El futuro es hoy, y el machine learning es prueba de ello. Esta es una tecnología avanzada que incorpora una serie de aplicaciones que hacen más sencillos y automatizados diversos procesos en una gran cantidad de sectores, como el de las finanzas.
Antes de entrar de lleno al tema, para que te des una idea de la importancia que tiene la inteligencia artificial, en 2021, se estima que a nivel mundial se invirtieron 29,000 millones de dólares en el aprendizaje automático.
¿Qué es el machine learning?
Es un subconjunto que pertenece a la inteligencia artificial y se enfoca en la creación de sistemas computacionales que, mediante algoritmos, aprenden de forma automática y progresiva.
Esto implica que dichos sistemas se puedan mejorar a sí mismos sin que alguien tenga que intervenir para actualizarlos y pudiendo ofrecer procesos que mejoran en el tiempo.
¿Qué importancia tiene actualmente en la industria financiera?
El potencial es enorme, pero lo que se ha logrado hasta ahora no ha sido desaprovechado por el entorno financiero, y es que muchas entidades de este ámbito ya han comenzado a utilizar herramientas de este tipo, por sus aplicaciones y beneficios:
Automatización en los procesos
Es de los usos más comunes que se le dan, y tiene que ver con el reemplazo del trabajo manual, ya sea para dejarle a la IA las tareas repetitivas, o para optimizar procesos que normalmente se realizaban en mucho tiempo, de modo que sean realizados en lapsos mucho menores.
Ejemplo de esto es el uso de bots para chat o para atención a cliente, búsqueda y validación de información de usuarios, y análisis de crédito.
Seguridad para el negocio
Con un número al alza de usuarios, transacciones e integraciones de plataformas en la industria financiera, las amenazas a la seguridad también crecen.
Aquí es donde aparece una de las mayores utilidades del aprendizaje automático, y donde quizá mejor se le puede ver en acción, pues es una gran herramienta para detectar fraudes.
El algoritmo compara cada movimiento con una gran cantidad de datos para determinar si el comportamiento de un cliente es normal o no. Va aprendiendo patrones y se adapta, pero hace “sonar las alarmas” cuando detecta alguna anomalía o un movimiento poco común.
Además, una de las características más relevantes de este sistema es su posibilidad de pronosticar comportamientos a futuro, identificando tendencias de un potencial prestatario, por ejemplo, e indicando en un análisis de crédito si es un buen candidato a recibir financiamiento o si puede representar riesgos para la empresa.
Monitoreo constante
Esto tiene estrecha relación con el tema de seguridad y lo mencionado del aprendizaje de patrones. El machine learning puede hacer que un software se mantenga todo el tiempo supervisando y estudiando los movimientos, transacciones, cambios, fluctuaciones, etc.
De este modo, las entidades financieras pueden saber cómo se manejan sus clientes e identificar posibles riesgos.
Una API SAT con todas estas características
Para cualquier negocio de financiamiento, resulta atractivo contar con una tecnología así, especialmente si la pueden encontrar en una interfaz de programación de aplicaciones o API.
Una interfaz de este tipo sirve para determinar en solo unos minutos, la viabilidad de ofrecer crédito a un solicitante.
Arroja un análisis con todos los datos fiscales del potencial prestatario, aparte de un puntaje e historial crediticio, para saber su tendencia como cliente. Igualmente, ofrece un monitoreo en tiempo real de su comportamiento.
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Fuentes de información: