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Creado el 23 Ene. 2018
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Con más de 700 millones de usuarios activos y un millón de anunciantes dados de alta en su plataforma, ha demostrado que es todo un negocio boyante. ¿Cómo sacarle provecho para tu negocio? Hay varias opciones.

Instagram Business

Crear una cuenta de negocio en Instagram es la opción más completa y directa para tu empresa, marca o agencia. Permite crear anuncios que aparecerán delante de los ojos de millones de personas. Los formatos son variados:

Fotografía simple: enviar una fotografía como anuncio, con un botón inferior que podemos personalizar con nuestro call-to-action y que puede ser similar a: “Comprar”, “Descubre más” o “Suscribirse”, si es un servicio.

Vídeo: con una duración de hasta 60 segundos, podremos enviar vídeos que se reproducirán automáticamente ante nuestro público objetivo.

Carrusel: podemos enviar una galería de imágenes agrupadas para formar un anuncio. De esta forma se puede conseguir más personalidad y profundidad en nuestras campañas.

Stories: el nuevo formato a pantalla completa es más cautivador y permite a los anunciantes capturar toda la atención del público objetivo con un clip corto a pantalla completa.

Las estadísticas que Instagram ofrece a sus clientes son muy detalladas: alcance, reproducciones, visualizaciones, clics, número de veces que se ha compartido, conversión, instalaciones posteriores, etc.

Programar los envíos

Instagram no permite subir imágenes de forma automatizada para evitar el envío masivo de vídeos de forma programada con robots. Por suerte, algunas herramientas nos darán una solución a este problema.

Later.com: permite crear un calendario completo con envíos a diferentes cuentas de nuestra propiedad. Seleccionar las mejores horas de envío, recomendación de #hashtags para las fotos y vídeos que compartamos, analíticas completas de comentarios y de “me gusta”, etc.

HootSuite: la veterana herramienta amiga de los gestores de redes sociales añadió soporte para hacer envíos en el futuro sin tener que estar pendientes.

Hay otras opciones como Schedugr.am o Buffer.com que nos permiten básicamente realizar la misma tarea. En todos los casos la automatización es completa salvo por el envío final. Nos llegará una notificación a alguno de nuestros dispositivos (un smartphone, por ejemplo) y desde ahí podremos publicar con todos los campos ya seleccionados. Es la única forma posible hasta el momento.

API directa

La API de Instagram no es tan poderosa como la de Twitter o Facebook, pero tiene varios métodos interesantes, si queremos realizar las tareas relacionadas con nuestro negocio en esta red social por nuestra cuenta.

Likes: el mismo método /media/{identificador}/like nos permite conseguir un listado de me gusta que ha recibido una fotografía o vídeo, si utilizamos una llamada  GET .

Si usamos el método POST podremos añadir un me gusta propio a ese identificador concreto con la cuenta en la que estemos autenticados y, si enviamos una llamada DEL, lo podremos eliminar.

Users: es quizá el método más extenso de toda la API, aunque es de solo lectura, ergo siempre utilizando llamadas GET.

Permite conseguir información de nuestra cuenta, llamando en cualquier momento con /users/self. Útil para saber con qué cuenta estamos autenticados o revisar nuestras estadísticas del perfil.

Para conseguir información de otra cuenta, sea de nuestro negocio o de cualquier usuario, podremos llamar a /users/{identificador-de-cuenta}.

Este método tiene dos submétodos que usaremos a menudo, como son /users/{identificador-de-cuenta}/media/liked para revisar los últimos me gusta enviados desde esta cuenta o /users/{identificador-de-cuenta}/media/recent para conseguir los últimos envíos.

Relationships: para gestionar a quién seguimos o dejamos de seguir, Instagram nos ofrece métodos de lectura para comprobar la situación de las relaciones de seguimiento entre usuarios.

Podemos conseguir la lista de cuentas que siguen a una cuenta llamando a /users/{identificador-de-cuenta}/followed-by o las seguidas por esa cuenta en /users/{identificador-de-cuenta}/follows. Simple.

Se puede hacer una llamada GET a /users/{identificador-de-cuenta}/relationship para comprobar el estado de la relación entre la cuenta objetivo y la cuenta con la que estamos autenticados, o utilizando una llamada POST al mismo método para editarla. Las acciones válidas son follow, unfollow, approve o ignore.

Lamentablemente no se puede comprobar el estado de las relaciones entre usuarios que no correspondan a la cuenta autenticada, así que no podremos dar seguimiento entre terceros.

Tags: las etiquetas son quizá la opción más potente para un anunciante. Permiten acceder a sub-universos completos dentro de Instagram y alcanzar audiencias específicas. Hay tres métodos de tags, aunque solo de lectura.

/tags/{nombre-etiqueta} nos permite conocer información sobre la etiqueta como el total del contenido disponible, popularidad, etc.

/tags/search nos permite especificar un término a buscar dentro de etiquetas. Útil para averiguar etiquetas populares a las que enviar nuestras fotografías y vídeos.

Como veis, las posibilidades para tu negocio utilizando Instagram son amplias, si sabes cómo dominar su API. Te permitirá llegar donde otros negocios no han sido capaces de llegar y encontrar una audiencia muy predispuesta a conocer tu producto o servicio.

