, CEMLA.

Sesión 3. Nuevos participantes del sistema financiero y necesidades de información (FinTech)
Maestro Fernando Ávila, Banco de México
Dr. Bruno Tissot, BIS
Dr. Serafín Martínez Jaramillo, CEMLA.

Conclusiones de la reunión y próximos pasos del FIF (Exclusivo miembros del FIF del CEMLA)

Fin de la reunión.

 

Serafín Martínez-Jaramillo
Advisor, CEMLA

Serafin Martinez-Jaramillo is a senior financial researcher at the Financial Stability General Directorate at Banco de México and currently he is an adviser at the CEMLA. His research interests include: financial stability, systemic risk, financial networks, bankruptcy prediction, genetic programming, multiplex networks and machine learning. Serafin has published book chapters, encyclopedia entries and papers in several journals like IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Journal of Financial Stability, Neurocomputing, Journal of Economic Dynamics and Control, Computational Management Science, Journal of Network Theory in Finance and some more. Additionally, he has co-edited two books and two special issues at the Journal of Financial Stability. Serafin holds a PhD in Computational Finance from the University of Essex, UK and he is member of the editorial board of the Journal of Financial Stability, the Journal of Network Theory in Finance and the Latin American Journal of Central Banking.

 

Roberto Rigobón Ph.D.
Professor of Applied Economics at the MIT Sloan School of Management.

Roberto Rigobon is the Society of Sloan Fellows Professor of Management and a Professor of Applied Economics at the MIT Sloan School of Management.

He is also a research associate of the National Bureau of Economic Research, a member of the Census Bureau’s Scientific Advisory Committee, and a visiting professor at IESA.

Roberto is a Venezuelan economist whose areas of research are international economics, monetary economics, and development economics. Roberto focuses on the causes of balance-of-payments crises, financial crises, and the propagation of them across countries—the phenomenon that has been identified in the literature as contagion. Currently he studies properties of international pricing practices, trying to produce alternative measures of inflation.  He is one of the two founding members of the Billion Prices Project, and a co-founder of PriceStats.

Roberto joined the business school in 1997 and has won both the "Teacher of the Year" award and the "Excellence in Teaching" award at MIT three times.

He received his PhD in economics from MIT in 1997, an MBA from IESA (Venezuela) in 1991, and his BS in Electrical Engineer from Universidad Simon Bolivar (Venezuela) in 1984. He is married with three kids.

 

Stefan Bender Ph.D.
Head of the Research Data and Service Center of the Deutsche Bundesbank.

Stefan Bender is Head of the Research Data and Service Center of the Deutsche Bundesbank. In addition, he is vice-chair of the German Data Forum (www.ratswd.de). Before joining the Deutsche Bundesbank, Bender was head of the Research Data Center (RDC) of the Federal Employment Agency at the Institute for Employment Research (IAB), which he has international established a research data centre including access to IAB data in the US (for example Berkeley, Harvard). Between 1/2017 and 4/2019 he was chair of INEXDA (the Granular Data Network). His research interests are data access, data quality, merging administrative, survey data and/or big data and record linkage. He has published over 100 articles in journals including the American Economic Review or the Quarterly Journal of Economics. More recently, he co-edited together with Julia Lane, Victoria Stodden and Helen Nissenbaum a volume on "Privacy, Big Data, and the Public Good: Frameworks for Engagement", which was published in 2014 by Cambridge University Press and –for example –discussed in Science.

 

Bruno Tissot
Head of Statistics & Research Support. Head of Secretariat, Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics (IFC). Monetary and Economic Department.

Bruno Tissot has been working at the BIS since 2001, as Senior Economist and Secretary to the Markets Committee of Central Banks in the Monetary and Economic Department and then as the Adviser to the General Manager and Secretary to the BIS Executive Committee. Between 1994 and 2001 he worked for the French Ministry of Finance. He is currently Head of BIS Statistics and Research Support and is a graduate from École Polytechnique (Paris) and of the French Statistical Office INSEE.

Fields of interest:

• Statistics, econometrics and innovation

• Business cycles and forecasting

• Fiscal, monetary and financial stability issues

• Financial Information Forum (FIF) CEMLA
• International Statistics Institute
• Irving Fisher Committee (BIS)
• IFC Report
• Data Gaps Initiative