Descubre cómo implementar el machine learning en el sector bancario con estas 4 claves
Ariana Piccioni - 05 Abr 21
Articulo
7 min.
La implementación de sistemas inteligentes en el sector bancario se ha vuelto de vital importancia para su desarrollo.
El aprendizaje automático permite llevar a cabo de predicciones basadas en conjuntos de datos y, de esta manera, crea oportunidades de negocio.
Aprender cómo implementar el machine learning en el sector bancario es la clave para acceder a muchas ventajas que esta tecnología brinda tanto para los clientes como para mejorar los servicios que ofrece la banca.
Por todo ello, en esta nota te contamos qué es el machine learning y cómo funciona en el sector bancario.
Machine learning: qué es
Así como los seres humanos aprendemos cosas y podemos incorporar saberes sobre muchos temas diversos, las máquinas desarrollan una capacidad para aprender aspectos de nuestra vida cotidiana.
Seguramente has escuchado acerca del machine learning.
Desde una recomendación de película en Netflix hasta un asistente virtual, detrás de cada uno de ellos se encuentra una máquina que ha aprendido a descifrarnos.
Pero entonces, ¿qué es el machine learning?
El machine learning (o aprendizaje automático en español) es una parte muy importante dentro de las herramientas de inteligencia artificial.
A través de ella, las máquinas aprenden sin ser programadas de antemano para esa tarea.
El machine learning se vuelve imprescindible a la hora de pensar en sistemas capaces de identificar patrones de conducta entre datos y poder predecir a partir de eso.
Puede que te parezca lejano y muy poco habitual pero el aprendizaje automático está presente en muchos espacios de la vida diaria: plataformas de streaming, correos electrónicos, asistentes virtuales…
José Espinoza, científico de datos de BBVA México, dice al respecto:
“En definitiva, el machine learning es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente”
Fuente: BBVA
¿Para qué sirve el machine learning?
Cuando pensamos en inteligencia artificial y Big Data, tendemos a creer que son disciplinas propias del siglo XXI.
Pero realmente no es tan así.
El machine learning ha surgido décadas atrás pero se consolidó en los últimos años como una disciplina muy importante.
Desde 1812 con el teorema de Bayes se definió la probabilidad de que un evento determinado puede ocurrir en base a ciertos datos.
¿Te suena familiar? exactamente de eso se trata la inteligencia artificial y el Big Data.
Una máquina que pueda aprender a hacer cosas o a resolver problemas en base a datos resulta un producto muy tentador para muchos fines.
Entonces, ¿para qué sirve el machine learning?
Veamos algunos de los usos que son más populares en la actualidad.
Usos del machine learning
Entre muchos beneficios del machine learning, los usos más populares puede que estén tanto fuera como dentro de las empresas.
Actualmente encontramos al machine learning en:
📌Detección de rostros: para desbloquear teléfonos móviles, filtros de redes sociales y otras necesidades de indentificación, hacen que sea una de las principales aplicaciones del machine learning.
📌Reconocimiento de voz: junto con los rostros, la voz es de lo que más usan los smartphones para interactuar. Los asistentes digitales aprenden nuestro tono, nuestro idioma y hasta son capaces de reconocer órdenes y preguntas simples.
📌Correo electrónico: Gmail como otros sistemas de correo electrónico, se valen del machine learning para aprender cómo nos comportamos y poder identificar cuándo un correo es malware o spam.
📌Marketing personalizado: inteligencia artificial y Big Data son dos elementos muy importantes en el marketing. Las recomendaciones de productos devienen de un análisis de los datos que arroja nuestro comportamiento. Gracias a ellos, el machine learning se encarga de generar estrategias personalizadas para cada usuario o grupo de usuarios.
📌Maps: los mapas tanto de Google como de Apple nos comparten las rutas más eficientes para llegar a destino. Esto se logra en base a la combinación de lo que es la inteligencia artificial con el análisis de datos obtenidos de patrones de tráfico, transportes y noticias relacionadas con el tránsito.
📌Diagnóstico médico: no tan popular aún como el resto de los usos del machine learning pero instalándose fuertemente, el diagnóstico médico hace que se detecten más eficientemente patologías o enfermedades. El aprendizaje automático demuestra que hay porcentajes elevados de detección de enfermedades como cáncer de mamá o alzheimer.
Fuente: Freepik
¿Cómo implementar el machine learning en el sector bancario?
Como decíamos antes, el machine learning se aplica a muchos sectores tanto de la vida diaria como en el mundo de los negocios.
¿Y qué pasa con el sector bancario?
Las aplicaciones del machine learning en el sector bancario han tenido un gran impacto que no podemos perder de vista cuando pensamos en desarrollar las estrategias que incluyan inteligencia artificial y Big Data.
Veamos cómo implementar el machine learning en el sector bancario.
La incorporación del machine learning es una necesidad para la banca ya que, por un lado genera una certeza en un mercado muy competitivo, mientras que se aplica de forma transversal para identificar oportunidades y darles un valor agregado.
