Cuando hablamos de machine learning nos referimos a sistemas informáticos que aprenden automáticamente por si solos (sin intervención humana). El machine learning 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.
La inteligencia artificial analiza los datos obteniendo un conocimiento previo de la situación, para la posterior toma de decisiones. El machine learning han evolucionado (aprende por si solo), a través de los datos y resultados anteriores es capaz de desarrollar nuevos algoritmos.
Por otra parte, no es posible pensar en un Big Data eficiente que no use tecnologías de inteligencia artificial Machine Learning. Podemos definir al Big Data como a los procesos y herramientas que permiten almacenar datos a gran escala, procesarlos y analizarlos, para posteriormente tomar decisiones.
El Big Data junto con el machine learning, posibilitan la obtención y análisis de información no estructurada (información de redes sociales, geolocalización, vídeos,…). Esta información, que no tiene definida una estructura interna y es invisible para el resto de sistemas informáticos, representa el 85% de los datos generados en la red.
Actualmente, está tecnología está presente de distintos sectores económicos, como la educación, la medicina o las finanzas. En el sector financiero se ha multiplicado el uso del aprendizaje automatizado. Estos son algunos de los principales desarrollos del Machine learning en las finanzas:
Machine learning para las para concesión de créditos y análisis de 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 una mayor optimización de la concesión de créditos y préstamos.
Como hemos comentado, los sistemas de aprendizaje automatizado son capaces de crear nuevos algoritmos, los cuales son más adecuados a la hora de predecir los riesgos. Estas son algunas de las ventajas que aportan en la concesión de financiación:
- 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.
Por otra parte, el Machine learning tiene otras aplicaciones dentro de las financiaciones y análisis del riesgo:
- Detección de morosidad, pasar de la persecución a la prevención del moroso. El aprendizaje automatizado es capaz de analizar un volumen inmenso de datos y transformarlo en un mejor conocimiento del cliente (sistema analítico y predictivo).
- Optimización en la selección de clientes para préstamos y créditos preconcedidos. La mayoría de entidades financieras conceden financiaciones por anticipado, sin necesidad de que los clientes vayan a la entidad a solicitar un préstamo.
Machine learning para Regtech
Las Regtech ayudan a los competidores financieros a cumplir con la regulación apoyándose en las nuevas tecnologías. Las tech de la regulación financiera se centran en el cumplimiento normativo, en evitar riesgos relacionados con la estabilidad e integridad financieras y en la protección de datos del consumidor. Todo esto, a través de la automatización de los procesos y aumentando la cantidad-calidad de los datos. Por tanto, el machine learning se convierte en la esencia de las Regtech, apoyado con el Big Data.
Este aprendizaje automatizado es capaz de analizar textos de forma personalizada, adaptándose a los contextos de cada caso. Además, los sistemas de machine learning están adecuados para negociar con información conflictiva.
Machine learning para el trading automatizado
Dentro del trading automatizado podemos distinguir a los Robo Advisor y Quant Advisor. Ambas figuras son plataformas de inversión online que aportan un servicio de gestión de carteras automatizada. Es decir, ofrecen un servicio de asesoramiento informatizado basado en algoritmos, donde no hay intervención humana en las decisiones de inversión. No dependen de las incertidumbres o miedos que podamos tener las personas. La principal diferencia entre estos dos productos fintech es la siguiente:
- Los Robo Advisor realizan una gestión pasiva a través de ETF y fondos indexados que tratan de replicar a un índice.
- Los Quant Advisor proponen una gestión activa, buscando oportunidades que genera el mercado en cualquier momento del ciclo económico. Se fundamentan en el análisis cuantitativo y están descorrelacionados con los mercados.
Algunas plataforamas de trading automatizado utiliza el machine learning a la hora de seleccionar el portfolio. Es decir, utiliza el aprendizaje automatizado para la selección de inversiones (acciones, ETFs, fondos de inversión, commodities o materias primas o inversiones alternativas).
Otras posibilidades del Machine learning
El Machine learning puede complementarse con los Chatbot, programas informáticos donde es posible mantener una conversación. Son chats programados con infinidad de respuestas a las posibles preguntas realizadas. Estas son algunas de las muchas posibilidades en el sistema financiero:
- Un Call Center de atención al cliente. En un futuro cercano, no sabremos distinguir si en un Call Center estamos hablando con una maquina o una persona.
- Como ayuda en determinadas operativas o procedimientos bancarios en la web, dando indicaciones a todo tipo de duda que se le presente al usuario.
- Para los empleados de una entidad financiera, como consultas a dudas que les pueden plantear los clientes. Permiten elevar a toda la plantilla al primer nivel de calidad.
- En las webs financieras para contestar a preguntas relacionadas con una determinada área: Financiaciones, inversiones, comercio internacional, medios de pago…
- Machine Learning para desarrollar informes comerciales que actualmente hay que realizar periódicamente y siempre están centrados en determinadas variables.
Como hemos podido ver en este post, 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.