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Más allá de los códigos MCC: Por qué el futuro de la banca pasa por una categorización precisa de las transacciones

Por
Michal Maliarov
10
min de lectura

Los códigos de categorías de comerciantes (MCC), inicialmente diseñados como un estándar universal para clasificar las transacciones, han sido durante mucho tiempo la base de referencia para la clasificación de transacciones en el sector bancario. Sin embargo, sus limitaciones han creado desafíos que todavía hoy resuenan en las operaciones bancarias, la experiencia del cliente y las iniciativas de sostenibilidad.

Este artículo señala los defectos críticos de los códigos MCC en la banca moderna, explora su papel en la analítica y la sostenibilidad y destaca el impacto transformador que una categorización mejorada ejerce sobre la gestión financiera personal (GFP).

¿Qué son los códigos MCC?

Los códigos MCC son números de cuatro dígitos utilizados para clasificar a los comerciantes en función del tipo de bienes o servicios que ofrecen. Los procesadores de pagos, bancos e instituciones financieras se basan en estos códigos para clasificar las transacciones, rastrear el gasto y evaluar la actividad comercial. Si bien fueron diseñados para simplificar el seguimiento de las transacciones, el sistema se enfrenta ahora al reto que supone satisfacer las necesidades de una economía digital que valora disfrutar de servicios personalizados y disponer de datos mucho más precisos.

Nuestro estudio anterior reveló que los códigos MCC a menudo proporcionan una categorización demasiado amplia, limitando su utilidad para obtener información financiera más detallada. Si bien los códigos MCC funcionan en aquellos casos en que se aplican universalmente en todos los comercios, no satisfacen las demandas de la gestión financiera personalizada, el análisis de riesgos y los esfuerzos de sostenibilidad, elementos que son pilares clave de la banca digital moderna.  

¿Por qué los códigos MCC no son suficientes?

Presentamos aquí las razones clave por las que los códigos MCC ya no se ajustan a las necesidades bancarias actuales:

Los MCC son demasiado amplios: Los códigos MCC categorizan las transacciones bajo etiquetas genéricas, como “Comida”, que no distingue entre compras casuales de café y experiencias gastronómicas de lujo.

¿Sabía que...? Al comparar la categorización basada estrictamente en MCC con una categorización más compleja, que tiene en cuenta múltiples factores, descubrimos que solo el 63 % de las transacciones fueron categorizadas correctamente a partir de su código MCC.

Los MCC no se ajustan a la intención del usuario: Las categorías no reflejan la intención real subyacente en el gasto del consumidor (por ejemplo, cómo paga el consumidor por el producto o servicio). Por ejemplo, tanto los restaurantes informales como los de lujo se clasifican en la misma categoría gastronómica, un aspecto que dificulta a los clientes realizar un seguimiento preciso de sus hábitos. Los pagos recurrentes también pueden no etiquetarse correctamente como pago que ocurre cada mes.

¿Sabía que...? Las suscripciones se están convirtiendo en una forma de pago habitual hoy en día, con clientes que pagan regularmente por todo tipo de medios. Teniendo esto en cuenta, la etiqueta de suscripción es algo ya obligatorio, mientras que los MCC habituales son incapaces de proporcionar un contexto importante.

Los MCC no reflejan el comportamiento detallado del consumidor: Como hemos visto con categorías como “Proveedores de combustible”, no existe diferencia entre gasolineras convencionales y estaciones de carga de vehículos eléctricos, omitiendo una pieza importante de datos de los clientes en la era de las tecnologías verdes.

Nuestro estudio explora con mayor detalle este tipo de puntos. Si está interesado en conocer con mayor profundidad por qué estos problemas importan, puedes explorar los argumentos individuales relacionados con cada uno de estos defectos.

Los sistemas de categorización modernos, como el marco de cuatro niveles de Tapix, superan estas limitaciones desglosando los datos de las transacciones en varios niveles:

Sistema de categorización de transacciones de cuatro niveles de códigos MCC
Los bancos pueden obtener información detallada sobre el estilo de vida específico del cliente y predecir su comportamiento con un sistema de categorización de transacciones de cuatro niveles (Tapix).
  1. Nivel de categoría: Grupos amplios (por ejemplo, “Comida” o “Venta al por menor”).
  2. Nivel de subcategoría: Distinciones específicas (por ejemplo, “Cafetería” o “Comida rápida”).
  3. Nivel de comerciante: Identificar comerciantes específicos (por ejemplo, “Starbucks”).
  4. Nivel de artículo: Información detallada sobre los artículos adquiridos (por ejemplo, “Latte”).

