November 16

¿Por qué hacerlo manualmente cuando la IA te puede ayudar a ser más eficiente y evitar riesgos en la extracción de datos?

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En el sector financiero disponer de gran cantidad de información en tiempo real vía la extracción de datos, y tecnología para filtrar e interpretarla, puede suponer una diferencia crucial en el éxito de un proyecto o su fracaso.

Según datos de la consultora Gartner, las organizaciones que han implementado Inteligencia Artificial (IA) crecieron del 4 al 14% entre 2018 y 2019. Esto significa, entre otras cosas, que la IA ya no es opción, sino una necesidad, que ayuda a ser más eficiente y a evitar riesgos.

Por otra parte, la consultora Everis identificó que el 65% de 70 empresas que participaron en un estudio consideran que el uso de técnicas de IA son parte de procesos importantes y relevantes para aportar a un negocio.

Los datos anteriores se suman a los de SAP que calcula que las compañías que incorporen la IA a sus modelos de negocio podrán ver incrementados sus beneficios en un 35% para 2035. Entonces, si todo apunta a beneficios, ¿por qué hacerlo manualmente cuando la IA te puede ayudar a ser más eficiente y evitar riesgos con la extracción de datos?

La tecnología está de nuestro lado con la IA

Es un hecho que perder el tiempo posponiendo una estrategia certera de Big Data —el insumo de la IA— puede costar caro, ya que se perderían las ventajas que proporciona la IA, como reducir los tiempos empleados en el análisis de datos y tener resultados más certeros.

Al posponer también se perdería la posibilidad de mayor eficiencia y menor riesgo,  dado que la IA aporta mayor precisión.

En la industria de los servicios financieros una ventaja significativa, ya que la IA hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia (Machine Learning), se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos, pero con la ventaja de realizar acciones específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en un periodo menor de tiempo.

En la industria de los servicios financieros una ventaja significativa, ya que la IA hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia

Ventajas visibles

Lo anterior es posible por los componentes de lo que ha sido llamada la ciencia de datos cuyo objetivo principal es la extracción de conocimiento útil a partir de los datos a los que se tiene acceso, actividad que está relacionada con el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) que se centra en la construcción de los algoritmos para generar patrones de datos que contienen el conocimiento extraído.

El trabajo no se limita a la integración y homogeneización, abarca varias tareas más que suelen incluirse bajo la denominación genérica de preprocesamiento de datos que incluye la limpieza, selección y transformación de los datos.

Con la limpieza se eliminan datos erróneos en el proceso de extracción de conocimiento; con la selección se eliminan los datos que no aportan mejora; y con la transformación se realizan acciones que podrían mejorar los datos de cara a hacer más efectivo el aprendizaje.

Las actividades anteriores abordan operaciones que transforman los datos originales, produciendo una nueva versión más conveniente para el análisis, es decir, para ayudar a ser más eficiente y evitar riesgos con la extracción de datos.

Datos aislados o conocimiento para la toma de decisiones

Si bien, antes todo se hacía manualmente y se obtenían resultados positivos, ¿por qué meterse en procesos que requieren un aprendizaje e inversión? La respuesta es sencilla, por la cantidad de datos e información que actualmente se maneja actualmente y porque los riesgos se han multiplicado.  

De acuerdo con las últimas estimaciones, la cantidad de datos digitales creados o replicados a nivel mundial se han multiplicado por más de treinta en la última década y se espera que de 2020 a 2025, haya un crecimiento medio anual de casi el 40%.

Lo anterior significa que hay un “Big Bang” de los datos en el que para los servicios financieros, y entre ellos el otorgamiento de crédito, tener un aliado de confianza como CRiskCo los beneficiaría significativamente.

Nuestros APIs se integran con el SAT extrayendo datos y creando un análisis predictivo automático, haciendo que la entidad financiera reduzca costos de operaciones, reduzca el tiempo de proceso de evaluación de crédito para un cliente y aumente su precisión.

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