¿Te interesan las APIs financieras? Descubre todas las que te ofrece BBVA

Creado el 22 Ene. 2018
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El abanico de APIs disponibles para desarrolladores es cada vez más amplio. Acudir a un servicio externo que facilite las herramientas que, de otra manera, tendrían que construir ellos mismos desde cero no solo les permite ahorrar tiempo, sino también recursos.

Por eso, para que quienes recurren a tu API se sientan satisfechos con el resultado no hace falta ofrecer todas las opciones posibles, sino asegurarte de que tu servicio funciona correctamente y no encuentran baches en el camino. La única manera de cumplir con esta premisa es monitorizar su rendimiento y considerar posibles cambios para que sea compatible con el ‘software’ de terceros. Sin duda, la labor que se hace más difícil a medida que aumenta la complejidad y el número de dependencias (componentes que pueden usar las aplicaciones) de la API.

Así, las claves para comprobar el éxito de tu API están en vigilar tanto el tráfico (las llamadas que recibe) como los desarrolladores y aplicaciones que la utilizan, la calidad del servicio que ofrece (aquí se incluye la tasa de errores, los fallos de código y la eficiencia de las respuestas) y los ingresos que proporciona su utilización por parte de terceros.
 

Recursos: APImetrics, Visual Studio Application Insights y APIscience

Afortunadamente, existen diferentes herramientas que permiten mantener vigilada tu API y detectar pronto los posibles fallos para solventarlos rápidamente. Una de ellas es APImetrics, una especie de cuadro de mandos desde el que analizar diferentes parámetros de la interfaz de programación.

Esta solución ‘software’ permite medir el tiempo que tarda la API en responder a las peticiones de las apps, la efectividad de su contestación y la capacidad de reacción que presenta para cada dependencia o tipo de llamada. Así, ofrece una visión holística del rendimiento del servicio.

Otra herramienta de monitorización es Visual Studio Application Insights, disponible en el servicio Azure de Microsoft. En este caso, los análisis incluyen la comprobación de bases de datos ASP.net, llamadas HTTP y bases de datos Java y ASP.net, además de la evaluación de las interacciones entre la API y las interfaces externas en tiempo real.

Un punto a recalcar del programa es que permite analizar la respuesta producida por un tipo de llamada en particular, de forma que es posible evaluar que las versiones de la interfaz propia y la de terceros son compatibles. Por otro lado, los fallos y las excepciones aparecen detallados en los informes que brinda la herramienta. 

Mirar al pasado para entender el presente

A diferencia de las anteriores, el tipo de análisis que proporciona APIscience es escalonado; primero evalúa la integración de las APIs externas con la propia, para luego valorar los resultados de sus interacciones. Sirve para monitorizar, entre otros estilos de arquitectura ‘software’, las API REST, JSON y OAuth.

Una de las principales ventajas de esta herramienta es que permite contrastar las versiones previas de las interfaces de programación con la presente, una comparación que sirve para detectar errores, respuestas lentas y problemas de integración.

La herramienta se basa en un sistema que monitoriza las variaciones en el funcionamiento de la API y su rendimiento en función del tiempo, representando después los datos en útiles gráficos dinámicos. Estos informes sirven a los desarrolladores para analizar el código de la interfaz de programación en busca de posibles errores.

Por su parte, AlertSite ofrece un tres por uno para vigilar tanto el rendimiento de la API como el de páginas webs y aplicaciones. En el caso de la primera, la solución se llama SmartBear, un completo gestor del estado y salud de interfaces de programación. Se basa en una red de nodos para monitorizar la velocidad de las interacciones y las respuestas a nivel global (incluye un mapa en los informes de resultados), relacionando después estos flujos con el grado de rendimiento exhibido en cada caso.

Otra de las útiles características de la solución de AlertSite es que ofrece distintos tipos de análisis adaptados a APIs de terceros, públicas y de socios, ya que cada una de ellas presenta una problemática diferente. SmartBear acepta, además, secuencias de comandos, de forma que las herramientas internas de evaluación, como Ready! API y SoapUI, están integradas en el servicio. Los desarrolladores pueden ejecutar así esos otros servicios dentro del mismo producto.

Lo ideal, una combinación de herramientas

Aunque las herramientas y soluciones son variadas, la elección de una u otra va a depender de las necesidades de cada caso. Si únicamente se aplican evaluaciones globales, sin mirar demasiado al detalle las funcionalidades de la API, esta puede parecer perfectamente funcional respecto a las aplicaciones de terceros pese a ser una versión desactualizada u obsoleta.

Por otro lado, comprobar únicamente los elementos básicos de la API, sin atender al cuadro general, también es una aproximación parcial. Lo ideal es combinar ambas estrategias para lograr una monitorización completa.

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Creado el 18 Ene. 2018
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Lucha contra el fraude fiscal

Hacienda puso en marcha en verano de 2017 el Suministro Inmediato de Información (SII), un proyecto que arrancó tras dos años de preparativos. Con esta plataforma ahora es mucho más fácil detectar prácticas fraudulentas, como el ‘software’ de doble uso, es decir, programas informáticos cuya razón de ser es la ocultación de ventas.

“Una vez que hemos empezado a contar con esta infraestructura nos hemos dado cuenta de que podemos hacer más cosas con ella”, explicó en un artículo publicado en  BBVA.com José Borja Tomé, subdirector general de Tecnologías en la Agencia Tributaria, organismo dependiente del Ministerio de Hacienda.