A diferencia de técnicas tradicionales de análisis de datos, los usos del machine learning en el sector bancario, se basan en una industria que conoce mucho a sus clientes.
Existen muchos usos del machine learning en el sector financiero pero hay cuatro que se destacan por encima de todo:
-Reducción de incertidumbre
-Segmentación de clientes a medida
-Motor de recomendaciones
-Detección de fraude
Estas son, entonces, las formas para saber cómo implementar el machine learning en el sector bancario.
1. Reducción de incertidumbre
Cuando se evalúa a una persona para poder brindarle un crédito, el banco debe valerse de una serie de datos para poder calcular el riesgo que implica un préstamo.
A partir del machine learning, se generan modelos de riesgo basados en datos financieros y en el comportamiento de sus clientes.
Estos modelos permiten reducir la incertidumbre e identificar cuándo y cuánto se puede incrementar la línea de crédito de un cliente determinado.
2. Segmentación de clientes y servicios a medida
Cuando se analizan las interacciones de los clientes con el banco, se puede identificar qué tanta afinidad tienen y si en algún momento consideraron irse a otra entidad financiera.
El machine learning permite analizar y segmentar grupos de clientes y poder establecer estrategias puntuales sobre ellos.
Entre estas estrategias, pueden encontrarse algunas técnicas para fidelizarlos así como también para ampliar la cartera de servicios que se les ofrecen, más adaptados al estilo de vida que tengan.
Mejorar el servicio de atención al cliente con inteligencia artificial y Big Data, deviene en una reducción de costos.
En este sentido, el machine learning está transformando el negocio bancario.
Otro uso del machine learning en relación a los clientes radica en automatizar algunas operaciones sencillas y recurrentes para proporcionar mayor seguridad y mejor atención.
Fuente: Pexels
3. Motor de recomendaciones
En la industria del ecommerce como en los servicios on demand, el machine learning genera recomendaciones basadas en el comportamiento de los usuarios y las interacciones en sus plataformas.
Entonces ¿por qué no usar esta aplicación del machine learning en la banca?
Los canales digitales como las aplicaciones de banca móvil u online son espacios de interacción en las que se pueden recomendar productos o servicios financieros basados en sus necesidades y comportamientos.
Saber cómo implementar el machine learning en el sector bancario como parte de las vías de contacto digital puede ser una tarea compleja.
Sin embargo, las estrategias pensadas con inteligencia artificial en el sector bancario optimizan los resultados de los procesos de marketing.
4. Detección de fraude
Pese a que las transacciones fraudulentas son una pequeña fracción de los movimientos bancarios, los efectos que pueden tener en el sector pueden ser muy grandes.
Para poder generar estrategias que detecten posibles fraudes en tiempo real, el machine learning es un gran aliado.
A través de la inteligencia artificial y el Big Data, se extraen los datos, patrones de comportamiento e interacciones entre clientes y entidades bancarias para luego convertirlos en herramientas de identificación de fraude.
Estos parámetros o reglas que se aplican con el machine learning sirven para ubicar y prevenir acciones sospechosas y evitar que se concreten.
Fuente: Freepik
Inteligencia artificial y Big data en la banca
Así como el machine learning en especial sirve con diferentes propósitos al sistema bancario, el sector financiero en general ha incorporado nuevas tecnologías que permiten al negocio un despliegue mucho mayor.
Es por esto que manejan grandes volúmenes de datos y el Big Data en el sector bancario requiere de nuevas técnicas de análisis.
Así, esta combinación sirve para poder entender comportamientos pasados y analizar de forma preventiva qué sucederá a futuro (como decíamos más arriba en relación a los fraudes).
Frente a un modelo estadístico tradicional, la inteligencia artificial en finanzas, da cuenta de una ventaja competitiva con múltiples opciones que permiten sacarle provecho.
Siguiendo esta lógica, aprender cómo implementar el machine learning en el sector bancario sirve para crear sistemas que puedan cubrir automáticamente los puntos importantes del sector.
La inteligencia artificial y el Big Data canalizan información importante para resolver problemas y cuestiones de funcionamiento.
Fuente: Freepik
El sector financiero no está fuera de la transformación digital que experimentan todos los negocios.
El centro neurálgico de esta transformación está en la inteligencia artificial y el Big Data.
El machine learning como una herramienta necesaria para implementar este análisis de datos debe significar el centro de los cambios propios en la banca del siglo XXI.
Ante la pregunta acerca de cómo implementar el machine learning en el sector bancario, las respuestas son múltiples y con variantes que se adecúan a cada entidad.
De todas formas, no cabe ninguna duda que los nuevos escenarios implican que los programas aprendan de forma autónoma las maneras de mejorar las performance de atención al cliente y de detección de falencias.
Ahora que ya sabes qué es machine learning y para qué sirve, esperamos que puedas aplicarlo al sector financiero con éxito.