MongoDB impulsa las finanzas abiertas con integración de datos flexibles, funcionalidad incorporada seguridad y servicios financieros escalables.
caso de uso: Analítica basada en aplicaciones
Industrias: Servicios financieros
Productos y herramientas: Pipeline de agregación, MongoDB Atlas
Resumen de la solución
Las finanzas abiertas están transformando la industria financiera, permitiendo el uso compartido de datos sin interrupciones entre bancos, empresas fintech y proveedores externos. Sin embargo, la integración de datos financieros diversos, asegurando la seguridad, el cumplimiento y la escalabilidad, sigue siendo un desafío importante. MongoDB proporciona una base para las finanzas abiertas mediante su:
Modelo de documento flexible
Soporte nativo para JSON
Potente framework de agregación
Estas características permiten a las instituciones unificar datos de múltiples fuentes y garantizar una gestión de datos segura y conforme, sin la complejidad de las bases de datos relacionales tradicionales.

Figura 1. Aplicación financiera abierta con MongoDB
Arquitecturas de Referencia
Esta solución demuestra una aplicación bancaria que permite a los usuarios conectar de forma segura cuentas bancarias externas.
El usuario inicia solicitudes para conectar sus cuentas bancarias externas. Esta operación requiere el consentimiento explícito del usuario para garantizar la seguridad y el cumplimiento de regulaciones como la PSD2. Para autenticarse, la aplicación emula OAuth 2.0 y genera tokens para permitir una comunicación segura entre instituciones.
Cuando está autorizado, la aplicación utiliza las API para comunicarse con bancos externos. Estos bancos exponen datos financieros, tales como cuentas, transacciones y saldos, a través de sus microservicios. Las respuestas están en formato JSON, lo que garantiza la compatibilidad y el intercambio de datos sin interrupciones.
La aplicación luego envía los datos financieros a MongoDB Atlas. Con el modelo de documento, MongoDB permite gestionar diversas estructuras de datos de diferentes bancos. La aplicación puede usar canales de agregación para analizar y enriquecer los datos, ofreciendo a los usuarios una visión financiera integral y permitiendo al banco ofrecer información financiera personalizada.
Figura 2. Diagrama de arquitectura de finanzas abiertas
Enfoque de modelo de datos
En esta solución, el modelo de datos emula la integración de datos financieros del mundo real. Este enfoque utiliza la flexibilidad del modelo orientado a documentos para manejar diversas estructuras de datos de diferentes entidades financieras.
Componentes
Colección | Descripción | ||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Almacena tokens Bearer, que la aplicación utiliza para autenticar y autorizar solicitudes de API con bancos externos. | ||||||||||||||||||||
| Almacena información sobre cuentas bancarias externas vinculadas por los usuarios. | ||||||||||||||||||||
| Almacena información sobre productos financieros (como préstamos e hipotecas) asociados a los usuarios. |
En aplicaciones reales, estas recopilaciones implicarían mecanismos de seguridad más complejos e información detallada. Cada entidad financiera tiene sus propias definiciones de modelo de datos.
- Mapeo de datos y relaciones
- La aplicación necesita un mapeo de datos robusto y una relación posterior para traducir diversos modelos de datos de diferentes entidades financieras a un formato unificado.
- Seguridad y cumplimiento
- La aplicación debe garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de normativas como el RGPD, la PSD2 y otras normativas financieras locales. Esto incluye el cifrado, los controles de acceso y los registros de auditoría.
- Escalabilidad y rendimiento
- La aplicación requiere un modelo de datos que pueda gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente con consideraciones para indexación, particionamiento y optimización del rendimiento.
- Integración e interoperabilidad
- La aplicación implementa API y microservicios que pueden integrarse con varios sistemas externos, garantizando la interoperabilidad y el intercambio de datos en tiempo real.
Con la flexibilidad del modelo orientado a documentos, esta solución demuestra cómo las instituciones financieras pueden unificar y gestionar diversas fuentes de datos. Una implementación de nivel de producción debe abordar las complejidades y matices de la integración de datos financieros del mundo real.
Compilar la solución
Esta solución está disponible a través de dos repositorios de GitHub:
Solución Backend: El Backend El repositorio ofrece el servicio de demostración de finanzas abiertas. Muestra cómo integrarse con bancos externos y proteger el intercambio de datos.
Solución frontend: El repositorio Frontend proporciona la interfaz de usuario de open finance. La interfaz de usuario actúa como el centro principal y proporciona una visión general de todos los servicios integrados.
Backend de la solución
Para ver detalles sobre el backend de la solución, consulta el Backend repositorio de GitHub. Este repositorio proporciona el servicio de demostración de open finance. Muestra cómo integrarse con bancos de terceros y asegurar el intercambio de datos. MongoDB sirve como el repositorio central de datos.
Para compilar la solución, completa los siguientes pasos:
Solución Frontend
La interfaz de usuario de esta solución está disponible en el repositorio Frontend de GitHub. Los componentes están diseñados como microservicios. El repositorio de interfaz de usuario actúa como el centro principal y ofrece una visión general de todos los servicios integrados.
Lecciones clave
Implementa un almacén central de datos: Usa MongoDB como almacén central de datos para apoyar los ecosistemas de finanzas abiertas.
Gestión segura de datos: MongoDB ofrece una gestión segura de datos con cifrado integrado, controles de acceso granulares y alta disponibilidad. Esto ayuda a las organizaciones a proteger la información confidencial y cumplir con los requisitos normativos.
Ofrece perspectivas personalizadas: utiliza el pipeline de agregación de MongoDB para analizar los datos de los clientes y proporcionar perspectivas financieras personalizadas a tus usuarios.
Autores
Luis Pazmino Diaz, MongoDB
Ainhoa Mugica, MongoDB
Julian Boronat, MongoDB
Andrea Alaman Calderon, MongoDB