¿Qué es el aprendizaje automático (en finanzas)?
El aprendizaje automático en finanzas ahora se considera un aspecto esencial de muchos servicios y aplicaciones financieros, incluida la gestión de activos, la evaluación de niveles de riesgo, el cálculo de puntajes de crédito e incluso la aprobación de préstamos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de datos que brinda la capacidad de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programado.
Como una aplicación de inteligencia artificial, el aprendizaje automático se enfoca en desarrollar sistemas que puedan 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 automáticamente en función de cómo se entrenan.
El aprendizaje automático tiende a ser más preciso para extraer información y hacer predicciones cuando se introducen grandes volúmenes de datos en el sistema. Por ejemplo, la industria de servicios financieros encuentra enormes volúmenes de datos relacionados con transacciones diarias, facturas, pagos, proveedores y clientes que son perfectos para el aprendizaje automático.
Muchas empresas líderes de servicios financieros y tecnología financiera están incorporando el aprendizaje automático en sus operaciones, lo que da como resultado un proceso más eficiente, un riesgo reducido y carteras mejor optimizadas.
Cómo se utiliza el aprendizaje automático en las finanzas
Hay varias formas en que el aprendizaje automático y otros principios de inteligencia artificial (IA) se utilizan en la industria financiera. Algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático en finanzas incluyen:
Comercio algorítmico
El comercio algorítmico se trata de usar algoritmos para tomar mejores decisiones comerciales. Los comerciantes suelen construir modelos matemáticos que monitorean las noticias comerciales y la actividad comercial en tiempo real para detectar cualquier factor que pueda hacer que los precios de los valores suban o bajen. El modelo viene con un conjunto predeterminado de instrucciones sobre varios parámetros, como tiempo, precio, cantidad y otros factores, para realizar operaciones sin la participación del comerciante.
A diferencia de los comerciantes humanos, el comercio algorítmico puede analizar simultáneamente grandes volúmenes de datos y realizar miles de transacciones todos los días. El aprendizaje automático toma decisiones comerciales rápidas, lo que les da a los operadores humanos una ventaja sobre el promedio del mercado.
El comercio algorítmico tampoco toma decisiones comerciales basadas en emociones, lo cual es una limitación estándar entre los comerciantes humanos cuyo juicio puede verse afectado por emociones o aspiraciones personales. Los administradores de fondos de cobertura y las instituciones financieras utilizan principalmente el método comercial para automatizar las actividades comerciales.
Detección y prevención de 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. Las empresas financieras suelen mantener gran parte de sus datos almacenados en línea, lo que aumenta el riesgo de una brecha de seguridad. Con el aumento de los avances tecnológicos, el fraude en la industria financiera ahora se considera una gran amenaza para los datos valiosos.
Los sistemas de detección de fraude en el pasado se diseñaron en función de un conjunto de reglas que los estafadores modernos podían eludir fácilmente. Por lo tanto, la mayoría de las empresas hoy en día utilizan el aprendizaje automático para marcar y combatir las transacciones financieras fraudulentas. El aprendizaje automático funciona escaneando grandes conjuntos de datos para detectar actividades o anomalías únicas 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 historial de la cuenta del cliente, la dirección IP, la ubicación, etc. – para determinar si la transacción reportada es paralela al comportamiento del titular de la cuenta. Luego, dependiendo de la naturaleza de una transacción, el sistema puede rechazar automáticamente un retiro o una compra hasta que un ser humano tome una decisión.
Gestión de carteras (Robo-advisors)
Los roboadvisors son aplicaciones en línea creadas con aprendizaje automático y brindan asesoramiento financiero automatizado a los inversores. Las aplicaciones utilizan algoritmos para establecer una cartera financiera basada en los objetivos y la tolerancia al riesgo de un inversor.
Los asesores automáticos requieren mínimos mínimos de cuenta y, por lo general, son más baratos que los administradores de cartera humanos. Al utilizar asesores robóticos, los inversores deben ingresar su objetivo de inversión o ahorro en el sistema y el sistema determinará automáticamente las mejores oportunidades de inversión con los rendimientos más altos.
Por ejemplo, un inversionista que tiene 30 años y tiene una meta de ahorro de $500,000 para la jubilación puede ingresar esas metas en la aplicación. Luego, la aplicación distribuye las inversiones entre diferentes instrumentos financieros y clases de activos, como acciones, bonos, bienes raíces, etc. – para lograr los objetivos a largo plazo del inversor. La aplicación optimiza los objetivos del inversor en función de las tendencias del mercado en tiempo real para encontrar la mejor estrategia de diversificación.
suscripción de préstamo
En las industrias bancaria y de seguros, las empresas acceden a millones de datos de 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 de suscripción y calificación crediticia y ahorrar a las empresas tanto el tiempo como los recursos financieros utilizados por los humanos.
Los científicos de datos pueden entrenar algoritmos sobre cómo analizar millones de datos de consumidores para hacer coincidir los registros de datos, buscar excepciones únicas y decidir si un consumidor califica para un préstamo o un seguro.
Por ejemplo, el algoritmo se puede entrenar sobre cómo analizar los datos del consumidor, como la edad, los ingresos, la ocupación y el comportamiento crediticio del consumidor: historial de incumplimiento, si han pagado los préstamos, historial de ejecuciones hipotecarias, etc. – para que pueda detectar cualquier resultado que pueda determinar si el consumidor califica para un préstamo o póliza de seguro.
Evita Veigas
13 de diciembre de 2022
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CURSOS 10 / Fuente