Entre ellas, Tomé destacó que ahora se pueden “determinar las participaciones accionariales en las compañías”, lo que resulta muy útil para desenmascarar a supuestos insolventes que tienen un entramado de sociedades pantalla donde ocultan sus activos.  “Ahora es mucho más fácil explicar el florecimiento súbito de determinadas fortunas y quiénes son sus auténticos dueños. Es una analítica de comprobación cruzada (cross-checking) sencilla, que da buenos resultados”.

El siguiente paso de Hacienda en el uso de los datos, señaló Tomé, es realizar una analítica avanzada que permita ir automatizando decisiones que hasta ahora toman los inspectores. Las máquinas desbrozarán aún más el terreno de esos funcionarios públicos para poder detectar patrones fuera de lo común.

Gracias en gran parte al uso analítico de los datos, no solo se evita que “los que sí pagan impuestos acaben pagando más porque alguien no lo hace”, sino que, además, el uso de los datos “hace que seamos una de las agencias tributarias de Europa que menos cuesta a sus contribuyentes”.
 

Urban Discovery

Es uno de los proyectos desarrollado por el área de BBVA Data & Analytics. Se trata de una herramienta interactiva y abierta a todos los usuarios donde se han analizado las ciudades de Madrid, Barcelona y Ciudad de México bajo el prisma de su actividad comercial. El resultado son unos nuevos mapas donde se reordenan las fronteras urbanas y se identifican las zonas más turísticas, residenciales o con más compradores jóvenes.

En total se han analizado más de 413 millones de transacciones con tarjeta realizadas a lo largo de un año. Son datos agregados y anónimos que ofrecen una visión actualizada de las dinámicas en estas tres ciudades.

La visualización es otro de los puntos fuertes de esta herramienta. Desarrollada en colaboración con CARTO, se invita a los usuarios a explorar los mapas de cada ciudad e incluso a crear sus propias etiquetas con las que definir las nuevas divisiones.

Juan Murillo, responsable de Análisis Territoriales de BBVA & Analytics, destaca que la ciencia de datos permite “comprender mejor las dinámicas en estas ciudades, examinar el uso que hacen de ellas los ciudadanos según su estilo de vida, y describir la especialización de cada zona, sus patrones y actividades predominantes”.

Además, subraya que con esta herramienta BBVA abre “la posibilidad de que los usuarios contribuyan a enriquecer el proyecto con sus aportaciones, y les invitamos a crear categorías que nos ayuden a incorporar nuevas perspectivas en estos resultados”.
 

Walmart

La cadena de hipermercados estadounidense, que tiene 20.000 tiendas en 28 países, ha apostado claramente por el big data. En su sede central, en el estado de Arkansas, ha creado el llamado data café, un espacio de trabajo centrado en la gestión analítica de los datos de más 200 fuentes, tanto internas como externas.

Pero su verdadero fuerte está en su capacidad de procesar rápidamente hasta 40 petabytes de datos --suficientes para almacenar 542 años de vídeo en alta resolución-- correspondientes a transacciones recientes. Se van a procesar, manipular y visualizar todos esos datos, con un objetivo claro: reducir el tiempo necesario para la toma de decisiones comerciales acertadas. Lo que antes se hacía en semanas se resuelve ahora en minutos.

Según se recoge en este artículo de BBVA, el científico de datos de Walmart Naveen Peddamail señalaba en la revista Forbes: “si no puedes llegar a conclusiones hasta que analizas las transacciones una semana o un mes después, en todo ese tiempo estás perdiendo ventas. Pero si lo logras en 20 o 30 minutos… Ese es el auténtico valor de todo lo que hemos construido en este data café”.
 

BBVA Bconomy

Ahora, con esta solución de big data los clientes de BBVA pueden conocer cuál es su colchón financiero y cómo mejorarlo controlando sus gastos. De esta forma, se ayuda a los clientes a conseguir una buena gestión de sus finanzas personales para tomar mejores decisiones.

De este modo se ofrece un diagnóstico de la salud financiera del cliente a través del análisis de cuatro variables: ahorro mensual, libertad financiera, gasto en vivienda y gasto por préstamos o pagos aplazados en tarjeta. En función del resultado, BBVA Bconomy sugiere planes personalizados para mejorar la economía doméstica. 
 

Si quieres conocer más sobre las APIs financieras de BBVA, visita esta web.

Creado el 16 Ene. 2018
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BBVA API Market será uno de los colaboradores del mayor Hackathon de travel de España y el segundo mayor Hackathon, en lo que a premios se refiere, que se ha celebrado en el último año. Pondremos a disposición de los equipos, formados por desarrolladores, diseñadores y expertos en turismo, distintas APIs tanto de retail como de datos agregados, y daremos un premio de 2.500 euros al equipo que presente el mejor proyecto en el que se utilicen una o varias de las APIs de nuestra plataforma, que también se pueden combinar con otras diferentes.

La cita será el próximo 20 y el 21 de enero en el pabellón 10 de IFEMA, en Madrid, y está organizada por la plataforma de viajes minube y Fitur. Será una ocasión única para demostrar todo lo que los distintos tipos de APIs pueden aportar a este sector, transformando y enriqueciendo la experiencia de los turistas.

Estaremos allí para conocer los proyectos y también para elegir aquel que más jugo saque de las APIs de BBVA API Market disponibles para el hackathon.

En total, hackaTrips repartirá más de 18.000 euros en premios. Los jurados, tanto el general como el de BBVA, tendrán muy en cuenta factores como la originalidad de los proyectos, su diseño y usabilidad, así como su viabilidad comercial.

