Qué es el aprendizaje automático (en finanzas)?
El aprendizaje automático en las finanzas se considera ahora un aspecto clave de varios servicios y aplicaciones financieras, incluida la gestión de activos, la evaluación de los niveles de riesgo, el cálculo de las puntuaciones de créditoPuntuación de créditoUna puntuación de crédito es un número representativo de la situación financiera y crediticia de un individuo y de su capacidad para obtener ayuda financiera de los prestamistas. Los prestamistas utilizan la puntuación de crédito para evaluar a un posible prestatario’La calificación de los clientes para un préstamo y las condiciones específicas del mismo., e incluso la aprobación de préstamos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de datos que proporciona la capacidad de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programado.
Como aplicación de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático se centra en el desarrollo de sistemas que pueden acceder a conjuntos de datos, y el sistema ajusta automáticamente sus parámetros para mejorar las experiencias. Los sistemas informáticos ejecutan operaciones en segundo plano y producen resultados de forma automática según su entrenamiento.
El aprendizaje automático tiende a ser más preciso a la hora de extraer ideas y hacer predicciones cuando se introducen grandes volúmenes de datos en el sistema. Por ejemplo, el sector de los servicios financieros suele encontrar enormes volúmenes de datos relacionados con las transacciones diarias, las facturas, los pagos, los proveedores y los clientes, que son perfectos para el aprendizaje automático.
Hoy en día, muchas de las principales fintechFintech (Tecnología Financiera)Fintech describe la evolución de una industria en la que se desarrollan y despliegan nuevos casos de uso de la tecnología para agilizar funciones financieras de aspecto más tradicional. y las empresas de servicios financieros están incorporando el aprendizaje automático a sus operaciones, lo que se traduce en un proceso más ágil, una reducción de los riesgos y unas carteras mejor optimizadas.
Resumen
Cómo se utiliza el aprendizaje automático en las finanzas
El aprendizaje automático y otros principios de la inteligencia artificial (IA)La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de la informática que se centra en la capacidad de una máquina para producir un comportamiento racional a partir de datos externos. se emplean en el sector financiero. Algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático en las finanzas son:
Comercio algorítmico
La negociación algorítmica se refiere al uso de algoritmos para tomar mejores decisiones comerciales. Por lo general, los operadores construyen modelos matemáticos que supervisan las noticias empresariales y las actividades comerciales en tiempo real para detectar cualquier factor que pueda forzar la subida o la bajada de los precios de los valores. El modelo viene con un conjunto predeterminado de instrucciones sobre varios parámetros – como el tiempo, el precio, la cantidad y otros factores – para colocar operaciones sin que el comerciante’ón activa del sector.
A diferencia de los operadores humanos, la negociación algorítmica puede analizar simultáneamente grandes volúmenes de datos y realizar miles de operaciones cada día. El aprendizaje automático toma decisiones comerciales rápidas, lo que da a los operadores humanos una ventaja sobre la media del mercado.
Además, la negociación algorítmica no toma decisiones de negociación basadas en las emociones, lo que es una limitación común entre los operadores humanos cuyo juicio puede verse afectado por las emociones o las aspiraciones personales. El método de negociación lo emplean sobre todo los gestores de fondos de cobertura y las instituciones financieras para automatizar las actividades comerciales.
Detección y prevención del fraude
El fraude es un problema importante para las instituciones bancarias y las empresas de servicios financieros, y representa miles de millones de dólares en pérdidas cada año. Por lo general, las empresas financieras mantienen una gran cantidad de sus datos almacenados en línea, y esto aumenta el riesgo de una violación de la seguridad. Con los crecientes avances tecnológicos, el fraude en el sector financiero se considera ahora una gran amenaza para los datos valiosos.
Los sistemas de detección de fraudes en el pasado se diseñaban basándose en un conjunto de reglas, que los defraudadores modernos podían eludir fácilmente. Por lo tanto, la mayoría de las empresas hoy en día aprovechan el aprendizaje automático para marcar y combatir las transacciones financieras fraudulentas. El aprendizaje automático funciona escaneando grandes conjuntos de datos para detectar actividades únicas o anomalías y las marca para que los equipos de seguridad las investiguen más a fondo.
Funciona comparando una transacción con otros puntos de datos – como el cliente’El historial de la cuenta del cliente, la dirección IP, la ubicación, etc. – determinar si la transacción marcada es paralela al comportamiento del titular de la cuenta. A continuación, en función de la naturaleza de una transacción, el sistema puede rechazar automáticamente una retirada o una compra hasta que un humano tome una decisión.
Gestión de carteras (Robo-asesores)
Los robo-asesores son aplicaciones en línea que se construyen utilizando el aprendizaje automático, y proporcionan asesoramiento financiero automatizado a los inversores. Las aplicaciones utilizan algoritmos para establecer una cartera financiera según un inversor’La tolerancia al riesgo se refiere a la cantidad de pérdidas que un inversor está dispuesto a soportar al tomar una decisión de inversión. Varios factores determinan el nivel de riesgo.
Los robo-asesores requieren bajos mínimos de cuenta y suelen ser más baratos que los gestores de carteras humanos. Cuando se utilizan los robo-asesores, los inversores deben introducir en el sistema su objetivo de inversión o de ahorro, y el sistema determinará automáticamente las mejores oportunidades de inversión con la mayor rentabilidad.
Por ejemplo, un inversor de 30 años con un objetivo de ahorro de 500.000 dólares para cuando se jubile puede introducir estos objetivos en la aplicación. La aplicación reparte entonces las inversiones entre diferentes instrumentos financieros y clases de activos – como acciones, bonos, bienes inmuebles, etc. – para alcanzar los objetivos del inversor’s objetivos a largo plazo. La aplicación optimiza los objetivos a largo plazo del inversor’Los robots asesores son aplicaciones en línea que se construyen utilizando el aprendizaje automático.
Suscripción de préstamos
En el sector de la banca y los seguros, las empresas acceden a millones de datos de los consumidores, con los que se puede entrenar el aprendizaje automático para simplificar el proceso de suscripción. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar decisiones rápidas sobre la suscripción y la puntuación de crédito y ahorrar a las empresas tanto el tiempo como los recursos financieros que utilizan los humanos.
Los científicos de datos pueden entrenar algoritmos sobre cómo analizar millones de datos de consumidores para cotejar registros de datos, buscar excepciones únicas y tomar una decisión sobre si un consumidor califica para un préstamo o un seguro.
Por ejemplo, el algoritmo puede ser entrenado para analizar los datos del consumidor, como la edad, los ingresos, la ocupación’s comportamiento crediticio – historial de impagos, si han pagado los préstamos, historial de ejecuciones hipotecarias, etc. – para poder detectar cualquier resultado que pueda determinar si el consumidor cumple los requisitos para obtener un préstamo o una póliza de seguro.
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