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Machine learning en finanzas: más allá de los algoritmos de predicción, ¿cuál es el verdadero valor?

El aprendizaje automático sigue revolucionando la industria financiera al ofrecer predicciones muy precisas sobre las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes o la evolución de una cartera de valores. Sin embargo, su verdadero poder va más allá de los algoritmos de predicción. Esta tecnología se puede utilizar para automatizar procesos financieros, detectar fraudes o personalizar servicios bancarios.

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Además, es posible usar machine learning para crear una cultura empresarial que mejore el desempeño de las startup fintech. ¿Cómo? pues con programas de capacitación online, sistemas de gestión de resultados o herramientas de colaboración y gamificación, por mencionar solo algunos.

Al aprovechar el poder del aprendizaje automático, las empresas fintech pueden mejorar también su eficiencia, reducir costes y ofrecer mejores experiencias a los clientes.

La tecnología mejora las habilidades, la motivación y el compromiso de los profesionales de las finanzas.

Óscar Barba

Cofundador y CTO de Coinscrap Finance

Estas son las principales áreas donde el Machine Learning puede aportar valor

Automatización de tareas

El machine learning convierte tareas manuales y repetitivas en mecánicas, lo que permite a los empleados del sector bancario enfocarse en actividades con mayor valor para su compañía. Aquí se engloban el procesamiento de la documentación, la detección de fraudes o la gestión de riesgos. Hay multitud de procesos en el día a día que pueden beneficiarse del uso de algoritmos.

Mejora de la experiencia del cliente

Con el análisis de datos, esta tecnología nos ayuda a comprender mejor las preferencias y necesidades de los clientes, lo que permite llegar a hiperpersonalizar los servicios bancarios. Gracias al aprendizaje automático, los bancos pueden recomendar productos financieros adaptados a cada usuario, proporcionar asesoramiento financiero según el caso y mejorar el customer journey.

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Gestión de riesgos

El sector puede aprovechar estos desarrollos para identificar y gestionar los riesgos de manera más efectiva. Al analizar grandes cantidades de información, el aprendizaje automático detecta patrones y envía alertas que permiten evitar posibles brechas de seguridad. Así los bancos toman decisiones más informadas en materia de gestión de riesgos y cumplimiento normativo.

Detección de fraude

El aprendizaje automático puede ser utilizado para identificar patrones y anomalías en las transacciones financieras, lo que ayuda a detectar y prevenir fraudes. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y generar alertas cuando se detectan transacciones sospechosas, lo que permite a los bancos tomar medidas rápidas para mitigar los riesgos.

Optimización de operaciones

El machine learning puede ayudar a optimizar las operaciones bancarias al analizar enormes volúmenes de datos y encontrar patrones ocultos. Por ejemplo, los algoritmos pueden analizar la información que contienen las transacciones para identificar áreas de ineficiencia y sugerir mejoras en los procesos operativos, lo que puede traducirse en una reducción de costes.

Y… además, el Sistema Europeo de Supervisión Financiera destaca su importancia .

En el estudio “Will video kill the radio star? Digitalization and the future of banking”, del Sistema Europeo de Supervisión Financiera (2022), se indica que la revolución de las tecnologías de la información, incluido el auge del Cloud Computing, ha facilitado la creación, el procesamiento y el uso de macrodatos (big data) y estadísticas aplicadas para medir y gestionar el riesgo financiero.

“La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten una mejora de los modelos de detección y monitorización con respecto a las técnicas existentes”

Sistema Europeo de Supervisión Financiera (2022)

...Como los modelos de calificación crediticia tradicionales, en su mayoría estáticos. El documento indica que, en el caso de los préstamos, dicha tecnología puede ayudar a interpretar la información, ampliando así la oferta de crédito disponible y el tipo de clientes a los que se les puede ofrecer.

Menciona también otros estudios que han demostrado cómo los macrodatos son más útiles para predecir patrones que otros enfoques más tradicionales, como los datos del registro de crédito, de los que dependen muchos bancos. Estas tecnologías pueden medir y gestionar riesgos operativos y actividades como la supervisión de incidentes cibernéticos, la lucha contra el blanqueo de capitales, etc.

Los macrodatos se pueden utilizar para otros servicios, como los seguros y el asesoramiento en materia de inversiones (insurtech y robo advisor). Son extremadamente útiles para medir el riesgo subyacente de los seguros, lo que permite que se emitan más contratos a un coste menor. De esta forma, los usuarios se aprovechan de una gama más amplia de productos y servicios.

Las aseguradoras también pueden utilizarlos con otros fines. En el caso del asesoramiento, el aprendizaje automático aprovecha los datos proporcionados por los inversores para crear y administrar una cartera de inversiones personalizada para cada cliente. Puede incluso reducir el efecto de los sesgos de comportamiento de los asesores financieros tradicionales (Foerster et al. 2017).

El Machine Learning ayuda al sector financiero a hacer frente a las grandes tecnológicas

En comparación con los bancos y las fintech, las tecnológicas tienen ventajas como, por ejemplo: disponer de todo el conocimiento técnico, sistemas actualizados y optimizados, importantes clientes y gran capacidad financiera. Aparte de estos beneficios, también tienen acceso a una amplia variedad de datos y pueden entrar al terreno de juego sin la herencia o los problemas organizativos de los bancos tradicionales.

Sin embargo, también es cierto que no disponen de la experiencia acumulada de entidades y startups. Sus ventajas pueden reducirse drásticamente si bancos y aseguradoras se modernizan e incorporan herramientas de análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esto supone una clara mejora de los servicios existentes y la capacidad para atraer a más usuarios.

Las posibilidades que nos ofrecen los algoritmos son innumerables y se traducen en beneficios para todos los sectores de la economía. En Coinscrap Finance los aplicamos al análisis del dato transaccional a fin de enriquecer la información y devolver el poder al usuario final. Cuando disponemos de una visión general enriquecida de nuestra situación financiera, podemos realmente tomar las mejores decisiones y vivir más tranquilos.

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Sobre el autor

Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales. 

Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca y más.

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