Ya sabes: si crees que puedes mejorar la experiencia turística con un proyecto innovador que utilice las APIs de BBVA API Market, tienes una cita el tercer fin de semana de enero en Fitur. Pero date prisa: el número máximo de participantes en hackaTrips es 100.

Para participar puedes registrarte aquí.

Creado el 15 Ene. 2018
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En la actualidad se está produciendo un gran cambio de paradigma de la banca moderna: su transformación en plataformas como servicio (PaaS) para aprovecharse del ecosistema que impulsará la nueva normativa PSD2 (Revised Directive on Payment Services) impuesta por la Autoridad Bancaria Europea (ABE). A día de hoy, casi ningún profesional técnico del sector financiero duda de que las entidades podrán cumplir con los requisitos normativos gracias a la utilización de interfaces de desarrollo de aplicaciones (APIs) con terceros.

Lo que establece la PSD2, que impulsa el cambio en enero de 2018, es que las entidades bancarias deberán abrir sus servicios de pago a terceras empresas (Third Party Payment Service Providers - TPPs): por un lado los proveedores de servicios de iniciación de pagos (PISPs) y por otro los proveedores de servicios de información de cuenta (AISPs). En ambos servicios, es obligatorio la autorización de los clientes, sean particulares o empresas, y, lógicamente, su previa autenticación.

Por tanto, la UE quiere un mercado de pagos en Europa abierto a otros protagonistas al margen de las entidades bancarias (empresas fintech). En ese escenario, la gestión de la identidad digital de los usuarios cobra una nueva dimensión. En este Discussion Paper de la EBA se desgrana la mayoría de riesgos y necesidades del nuevo entorno que nos espera tras la implantación de la PSD2. Evidentemente mucho más complejo, más sensible. De ahí que las APIs y el enfoque con el que se programen (interfaces de desarrollo de aplicaciones cerradas o abiertas) sea una cuestión que plantee un debate internacional.

La identidad digital, el mayor activo

En la era digital, donde los dispositivos móviles se han convertido en una herramienta para casi todo y en cualquier momento, los datos de los usuarios son una materia prima de un valor incalculable. Personas que, registradas con nombre de usuario y contraseña, hacen operaciones financieras en tiempo real, asociadas a nombre y apellidos, documento de identificación, lugar de residencia, sexo, edad… Operaciones vinculadas al sector del retail, los seguros, el ocio… No sólo información de gastos, también un registro de los ingresos de los clientes. La identidad digital financiera de millones de personas está en manos de los bancos.

Con la nueva PSD2, cualquier empresa puede convertirse en uno de esos TPPs que aproveche la liberación de los datos para generar nuevos ingresos. Es, a buen seguro, una carrera por la propiedad de la identidad digital de los clientes, que verán cómo cientos de compañías se pelean por el acceso autorizado a esa información. Europa entiende que eso reúne todos los elementos imprescindibles para liberalizar el mercado y que los mayores beneficiarios serán los clientes.

Los componentes que garantizan un proceso seguro son los siguientes: 

Identificación: definición de atributos que permiten saber, sin lugar a dudas, que el usuario es quien dice ser y no es otra persona suplantándole. 

Autenticación: verificación mediante credenciales que el usuario es el cliente que dice ser (usuario y contraseña, OTP, certificados digitales…).

Autorización: los proveedores de servicios financieros (TPP) con licencia para operar deben tener la autorización de los clientes para tener acceso a sus cuentas. Para ello es necesario disponer de una prueba de consentimiento, que se puede obtener mediante tokens de acceso. 

Autenticación basada en el riesgo (RBA), nuevo ecosistema

La Autenticación basada en el riesgo (Risk Based Authentication - RBA) es el método por el cual se aplican varios niveles de seguridad a los procesos de autenticación de clientes o usuarios para minimizar el riesgo de vulneración. Algunos de los elementos usados en un proceso de autenticación basada en el riesgo son, en muchas ocasiones, los mismos que se utilizan en algunos firewall de última generación para hacer calificaciones de riesgos. Son los siguientes: 

Identificación basada en roles: cuanto mayores sean los privilegios de los que dispone un usuario concreto (puede ser por ejemplo administrador de una red), mayores serán los controles de riesgo que debe superar. Es así porque su capacidad para romper la protección es aún más grande. 

Autenticación basada en la localización: la ubicación es un elemento clave a la hora de dilucidar si una transacción u operación bancaria es de riesgo o no. Si el usuario o cliente ha hecho login en una aplicación o un servicio financiero desde un lugar concreto, y al poco rato intenta hacer lo mismo desde otra ubicación totalmente distinta, es posible que estemos ante una acción que sea arriesgada para la entidad y para el propio cliente. 

Identificación basada en la actividad: las características de algunas operaciones financieras provocan mayores niveles de control. Transferencias con importes de gran volumen, operaciones entre cuentas en entidades de distintos países, envío de dinero a cuentas situadas en paraísos fiscales…  

Patrones en el comportamiento habitual: cuando un usuario hace alguna operación que no es habitual en su comportamiento como cliente, esa acción es más delicada que cualquiera que entre dentro de sus patrones de conducta. Esto se suele detectar midiendo la velocidad de transferencias encadenadas, los importes de cada una de esas operaciones… 

Otros elementos importantes en los sistemas de control de identidad digital RBA: tipo de dispositivo, dirección IP, estado del software antivirus… 

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Creado el 10 Ene. 2018
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Creado el 10 Ene. 2018
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Hoy la gran mayoría usa el smartphone para casi todo: comunicarse, comprar, vender o, incluso, buscar trabajo. Esos comportamientos globalizados han hecho que muchas de las startups de nuevo nacimiento funcionen a través de una app móvil y que desarrolladores se pongan las pilas por crearla de la manera más eficaz. Pero, ¿cuál es la mejor opción para desarrollar una de estas aplicaciones?

