Inteligencia Artifical y Fintech

La consolidación de las tecnologías descentralizadas como blockchain unido a los variados modelos de negocio fintech que existen en la actualidad hacen que el sector financiero tenga que reinventarse más que nunca. Una nueva economía descentralizada está llegando y cambiará para siempre los servicios financieros que hoy conocemos.

Estos temas se trataron en la III edición del congreso eFintech show, que tuvo lugar el pasado abril.

El fintech tiene un as bajo la manga para conseguir un mayor desarrollo. Estamos hablando del machine learning (ML) o aprendizaje automático, una rama de la Inteligencia Artificial (IA. Máquinas que demuestran inteligencia similar a la humana en tanto en cuanto a realizar decisiones y reconocimiento de patrones se refiere.) que consiste, básicamente, en unos algoritmos que conoce la máquina y le permiten predecir comportamientos futuros.

El machine learning consigue realizar de manera óptima un trabajo sólido con toda esta información: ordena, analiza, crea filtros, establece pautas y ofrece, al final, resultados de gran valor para las compañías financieras, todo esto con una velocidad indiscutible. Los profesionales del sector tienen una maquinaria potente que mejora el poder de predicción con un alto nivel en la clasificación del riesgo.

Esto es de increíble valor para el fintech, ya que trabaja en un entorno digital para facilitar a sus clientes el acceso al crédito. Con la aplicación de la IA, pretende conseguir:

  • Agilidad en la obtención de datos.
  • Rapidez en los tiempos de respuesta.

Estos ámbitos son clave para los negocios on line, donde la inmediatez es un must.

Pero, ¿qué herramientas tiene el ML que sirvan, de manera prácitca a compañías financieras on line?

  • Recopilación de datos financieros, permitiendo que se simplifiquen, siendo así más cómodo el acceso a la solicitud del crédito
  • Análisis estadístico del perfil del cliente. En el caso de las empresas es posible categorizar su gestión, imagen o historial financiero, con el fin de obtener un perfil de riesgo lo más preciso posible.

Si bien es cierto que no todos los científicos de datos trabajan en IA, ni tampoco todos los estudios de IA usan la data science (un campo interdisciplinario que cubre materias como las matemáticas o la ingeniería de datos), están relacionados sin ninguna duda, e incuso superpuestos.

Así es como, si tienes conocimientos en este amplio campo que es el ML, complementados con otros de data science y Programación Neurolingüística (PNL. Un modelo de comunicación conformado por una serie de técnicas, cuyo aprendizaje y práctica están enfocados al desarrollo humano.) no te debería ser complicado encontrar un buen trabajo en el marco del fintech.

Pablo Ramos Figueroa 

Comunicación y Marketing

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