¿Qué es el Machine learning?
Cuando
hablamos de Machine learning nos referimos a sistemas informáticos que aprenden
automáticamente por si solos (sin intervención humana). Éste es una vertiente de
la inteligencia artificial que a través de algoritmos y grandes volúmenes de
datos identifican patrones complejos, procesándolos para predecir modelos de
comportamiento.
Al igual que
las demás tecnologías, el machine learning ha evolucionado (aprende por si
solo), y es capaz de tomar decisiones gracias a que analiza los datos
obteniendo un conocimiento previo de la situación. Esto lo consigue gracias a
que a través de los datos y resultados anteriores es capaz de desarrollar
nuevos algoritmos.
Además, no se
trata únicamente de la cantidad de datos que es capaz de recoger y procesar,
sino también de la calidad de éstos. Los datos que se utilizan para definir los
algoritmos tienen que ser de valor, y tener un sentido para que aporte
respuestas más exactas, reduciendo la probabilidad de error al mínimo.
En los
últimos años esta tecnología se ha implantado en muchos sectores, y la
relevancia que tiene en el sector financiero es capital, impactando cualquier
área de negocio,tal y como están demostrando actualmente las FinTech. Desde los
analistas de inversión, analistas de riesgos, o el departamento de Customer
Service pueden ayudarse de esta tecnología para mejorar su funcionalidad, ya
bien sea en términos de costes, de agilidad o precisión.
El machine
learning ha traído consigo cantidad de desarrollos y usos en el mundo
financiero, y uno de los más importantes ha sido el uso para la concesión de
créditos u análisis del riesgo. Anteriormente, el sector financiero utilizaba
regresiones logísticas para la predicción del riesgo, es decir, los bancos
usaban estadística avanzada a la hora del análisis y concesión de préstamos.
Los sistemas avanzados del Machine learning posibilitan mayor optimización de
la concesión de créditos y préstamos.
¿Cómo puede transformar la Machine learning la concesión de créditos y
préstamos?
En este caso, esta tecnología juega un papel sumamente importante en
la gestión del riesgo, mediante el análisis del perfil del cliente que solicita
el crédito. Para conocer el riesgo de impago de cada potencial cliente,
el algoritmo creado, y que se pretende mejorar mediante Machine Learning, no se
sirve únicamente de datos financieros, sino también de datos comportamentales
que se pueden extraer, por ejemplo, de redes sociales o de valoraciones de
otras personas en plataformas colaborativas (por ejemplo, valoraciones
extraídas de Blablacar, Airbnb o People). Esto aporta una gran cantidad
de ventajas en la concesión de financiación, como pueden ser:
- · Posibilita tener en cuenta un gran número de variables, muchas de las cuales antes no se tenían en cuenta pero son importantes para el análisis de riesgo.
- · Son sistemas que se anticipan rápidamente, calibrando el riesgo y haciendo re-estimaciones. Realizan mojaras constantes en los métodos de estimación del riesgo.
- · Los algoritmos creados por el Machine learning mejoran entre un 20-25% los modelos predicción convencionales.
- · Detección de morosidad, para así pasar de la persecución a la prevención del moroso.
- · Optimización en la selección de clientes para préstamos y créditos preconcedidos.
Otras posibilidades de Machine learning en el mundo financiero
El Machine learning en el area financiera no es solo la concesión de créditos y prestamos. También hay que resaltar que puede complementarse con los Chatbot, programas informáticos donde es posible mantener una conversación. Esto da multitud de posibilidades en el sistema financiero, como pueden ser:
- Un Call Center de atención al cliente.
- Como ayuda en determinadas operativas o procedimientos bancarios en la web.
- Para los empleados de una entidad financiera, como consultas a dudas que les puedan plantear los clientes.
- Para desarrollar informes comerciales
En conclusión, como hemos podido ver anteriormente, el aprendizaje automatizado tiene muchas posibilidades en las finanzas. Muchos economistas y financieros pronostican que dentro de pocos años gran parte de los procesos financieros se desarrollarán a través del Machine learning.
Bibliografía
- https://stxlearning.com/2017/11/17/machine-learning-aportando-valor-en-finanzas-inversion/
- https://nuevofinanciero.com/machine-learning-finanzas/
- https://www.mytriplea.com/influyentes-crowdlending-fintech/machine-learning-finanzas/
- https://www.easel.ly/infographic/u1nz0u
Una entrada muy interesante Iñaki, destacaría por tu parte el haber logrado trasladar esta tecnología a lo que realmente te gusta a ti: el mundo financiero. Además, lo has acompañado con todos los recursos necesarios para comprender mejor el tema.
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