Entre las cinco mejores herramientas para crear apps móviles se encuentran:

1.- Appcelerator Titanium:

Está creada por la plataforma Appcelerator y es un software idóneo para desarrollar apps móviles similares a las nativas de los sistemas operativos móviles. Emplea JavaScript y se encarga de traducir automáticamente la programación al resto de sistemas. Además, es muy sencilla y no es necesario ser un experto en programación para dominarla, ya que su interfaz muy intuitiva.

Cuenta con servicios en la nube y posibilita desarrollar apps interconectadas con el software y el hardware, permitiendo el uso del micro, la cámara o el GPS. Está disponible para iOs, Android y Blackberry, y las aplicaciones desarrolladas con Appcelerator Titanium permiten los avances tecnológicos más innovadores en el mundo de las aplicaciones móviles como la geolocalización o la realidad aumentada.

La parte negativa de esta herramienta es su complejidad a la hora de maquetar, ya que no cuenta con un HTML inicial donde añadir los controles. Además, a día de hoy parte de sus tutoriales y documentos  están desactualizados.

Alrededor de 200 millones de usuarios ejecutan aplicaciones desarrolladas con Appcelerator Titanium, albergando cerca de 575 mil desarrolladores. Empresas de la talla de Avis, Zipcar o Adidas emplean esta herramienta para sus aplicaciones móviles. 

Para saber más sobre esta herramienta, puedes entrar en el artículo: Tres herramientas para construir aplicaciones a gran velocidad

2.- PhoneGap:

Sistema pensado para desarrollar aplicaciones multiplataforma empleando exclusivamente HTML5, CS33 y JavaScript.  Es actualmente la herramienta del mercado que más plataformas soporta, además de que permite el acceso a gran parte de los elementos de nuestro smartphone como la cámara, los contactos o la base de datos.

Permite preestablecer la navegación a través del buscador que decidamos como Chrome o Firefox.

PhoneGap sí que requiere conocimientos avanzados de desarrollo, concretamente en JavaScript y HTML. Las apps que se desarrollan con este sistema no alcanzan el rendimiento de las aplicaciones nativas. Para cada plataforma utiliza un sistema distinto, Xcode para Mac y Eclipse para Android.

Si quieres saber más sobre PhoneGap en artículo Apache Cordova y PhoneGap: Desarrolla aplicaciones para todos los entornos encontrarás más información.

3.-  jQuery Mobile:

Herramienta basada en un framework que, con el uso de HTML5 optimizado para móviles táctiles, permite la adaptación a los distintos aparatos y tamaños de las pantallas.

De uso sencillo para personas acostumbradas a trabajar con HTML, contiene muy buena documentación que facilita aún más su uso.

Las apps que se crean con esta herramienta quedan lejos de poder compararse con aplicaciones nativas, el resultado se aproxima más a una web adaptada a smartphones. Además de que el manejo del CSS es, cuanto menos, complejo.

Si estás valorando la posibilidad de utilizar esta herramienta quizás pueda servirte esta infografía: Claves para desarrollar apps móviles.

4.- appery.io:

En principio se llamaba Tiggzi, pero ha sido renombrada recientemente. Mediante tecnologías de código libre de otras plataformas como JQuery Mobile o PhoneGap crea interfaces de usuario para apps móviles.

Su mayor ventaja es que permite construir entornos completos de programación tan solo arrastrando botones y elementos. Además, cuenta con una versión gratuita básica para proyectos sencillos, y en todo momento se pueden probar las apps que se desarrollan.

Es posible que si estás pensando en utilizarla también te interese cómo diseñar aplicaciones móviles. Te lo recordamos en este artículo: Así podrás hacer prototipos

5.- iBuild App:

Emplea un sistema de plantillas predefinidas que permiten crear aplicaciones móviles complejas tanto para Android como iOs.

De uso sencillo, no requiere grandes conocimientos en programación y cuenta con un amplio número de plantillas que facilitan mucho el trabajo. Además, el desarrollador puede elegir la opción de insertar publicidad en la app o pagar.

Por último, un caso de estudio en con algunos consejos para desarrollar un app.

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Creado el 09 Ene. 2018
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Mientras esta realidad va tomando forma, la mayoría de estrategias se centra en APIs comerciales y soluciones que cambian de entidad en entidad. Están aquí y no parece que vayan a ir a ningún sitio en los próximos años, a pesar de la llegada en masa de las API de Open Banking.

Las APIs comerciales seguirán siendo necesarias para operar con entidades fuera del marco regulatorio que obliga a implantar APIs de Open Banking. La mayoría de empresas financieras están adaptando o han abrazado ya los sistemas de banca abierta, pero las API comerciales seguirán siendo las más importantes en el día a día a corto plazo. "Los bancos que piensan más a futuro empezarán a crear APIs como herramienta competitiva para colaborar con los clientes corporativos" según un reciente estudio de Aite.