El impacto real de los MCC en las aplicaciones bancarias

Ahora, pasemos de los detalles técnicos de los códigos MCC a las consecuencias que tienen para los usuarios y los bancos en el mundo real . Aquí encontramos tres casos de uso clave que demuestran cómo los matices de los códigos MCC afectan a la capacidad de uso de las aplicaciones bancarias:

Historial de transacciones y gestión financiera personal (GFP)

Para aquellos usuarios que tratan de administrar sus finanzas de manera efectiva, los códigos MCC proporcionan una visión muy limitada de sus patrones de gasto. Aquí encontrará un ejemplo práctico:

MCC estándar: Sarah, una joven estudiante, abre su aplicación bancaria y ve sus transacciones gastronómicas categorizadas bajo una sola etiqueta: “Comida”. No sabe si está gastando de más en salidas esporádicas a tomar un café o si está disfrutando de restaurantes de alta gama. Esta falta de especificidad le crea confusión sobre sus hábitos de gasto y le dificulta gestionar su presupuesto de manera efectiva.

Los códigos MCC mejorados aumentan la usabilidad
La categorización mejorada demuestra los pocos matices que aportan los códigos MCC y su impacto en la usabilidad (Tapix).

Clasificación mejorada: Gracias a la mejora de datos de las transacciones, las transacciones de Sarah se dividen en subcategorías específicas como “Comida - Café”, “Comida - Comida Rápida” y “Comida - Comida de lujo”. Gracias a esta claridad, Sarah se da cuenta de que gasta $150 mensuales en café y $200 en comidas de lujo. Con esta información en la mano, puede establecer objetivos realistas, reducir donde sea necesario y sentir que posee un mayor control sobre sus finanzas.

¿El resultado? El usuario de la aplicación siente que tiene el control y utiliza la plataforma GFP con más frecuencia para administrar sus finanzas. Los estudios indican que los consumidores que tienen una comprensión clara de sus patrones de gasto tienden a mantener saldos de cuentas más altos y participan en transacciones con tarjetas de manera más frecuente. Neontri analiza cómo la categorización mejorada de las transacciones afecta la precisión y eficiencia de los datos, resultando en un mejor análisis financiero y la presentación de informes inteligentes para la elaboración de presupuestos y una gestión financiera más eficientes.  

Analítica: Calificación crediticia y comportamiento del cliente

Los bancos dependen en gran medida de los datos de las transacciones para evaluar el riesgo, tomar decisiones de préstamo y analizar el comportamiento de los clientes. La base para estos procesos es el sistema de clasificación de transacciones establecido. Tradicionalmente, los bancos han dependido de los códigos de categorías de comerciantes (MCC) para clasificar los pagos, pero estas amplias categorías generalistas están resultando cada vez más insuficientes para elaborar un análisis financiero eficaz.

MCC estándar: Cuando se usan códigos MCC, los patrones de gasto pueden quedar en la sombra, haciendo más difícil para los bancos evaluar la verdadera situación financiera de un cliente. Una persona que gasta $2 000 en productos electrónicos podría parecer un prestatario de alto riesgo, pero quizás se trate de una compra única que no forma parte de sus hábitos de gasto regular, lo cierto es que la categorización MCC no tendrá en cuenta este matiz. El resultado es una puntuación de riesgo injustamente alta o la incapacidad de detectar anomalías que pueden alertar sobre dificultades financieras.

La categorización de datos es clave para la calificación de riesgos
Una mejor categorización es clave para evaluar el riesgo y tomar decisiones correctas en materia de préstamos (Tapix).

Con una categorización mejorada: Los bancos pueden desarrollar puntuaciones de crédito más personalizadas al contar con datos más específicos, Por ejemplo, alguien que gasta con frecuencia en “Comida rápida” puede ser calificado con un mayor riesgo si está gastando excesivamente en relación con sus ingresos, mientras que alguien cuyo gasto se limita a “Comida de lujo” puede ser visto como alguien que tiene unos ingresos apropiados para soportar dichos gastos. Al desglosar las categorías de manera más efectiva, los bancos pueden tener en cuenta los matices en el comportamiento de los clientes que de otra manera se perderían.

