DataFinscope

Abstract

DataFinscope es una plataforma digital orientada a reducir la baja participación bursátil en Colombia por medio de la educación financiera practica y herramientas de análisis accesibles para personas sin experiencia previa, por lo tanto, en el proyecto se evidencian problemáticas en el entorno financiero, la complejidad técnica de las herramientas de inversión actuales y la desconfianza frente al mercado bursátil, factores que limitan la inclusión financiera en el país. En el modelo de negocio se implementó una metodología de investigación en donde se aplicaron instrumentos cualitativos y cuantitativos, entre estos una entrevista semiestructuradas y una encuesta aplicada a 300 participantes, haciendo el análisis se identificó barreras comunes sobre el acceso al conocimiento financiero y se validó la aceptación de intención de uso sobre la disposición de pago frente a una plataforma educativa que integra modelo de Machine Learning orientados al análisis histórico de datos del mercado y a la simulación de escenarios de inversión, permitiendo al usuario evaluar riesgos y comportamientos pasados sin automatizar decisiones ni ejecutar operaciones reales, este tipo de herramienta permitirá un acompañamiento con el usuario y brindar seguridad en las inversiones. Los resultados demostraron una aceptación adecuada para el producto, especialmente entre adultos jóvenes interesados en educación financiera digital y validan la pertinencia de una propuesta pedagógica basada en rutas guiadas, simuladores sin riesgo y con acompañamiento analítico. Finalmente, el análisis financiero evidencia la viabilidad del proyecto, con un modelo de ingresos basado en suscripciones y paquetes corporativos, confirmando el potencial de DataFinscope como una iniciativa escalable y sostenible en el mediano plazo.

DataFinscope is a digital platform designed to address the low level of stock market participation in Colombia through practical financial education and accessible analytical tools for individuals with no prior investment experience. This project identifies key challenges within the financial environment, including the technical complexity of existing investment tools and widespread distrust of the stock market, factors that limit financial inclusion in the country. The business model was developed using a mixed research methodology, combining qualitative and quantitative instruments, including a semi-structured interview and a survey applied to 300 participants. The analysis revealed common barriers to accessing financial knowledge and validated users’ intention to use and willingness to pay for an educational platform that integrates Machine Learning models focused on historical market data analysis and investment scenario simulation. These models allow users to evaluate risks and past market behaviors without automating decisions or executing real transactions, providing analytical support and increasing user confidence in investment processes. The results demonstrate an adequate level of acceptance of the proposed solution, particularly among young adults interested in digital financial education, and confirm the relevance of a pedagogical approach based on guided learning paths, risk-free simulators, and analytical support. Finally, the financial analysis shows the project’s viability, supported by a revenue model based on subscriptions and corporate packages, confirming DataFinscope’s potential as a scalable and sustainable initiative in the medium term.