Dos tercios de los clientes consultados por el grupo afirman que están trabajando en APIs para pagos instantáneos con "alta prioridad" y el 29% afirman que trabajan en la gestión de los depósitos en metálico a través de software programático con el mismo nivel de urgencia y preeminencia.

Los factores claves son el soporte y la disponibilidad del servicio. Aunque los sistemas bancarios permitan colaborar, muchas compañías podrían elegir seguir apostando por soluciones comerciales ya existentes y conocidas. En infraestructura crítica o cuya operativa es cara de mantener, muchos no podrán permitirse adoptar nuevos sistemas de banca abierta hasta que no sea una imposición legal o un riesgo financiero grave.

"Muchas instituciones financieras y actores en el campo de la infraestructura financiera dependen de viejos sistemas que limitan poder adaptarse a nuevas APIs" abiertas o comerciales, según el Centro para la Innovación en Servicios Financieros (CSFI) en Estados Unidos. Este hecho podría ser uno de los motivos por los que algunas entidades grandes, especialmente fuera de Europa, mantendrían sus ojos sobre servicios comerciales ya conocidos. Esto hará que las APIs comerciales sigan estando entre nosotros durante un tiempo indefinido cuando llegue la banca abierta con sus APIs.

Según Ahmed Badr, jefe legal en una de las mayores startups financieras de Reino Unido, algunas grandes instituciones podrían presionar para limitar el acceso al estado de las cuentas. Para el CEO de Klarna, Sebastian Siemiatkowski, todo esto significa que la banca abierta necesitaría de nuevas regulaciones posteriores para despegar. "La ley actual", refiriéndose a PSD2, "no permitirá banca abierta como fue su intención original".

Muchas cadenas de decisión preferirán poder pagar extra en servicios comerciales existentes sin tener que preocuparse por adoptar nuevos protocolos, sistemas de mantenimiento, educación y contratación de personal. Sobre todo si el sistema actual comercial "sigue funcionando” y los clientes siguen siendo escépticos con el nuevo marco. "Dos tercios de los consumidores en Reino Unido afirman que no quieren sus datos financieros compartidos con terceras partes" según Accenture. A pesar de que cada acceso estaría regulado y aprobado personalmente por el cliente.

Esto no quiere decir que el Open Banking no vaya a impactar de forma profunda a todas las compañías financieras del mundo. Una vez que sus competidores puedan rebajar costes utilizando un mismo juego de reglas para inter-operar entre ellos, las partes que sigan utilizando exclusivamente o mayoritariamente APIs comerciales estarán en desventaja competitiva. "[En Estados Unidos] vamos muy por detrás en el marco regulatorio comparado con Reino Unido en estándares de banca abierta", admitía Jean Donnely de Sandbox en Boston. Lo estarán no solo a nivel de metodología para el futuro; posponiendo una adaptación o migración, también cada vez será más difícil encontrar talento laboral dispuesto a seguir trabajando sobre sistemas comerciales.

Pero el acceso a los datos o el intercambio datos que homogeneizan los sistemas de banca abierta son solo el primer paso. La decisión y elección de plataformas de almacenamiento y medidas de seguridad relacionadas con la gestión de los datos puede hacer que muchas compañías prefieran seguir gestionando este tema a través de sistemas comerciales existentes.

En este caso, podría darse la ironía de que una entidad o plataforma utilice una API comercial de una plataforma que se interconecta con el resto del mundo a través de APIs de banca abierta. Para estas compañías no habrá mayores cambios de operativa a priori. Pero el tiempo pasa y acabarán teniendo que adaptarse.

Cada trimestre que pase sin adaptarse a los sistemas y metodologías de la banca abierta y sus APIs, el reloj seguirá avanzando. Cada año aumentará la presión y dificultad para dar el salto mientras que competidores, proveedores y clientes que se hayan adaptado de forma previa a las API de banca abierta disfrutarán de sus ventajas e inferiores costes. "Es una batalla entre bancos y agregadores de datos bancarios", sentencia Donnely.

Por último, casi ningún sistema financiero es monolítico. "Un banco necesita descentralizar sus estructuras internas para abrir los ojos a oportunidades externas y conseguir las piezas de su cadena de valor a través de APIs", explica Chris Skinner, analista independiente de mercados financieros. Todos dependen de interconexiones a múltiples plataformas. Cuando varios de estos "brazos" operen con los protocolos y APIs abiertas, el sistema tendrá que adaptarse. En ese momento, una misma entidad estará dividida entre sistemas abiertos y comerciales, pero con una presión para ir añadiendo recursos a los abiertos. Las entidades financieras "necesitan identificar qué partes cambiar y cuándo. No hay un gran cambio que hacer, si no muchas extracciones pequeñas." Según Skinner, que señala que durante durante 10 años se producirá el cambio gradual entre sistemas monolíticos y sistemas actuales a un mundo de APIs financieras puro.

Esta presión recorrerá todos los eslabones de la industria financiera y podría causar una reacción en cadena a favor de la banca abierta. Para entonces, adaptarse a las nuevas metodologías abiertas será un juego de sillas en el que la música parará por sorpresa y los que se queden de pie serán los grandes perdedores. 
 

Si quieres conocer más sobre las APIs financieras de BBVA, visita esta web.

