Machine learning en finanzas

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Machine learning en finanzas

Machine learning en finanzas

La tecnología avanza de manera imparable, cada vez a mayor velocidad. Así, un adulto maduro de hoy ha visto el surgimiento de los grandes hitos de la evolución informática, y quién sabe lo que puede pasar en los próximos 10 o 20 años. En orden cronológico estos han sido: la aparición de los ordenadores, el desarrollo de Internet, la universalización del uso de los smartphones y, por último, el machine learning prediction, que ya comienza a revolucionar el sector financiero.

Machine learning, cuya traducción literal sería el aprendizaje de las máquinas, engloba la capacidad de los sistemas informáticos actuales para autoeducarse (sin intervención de los humanos) por medio de la detección de errores y análisis de conductas repetitivas. Esto les permite predecir respuestas y mejorar la eficiencia de los procesos, la toma de decisiones directivas y la experiencia de los clientes, partiendo de datos no estructurados.

En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se aplica con gran éxito en diversos sectores de la economía, como educación, salud y finanzas. La tendencia va hacia esta tecnología y muchas instituciones bancarias a nivel mundial ya la están incorporando en sus operaciones, con lo cual todo aquel que quiera seguir siendo competitivo a corto plazo, tendrá que subirse a la ola. La implicación va más allá de adquirir el software, incluye también el hardware.

Beneficios del machine learning (ML) en las finanzas

Beneficios Machine learning en finanzas

Antiguamente, los bancos y otras instituciones financieras se valían de las regresiones logísticas a la hora de predecir los riesgos asociados a la concesión de préstamos. Esto es un proceso sencillo para ML, que ahora hace posible decidir de una manera rápida y segura.

Los sistemas que usan IA desarrollan nuevos algoritmos a partir de los resultados encontrados anteriormente. Y, en cada ocasión, resultan mejores para estimar el riesgo que se corre al aprobar una financiación. Entre las ventajas de su empleo se encuentran:

  • La consideración de un elevado número de variables que son importantes para el análisis, pero que antes no se tenían en cuenta por la imposibilidad de manejarlas todas simultáneamente.
  • El sistema se anticipa a la realidad, para ello ejecuta progresiones y regresiones matemáticas, que corrige automáticamente a medida que nueva información, en tiempo real, se va almacenando en las bases de datos.
  • Se ha encontrado que los modelos gestionados a través de ML son entre un 20 y un 25 por ciento más precisos que aquellos algoritmos de predicción tradicionales.

Otra aplicación, dentro de las finanzas, abarca el pronóstico de la morosidad. Es decir, que la meta no es perseguir a los que no pagan, sino impedir que aparezcan. El procesamiento masivo de datos permite conocer en profundidad la psicología del cliente. Esto se traduce en que, a muchos usuarios con una probada trayectoria de responsabilidad crediticia se les concedan micropréstamos sin necesidad de realizar una gran cantidad de trámites.

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