No todo lo que aparece en el historial de transacciones es como parece. Por eso, los datos mejorados ofrecen a los bancos más opciones para comprender el comportamiento real del usuario y evaluar el riesgo con precisión. Teniendo esto en mente, alcanzar el 100 % de cobertura es casi imposible por varias razones:

  1. Cuestiones de privacidad: Algunos comerciantes ocultan intencionalmente sus identidades. Por ejemplo, un pago en una plataforma como Pornhub puede aparecer como “PH”, “HJK78KF2” o incluso “CUOTA DE GIMNASIO”, lo que hace difícil determinar la verdadera naturaleza de la transacción.
  2. Configuración incorrecta del terminal: Los operadores multifranquicia, como el Grupo Alshaya, utilizan las mismas configuraciones de terminales para múltiples marcas. Esta configuración dificulta la asignación de transacciones a marcas específicas con precisión.
  3. Descripciones poco claras y ubicaciones complicadas: Muchos terminales utilizan descripciones genéricas como “FAST FOOD”, “SHOP BERLIN” o incluso “JOHN DOE”, especialmente en lugares como centros comerciales. Estas vagas etiquetas ensombrecen la identidad real del comerciante.
  4. Terminales de bajo valor: Estadísticamente, el 25 % de los terminales generan el 99 % de las transacciones. Mejorar los datos del 75 % restante de los terminales, que representan una actividad mínima, en ocasiones no resulta rentable.

Los efectos indirectos de la categorización mejorada van más allá de la experiencia del cliente e influyen directamente en los indicadores clave de rendimiento (KPI) de los bancos. Por ejemplo:

  • Profundidad de adopción de funciones: Los usuarios que obtienen información más clara sobre sus gastos tienden a explorar y utilizar más funciones de las aplicaciones bancarias. Un banco podría descubrir que los usuarios que interactúan regularmente con información detallada sobre la categorización utilizan más funciones de aplicaciones que aquellos que dependen de los MCC estándar, creando una mayor interacción con los clientes.
  • Tiempo medio hasta la primera transacción: Una experiencia optimizada impulsada por una categorización más precisa puede reducir el tiempo que los nuevos usuarios tardan en completar su primera transacción. Los tiempos de incorporación más rápidos a menudo se traducen en una mayor satisfacción y confianza. Es una regla bien conocida: la simplicidad vale la pena.
  • Tiempo de respuesta (TAT): Una categorización de datos mejorada contribuye a una mejor eficiencia operativa al reducir el tiempo necesario para procesar transacciones o resolver disputas. La capacidad de un banco para completar los procesos con rapidez y precisión constituye un fuerte indicador de su salud operativa.
  • Usuarios activos mensuales (MAU): Una información detallada de las transacciones anima a los usuarios a volver a utilizar las aplicaciones bancarias con más frecuencia. Una tasa de MAU más elevada refleja una mayor lealtad del cliente y un compromiso constante, elementos ambos que son críticos para el crecimiento a largo plazo.

Sostenibilidad: Clasificación de Huella de Carbono

A medida que las preocupaciones ambientales siguen aumentando, las empresas, especialmente las instituciones financieras, se hallan bajo una presión creciente para apoyar iniciativas de sostenibilidad. Uno de los aspectos más importantes de esta realidad es ayudar a los consumidores y las empresas a comprender y rastrear sus huellas de carbono. Esto es importante no solo para cumplir las normas reglamentarias, sino también para responder a la creciente demanda de los consumidores de productos y servicios responsables con el medio ambiente.

¿Sabía que...? Según EY,, el 61 % de los consumidores considera que necesita más información para tomar mejores decisiones al comprar de manera sostenible, poniendo de relieve la necesidad de educación y recursos para facilitar la toma de decisiones respetuosas con el medio ambiente.