Creado el 08 Ene. 2018
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Mucho se está hablando de cómo los chatbots podrían sustituir en un futuro a las aplicaciones nativas como vehículo de relación primario con los usuarios, pero poco de la evolución natural de las APIs en APIs conversacionales.

Las APIs conversacionales son el resultado de un proceso de evolución de las actuales interfaces de desarrollo de aplicaciones, no como bots conversacionales, sino manteniendo su dimensión como APIs. En cierta forma seguirían cumpliendo su destino actual, servir como vehículo de conversación entre aplicaciones, plataformas y dispositivos, pero de una forma totalmente distinta y más enriquecedora. APIs con capacidad de procesamiento de lenguaje natural.

De una API REST a una API conversacional

La mayoría de empresas del mundo utiliza API REST en la actualidad, interfaces de desarrollo de aplicaciones que basan todo en las habituales peticiones HTTP (POST -crear-, GET -leer y consultar-, PUT -editar- y DELETE -eliminar-) y que obtienen como respuesta datos en formato JSON o XML. Este tipo de APIs han funcionado a la perfección en el escenario de intercambio de datos y enlace entre máquina y máquina. Incluso en interfaces de usuario desarrolladas para el intercambio de información entre máquina y humano. Pero la evolución natural es que las APIs conversacionales aporten un gran valor añadido en este último caso, a la vez que no tienen mucho sentido en un escenario de intercambio de datos M2M.

Actualmente existe una gran variedad de conceptos distintos que, en la mayoría de ocasiones, conforman una amalgama amorfa en la cabeza de los usuarios con menos conocimientos técnicos. Al final todo termina siendo casi lo mismo, aunque los procesos y los objetivos sean radicalmente distintos. No es lo mismo una interfaz de usuario que una interfaz de usuario conversacional, como tampoco lo es una interfaz de desarrollo de aplicaciones (API) que una API conversacional.

● Una interfaz de usuario es el método por el que un usuario interactúa con una aplicación o plataforma. Hoy en día, la mayoría de interfaces de usuario son gráficas (GUI) y permiten la interacción a través de pantallas o botones. Cuando esas interfaces de usuario tienen capacidad de interacción con humanos gracias al procesamiento de lenguaje natural, estamos ante una interfaz de usuario conversacional o uno de esos chatbots que tanto revuelo están provocando. Un bot capaz de responder preguntas de los usuarios.

● Las interfaces de desarrollo de aplicaciones (APIs) son el vehículo perfecto de interacción entre aplicaciones o plataformas. Lo que intercambian son datos. Es lo habitual en las API REST. Mientras, las APIs conversacionales permiten peticiones mediante mensajes en lenguaje natural, el lenguaje usado por los usuarios. Lo que intercambian son ideas, no datos.

La evolución de las APIs conversacionales

En este escenario, vamos hacia un espacio ocupado por dos tipos de APIs. Aquellas que se utilicen en procesos internos para el intercambio de datos, ya sean de tipo REST o cualquier otro, y aquellas que sirvan para estrenar un nuevo tipo de relación con los clientes, primero para facilitarles información comercial en lenguaje natural y, en segundo término, para generar una relación conversacional real entre usuario y máquina cuando este realice cualquier petición de información.

Vamos hacia un futuro en el que los usuarios podrán hacer peticiones comerciales o de atención al cliente a una interfaz de usuario conversacional como un chatbot y, que a través del uso de APIs conversacionales, la respuesta que reciba de esa información no sea un dato o un conjunto de datos estructurados en una tabla, sino una respuesta en lenguaje natural con sentido.

Por poner un ejemplo dentro del sector bancario, un usuario podría preguntar a qué se debe un gasto concreto, en una cuenta determinada realizado en una fecha exacta, y la API conversacional sería capaz de acceder a esos datos estructurados y servir una respuesta a través de un chatbot similar a ésta: ‘El gasto de 40 euros realizado el 3 de agosto de 2016 corresponde a una cena en el Restaurante Miramar de Cádiz’. Ese tipo de generación de información es muy distinta a una estructura de datos jSON:

“nombre”: “Juan”,

“apellido”: “Fernández”,

“fecha”: “03/08/2016”

“importe”: “40 EUR”

“descripción”: “RESTAURANTE MIRAMAR, CÁDIZ”
“saldo”: “2.340 EUR”

Hoy en día, este tipo de requisitos están dentro de lo que es posible con relativa facilidad. Usuarios que piden información y APIs e interfaces de usuario conversacionales que dan respuesta natural a esas peticiones. Lo complejo es que esas interfaces y, por tanto, la APIs que buscan, generan y sirven respuestas en lenguaje natural sean capaces de mantener conversaciones reales e imprevisibles con los usuarios. Y que el usuario tenga la sensación de que la máquina es humana.

Ese salto de gran valor añadido podría venir de la mano de lo que hoy se conoce como vectores de pensamiento, uno de los últimos avances del gurú de Google y maestro de maestros en Inteligencia Artificial Geoffrey Hinton. Al final los vectores de pensamiento permiten atribuir pesos numéricos a las palabras en sus distintos contextos, lo que facilita a la máquina la comprensión real de las palabras en sus distintas posiciones en las oraciones construidas por los usuarios. 

Un vector de pensamiento es lo que posibilita generar un contexto determinado en torno a un pensamiento concreto. Atribuyendo pesos numéricos a las palabras y sus contextos (grupos de palabras usadas a su alrededor), la máquina es capaz de entender el sentido real de los mensajes dentro de una conversación imprevisible con el usuario. La máquina es capaz de comprender una serie de pensamientos dentro de una cadena de razonamientos. Sería la inteligencia artificial real. 

