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Descubre c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario con estas 4 claves

Ariana Piccioni - 05 Abr 21

Articulo

7 min.

La implementaci贸n de sistemas inteligentes en el sector bancario se ha vuelto de vital importancia para su desarrollo.

El aprendizaje autom谩tico permite llevar a cabo de predicciones basadas en conjuntos de datos y, de esta manera, crea oportunidades de negocio.

Aprender c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario es la clave para acceder a muchas ventajas que esta tecnolog铆a brinda tanto para los clientes como para mejorar los servicios que ofrece la banca.

Por todo ello, en esta nota te contamos qu茅 es el machine learning y c贸mo funciona en el sector bancario.

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Machine learning: qu茅 es

As铆 como los seres humanos aprendemos cosas y podemos incorporar saberes sobre muchos temas diversos, las m谩quinas desarrollan una capacidad para aprender aspectos de nuestra vida cotidiana.

Seguramente has escuchado acerca del machine learning.

Desde una recomendaci贸n de pel铆cula en Netflix hasta un asistente virtual, detr谩s de cada uno de ellos se encuentra una m谩quina que ha aprendido a descifrarnos.

Pero entonces, 驴qu茅 es el machine learning?

El machine learning (o aprendizaje autom谩tico en espa帽ol) es una parte muy importante dentro de las herramientas de inteligencia artificial.

A trav茅s de ella, las m谩quinas 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 autom谩tico est谩 presente en muchos espacios de la vida diaria: plataformas de streaming, correos electr贸nicos, asistentes virtuales

Jos茅 Espinoza, cient铆fico de datos de BBVA M茅xico, dice al respecto:

鈥淓n definitiva, el machine learning es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa inform谩tico capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente鈥

machine learning en el sector bancario

Fuente: BBVA

驴Para qu茅 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 as铆.

El machine learning ha surgido d茅cadas atr谩s pero se consolid贸 en los 煤ltimos a帽os como una disciplina muy importante.

Desde 1812 con el teorema de Bayes se defini贸 la probabilidad de que un evento determinado puede ocurrir en base a ciertos datos.

驴Te suena familiar? exactamente de eso se trata la inteligencia artificial y el Big Data.

Una m谩quina que pueda aprender a hacer cosas o a resolver problemas en base a datos resulta un producto muy tentador para muchos fines.

Entonces, 驴para qu茅 sirve el machine learning?

Veamos algunos de los usos que son m谩s populares en la actualidad.

Usos del machine learning

Entre muchos beneficios del machine learning, los usos m谩s populares puede que est茅n tanto fuera como dentro de las empresas.

Actualmente encontramos al machine learning en:

馃搶Detecci贸n de rostros: para desbloquear tel茅fonos m贸viles, filtros de redes sociales y otras necesidades de indentificaci贸n,聽hacen que sea una de las principales aplicaciones del machine learning.

馃搶Reconocimiento de voz: junto con los rostros, la voz es de lo que m谩s usan los smartphones para interactuar. Los asistentes digitales aprenden nuestro tono, nuestro idioma y hasta son capaces de reconocer 贸rdenes y preguntas simples.

馃搶Correo electr贸nico: Gmail como otros sistemas de correo electr贸nico, se valen del machine learning para aprender c贸mo nos comportamos y poder identificar cu谩ndo un correo es malware o spam.

馃搶Marketing personalizado: inteligencia artificial y Big Data son dos elementos muy importantes en el marketing. Las recomendaciones de productos devienen de un an谩lisis 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.

馃搶Maps: los mapas tanto de Google como de Apple nos comparten las rutas m谩s eficientes para llegar a destino. Esto se logra en base a la combinaci贸n de lo que es la inteligencia artificial con el聽an谩lisis de datos obtenidos de patrones de tr谩fico,聽transportes y noticias relacionadas con el tr谩nsito.

馃搶Diagn贸stico m茅dico: no tan popular a煤n como el resto de los usos del machine learning pero instal谩ndose fuertemente, el diagn贸stico m茅dico hace que se detecten m谩s eficientemente patolog铆as o enfermedades. El aprendizaje autom谩tico demuestra que hay porcentajes elevados de detecci贸n de enfermedades como c谩ncer de mam谩 o alzheimer.

machine learning en el sector bancario

Fuente: Freepik

驴C贸mo implementar el machine learning en el sector bancario?