MCC estándar: Los códigos MCC nunca se diseñaron pensando en la sostenibilidad. Clasifican las transacciones en función de tipos de comerciantes amplios, pero no tienen en cuenta el impacto que el gasto de los consumidores produce en el medio ambiente. La categoría “Proveedores de combustible” no distingue entre alternativas de combustible de altas emisiones y de energía limpia, haciendo imposible que los bancos rastreen el impacto ambiental de sus clientes con precisión.

Categorías de códigos MCC mejoradas
Sin una categorización adecuada, la diferencia entre proveedores de combustible convencionales y los de bajas emisiones puede tener un gran impacto en las estadísticas de banca verde y en la gestión financiera personal para un usuario (Tapix).

Con una categorización mejorada: Los bancos pueden ir más allá de las limitaciones que presentan los códigos MCC para ofrecer una visión más detallada y precisa del impacto ambiental de sus clientes. Al clasificar las transacciones con mayor precisión, los bancos pueden rastrear tipos específicos de compras, como diferenciar entre combustible convencional y fuentes de energía de bajas emisiones, como la electricidad para vehículos eléctricos o biocombustibles renovables, o incluso diferentes tipos de transporte.

Emisiones de CO₂ en el modelo MCC
Viajar puede adoptar muchas formas y diferenciar entre bicicletas compartidas y un viaje en autobús es esencial para el uso efectivo de los datos personales en la gestión financiera personal y la banca en general (Tapix).

Las pequeñas y medianas empresas (PYME) desempeñan un papel importante en la economía mundial, y su transición hacia prácticas más sostenibles es esencial para alcanzar objetivos ambientales más amplios. Sin embargo, muchos bancos, a pesar de sus intenciones, tienen dificultades para apoyar eficazmente a las PYME en este camino.

Un obstáculo importante es la falta de productos financieros adaptados a las necesidades particulares de las PYME. Si bien las grandes empresas suelen tener acceso a importantes opciones de financiación ecológica, las PYMES tienen que hacer frente a dificultades para encontrar financiación adecuada para sus iniciativas de sostenibilidad. Además, la complejidad y la carga administrativa de las nuevas reglas de presentación de informes sostenibles pueden ser abrumadoras para las empresas más pequeñas, un aspecto que podría ralentizar su progreso hacia prácticas más ecológicas.  

Además, los presupuestos limitados, la falta de conocimientos especializados y las limitaciones operacionales a menudo dificultan que las PYME adopten prácticas ecológicas de manera eficaz. Los propios bancos pueden desempeñar un papel crucial en este ámbito proporcionando no solo apoyo financiero, sino también formación y recursos para ayudar a las PYME a superar las complejidades de la sostenibilidad.

¿El resultado? Al adoptar una categorización mejorada y desarrollar estrategias de apoyo adaptadas, los bancos pueden alinear sus ofertas con iniciativas de financiación sostenible, abriendo nuevas oportunidades para apoyar a clientes y PYMES comprometidos con el medio ambiente. Este enfoque satisface los requisitos regulatorios y las demandas de los consumidores, al mismo tiempo que impulsa a las empresas hacia una economía más sostenible, beneficiando a todas las partes interesadas.

¿Quiere saber más?
Explore cómo Tapix puede transformar los datos de sus transacciones.

El futuro: Mejor categorización sin costo adicional

Los códigos MCC están limitados por su amplitud, pero soluciones como la categorización mejorada de Tapix ofrecen un enfoque mucho más detallado y procesable. ¿Y sabe cuál es la mejor parte? Estas soluciones no tienen un costo adicional para los bancos, pero sí que les proporcionan un conjunto de datos mucho más valioso que pueden utilizarse en una amplia variedad de casos, desde la detección de fraude y la calificación crediticia hasta la sostenibilidad y las herramientas de gestión financiera personal.

Para obtener más detalles sobre cómo estas soluciones pueden ayudar a su banco, explore las ofertas de Tapix.

Acerca del autor

Michal Maliarov, un escritor entusiasta al que le encanta hablar de tecnología financiera, IA y el mercado de la tecnología móvil.

Michal Maliarov

Senior insider

Un creativo entusiasta que ha pasado la mitad de su vida en el sector tecnológico. Apasionado por la tecnología financiera, la IA y el mercado de la tecnología móvil. Lleva navegando durante más de 10 años por la delgada línea entre el mundo de los medios de comunicación y el de la publicidad, al que considera su casa.

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