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Creado el 05 Ene. 2018
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Todas las grandes y conocidas redes sociales, al igual que cientos de empresas internacionales, generan negocio gracias al sistema REST (Transferencia de Estado Representacional) y Twitter, como Instagram, YouTube o Facebook, no iba a ser menos.

Cuando hablamos de un sistema REST, nos referimos a cualquier interfaz entre sistemas que use HTTP para obtener datos o generar operaciones sobre esos datos en todos los formatos posibles, como XML y JSON.

Sin las APIs REST el crecimiento en horizontal sería mucho más complicado. En el caso de Twitter, su API REST te permite acceder a leer y escribir datos de Twitter, es decir, a través de ella se pueden crear tuits nuevos y leer el perfil de los usuarios y el dato de sus seguidores (entre otros datos de cada perfil), pues identifica las distintas aplicaciones de Twitter y los usuarios que se registran usando la autenticación y autorización OAuth. Las respuestas de la API REST de Twitter están en formato JSON.

La API pública de Twitter cuenta, además de con la API REST, con una API de streaming, que proporciona un acceso a un alto volumen de tuits con una baja latencia. La mayoría de los desarrolladores mezclan y combinan ambas APIs para conseguir su propia aplicación.

Características básicas de la API de Twitter

● La API de Twitter cuenta con cuatro "objetos" principales: Tuits, Usuarios, Entidades y Lugares.

● Tiene limitaciones diarias para las llamadas y cambios en la API para proteger a Twitter de los abusos. En concreto, la limitación se realiza principalmente por usuario, o mejor dicho, por token de acceso de usuario. Los límites de frecuencia se dividen en intervalos de 15 minutos y todos los criterios de valoración requieren autenticación, por lo que no son posibles las llamadas a la API no autenticadas.

● La API está basada en HTTP (sobre SSL), por lo que los procesos que requieran un método HTTP determinado devolverán un error, si no realiza la solicitud correcta.

● Hay parámetros específicos a la hora de hacer solicitudes a la API, límites de paginación y bibliotecas generadas para adaptar el funcionamiento de la API de esta red social.

Usos de la API de Twitter en tu negocio

Como comentábamos al principio, la API de Twitter, como ocurre con las de otras redes sociales, permite leer los perfiles de los usuarios y las publicaciones en esta red social y también permite la creación de tuits.

Empezando por esta última opción, que quizá es la más sencilla de entender, un uso básico de la API de Twitter en tu empresa, sería la creación y publicación de tuits cuando ocurran X requisitos, de tal manera que, siempre que se den determinadas circunstancias, el perfil de tu negocio tuiteará al respecto. Por ejemplo, cada vez que alguien nombre a tu empresa en Twitter e incluya la palabras “consulta”, “pregunta”, “por favor” o “gracias”, podemos crear un tuit por defecto de agradecimiento que les indique el tiempo máximo de respuesta por parte de nuestra empresa. Cualquier bot en Twitter o perfil que publique tuits automáticos, suele usar la API de streaming Twitter y tener como base una app creada en esta red social. Hay miles de casos divertidos de bots en Twitter, de hecho, según un reciente estudio, el 15% de los usuarios en Twitter son bots.

El caso de uso de la API de Twitter basado en el acceso a los perfiles de los usuarios y a las publicaciones en esta red social, nos permite crear patrones de usuarios para nuestro negocio o conocer si su experiencia es mejor o peor.

Casos prácticos

Un ejemplo concreto: somos una aerolínea y queremos saber cómo es la experiencia de los viajeros y cuál es el perfil de viajeros que más viaja. A través de la API de Twitter podríamos realizar una búsqueda de los aeropuertos a los que nuestra compañía vuela, que lleven la palabra vuelo, de tal manera que lleguemos a sacar datos sobre cuántos usuarios se han quejado en esta red social sobre la cancelación o retraso de sus vuelos y cuál es el promedio, por ejemplo, de seguidores, de esos usuarios. De esta manera, sean o no clientes de nuestra aerolínea, sabemos qué aeropuertos suelen tener más problemas y cuáles son los tipos de usuarios que usan esta red social para dar a conocer la incidencia o, inclusive, como medio de atención al cliente.

Otro ejemplo práctico del uso de la API en un sector diferente podría ser para una compañía de telecomunicaciones, gracias a las búsquedas en la red social, podemos conocer cuáles son las razones más habituales para darse de baja y, de nuevo, cuál es el perfil de usuario más satisfecho y menos satisfecho con nuestros servicios.

En el caso de un banco, por ejemplo, se pueden realizar búsquedas sobre cajeros automáticos y específicamente sobre robos en cajeros automáticos o fallos en estas máquinas, por ejemplo, para tomar medidas como ampliar la seguridad en los lugares más conflictivos. También se realizar un filtrado con búsquedas más específicas como: “crédito, banco, satisfecho o buen”, “cliente, banco, fiel o aconsejable” para averiguar qué servicios o con qué están más contentos sus clientes con cuenta en Twitter.

El uso de la API de Twitter es muy sencillo. Aquí tienes toda la documentación para ponerte en marcha y basarte en los recursos gratuitos de esta red social para obtener más información para tu negocio o una mejor atención al cliente.

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