Como dec铆amos antes, el machine learning se aplica a muchos sectores tanto de la vida diaria como en el mundo de los negocios.

驴Y qu茅 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 c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario.

La incorporaci贸n 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 t茅cnicas tradicionales de an谩lisis 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:

-Reducci贸n de incertidumbre

-Segmentaci贸n de clientes a medida

-Motor de recomendaciones

-Detecci贸n de fraude

Estas son, entonces, las formas para saber c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario.

1. Reducci贸n de incertidumbre

Cuando se eval煤a a una persona para poder brindarle un cr茅dito, el banco debe valerse de una serie de datos para poder calcular el riesgo que implica un pr茅stamo.

A partir del machine learning, se generan modelos de riesgo basados en datos financieros y en el comportamiento de sus clientes.聽

Estos modelos permiten reducir la incertidumbre e identificar cu谩ndo y cu谩nto se puede incrementar la l铆nea de cr茅dito de un cliente determinado.

2. Segmentaci贸n de clientes y servicios a medida

Cuando se analizan las interacciones de los clientes con el banco, se puede identificar qu茅 tanta afinidad tienen y si en alg煤n 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 t茅cnicas para fidelizarlos as铆 como tambi茅n para ampliar la cartera de servicios que se les ofrecen, m谩s adaptados al estilo de vida que tengan.

Mejorar el servicio de atenci贸n al cliente con inteligencia artificial y Big Data, deviene en una reducci贸n de costos.

En este sentido, el machine learning est谩 transformando el negocio bancario.

Otro uso del machine learning en relaci贸n a los clientes radica en automatizar algunas operaciones sencillas y recurrentes para proporcionar mayor seguridad y mejor atenci贸n.

machine learning en el sector bancario

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 驴por qu茅 no usar esta aplicaci贸n del machine learning en la banca?

Los canales digitales como las aplicaciones de banca m贸vil u online son espacios de interacci贸n en las que se pueden recomendar productos o servicios financieros basados en sus necesidades y comportamientos.

Saber c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario como parte de las v铆as 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. Detecci贸n de fraude

Pese a que las transacciones fraudulentas son una peque帽a fracci贸n 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 trav茅s 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 identificaci贸n de fraude.

Estos par谩metros o reglas que se aplican con el machine learning sirven para ubicar y prevenir acciones sospechosas y evitar que se concreten.

machine learning en el sector bancario

Fuente: Freepik

Inteligencia artificial y Big data en la banca

As铆 como el machine learning en especial sirve con diferentes prop贸sitos al sistema bancario, el sector financiero en general ha incorporado nuevas tecnolog铆as que permiten al negocio un despliegue mucho mayor.

Es por esto que manejan grandes vol煤menes de datos y el Big Data en el sector bancario requiere de nuevas t茅cnicas de an谩lisis.

As铆, esta combinaci贸n sirve para poder entender comportamientos pasados y analizar de forma preventiva qu茅 suceder谩 a futuro (como dec铆amos m谩s arriba en relaci贸n a los fraudes).

Frente a un modelo estad铆stico tradicional, la inteligencia artificial en finanzas, da cuenta de una ventaja competitiva con m煤ltiples opciones que permiten sacarle provecho.

Siguiendo esta l贸gica, aprender c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario sirve para crear sistemas que puedan cubrir autom谩ticamente los puntos importantes del sector.

La inteligencia artificial y el Big Data canalizan informaci贸n importante para resolver problemas y cuestiones de funcionamiento.

machine learning en el sector bancario

Fuente: Freepik

El sector financiero no est谩 fuera de la transformaci贸n digital que experimentan todos los negocios.

El centro neur谩lgico de esta transformaci贸n est谩 en la inteligencia artificial y el Big Data.

El machine learning como una herramienta necesaria para implementar este an谩lisis de datos debe significar el centro de los cambios propios en la banca del siglo XXI.

Ante la pregunta acerca de c贸mo implementar el machine learning en el sector bancario, las respuestas son m煤ltiples y con variantes que se adec煤an a cada entidad.

De todas formas, no cabe ninguna duda que los nuevos escenarios implican que los programas aprendan de forma aut贸noma las maneras de mejorar las performance de atenci贸n al cliente y de detecci贸n de falencias.

Ahora que ya sabes qu茅 es machine learning y para qu茅 sirve, esperamos que puedas aplicarlo al sector financiero con 茅xito.