March 6

Machine learning en finanzas: ¿cómo puede facilitar tu trabajo?

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El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que ha permitido revolucionar distintos campos. El machine learning en finanzas ha permitido llevar la tecnología aplicada al siguiente nivel, dentro del procesado de información y la seguridad que requiere el sector.

De acuerdo con un informe de McKinsey & Company, el 56% de empresas a nivel mundial han hecho uso de al menos una función o recurso de inteligencia artificial, donde se incluye el machine learning. 

Sigue leyendo para descubrir más sobre esta tecnología y cómo ha permitido facilitar las labores del mundo financiero.

¿Qué es machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial, que permite a un software o sistema de aprender a base de los datos con los que trabaja, en lugar de obtener órdenes directas por medio de programación humana.

Es decir, se trata de un modelo que va adaptando y entrenando su algoritmo, conforme cumple su función y procesa datos, de manera que experimenta un proceso de aprendizaje en tiempo real. De esta manera, una máquina es capaz de identificar patrones en datos y, a partir de ello, generar predicciones.

En el mundo de las finanzas, esta herramienta informática se puede utilizar para establecer modelos predictivos, manejar el Big Data y realizar un análisis financiero en tiempos que humanamente no serían posibles de lograr.

Ventajas: cómo facilita las labores de las empresas financieras

Estas son algunas de las ventajas más significativas que el machine learning puede entregar para el mundo financiero:

Permite una objetiva detección de riesgo crediticio

En base a una gran cantidad de datos sobre el comportamiento de los solicitantes de financiamiento, el machine learning es capaz de evaluar variables precisas, para ayudar a las entidades financieras a saber si un solicitante puede caer en impago.

Mejora el análisis financiero

Gracias a su capacidad de generar y nutrir modelos predictivos, el aprendizaje automático es capaz de llevar el análisis un paso más allá. No solamente indica el estado actual de un cliente potencial ni su historial, sino que arroja proyecciones y muestra si representará un riesgo crediticio a futuro.

Aumenta la productividad

El machine learning en finanzas representa la automatización de procesos que, de otro modo, tendrían que ser llevados a cabo por humanos. Esto permite realizar en minutos trabajos de recopilación que hubiesen tomado días, agilizando todos los procesos de postulación y aprobación de financiamiento.

Sirve para la detección de fraudes

Uno de los puntos más atractivos de esta tecnología, junto con la detección de posible impago, es su capacidad de detectar actividades irregulares. Basándose en análisis de transacciones, puntos de datos y patrones de comportamiento, el aprendizaje automático cruza esa información y crea algoritmos para detectar movimientos sospechosos y prevenir fraudes.

Una API SAT de vanguardia

Si quieres que tu empresa de créditos goce de todos los beneficios de esta tecnología, la API SAT de CRiskCo pone la inteligencia artificial a tu servicio para mejorar la toma de decisiones.

Esta herramienta no solamente se conecta con el SAT de forma inmediata para obtener todos los datos financieros relevantes de un cliente, sino que además elabora el reporte crediticio con base en inteligencia artificial y machine learning.

De esta manera, logra análisis objetivos y predictivos en minutos, para evaluar panoramas futuros y reducir riesgos en la toma de decisiones. Conoce más sobre CRiskCo y pon tu negocio a la vanguardia de la tecnología financiera. 

Fuentes de información:

  1. criskco.com.mx/como-una-api-sat-mejora-la-toma-de-decisiones-en-tu-empresa
  2. criskco.com.mx
  3. www.mckinsey.com/capabilities/…/global-survey-the-state-of-ai-in-2021
  4. criskco.com.mx/como-se-relaciona-el-big-data-con-el-sector-financiero
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