¿Por qué el Machine learning es el futuro de las finanzas y la banca?

El aprendizaje automático o machine learning, era parte del futuro de la industria financiera mucho antes de que apareciera la banca móvil.

Machine learning, es un subconjunto de la inteligencia artificial, ha ayudado a abordar problemas complejos en el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes y voz. Más recientemente, el aprendizaje en profundidad, también conocido como redes neuronales, se ha convertido en uno de los métodos más poderosos para aprender tareas. La industria financiera ha sido parte de esta nueva ola.

Los términos inteligencia artificial y machine learning, suelen usarse indistintamente, ya que ambos métodos transmiten la misma idea general de que el software puede tomar decisiones inteligentes. Algunas tácticas, como el aprendizaje no supervisado, requieren poca orientación, mientras que otras, como las máquinas de vectores de soporte, requieren una capacitación extensa.

El estado actual y las aplicaciones del aprendizaje automático
Casi todas las aplicaciones utilizadas en finanzas, incluidos los ciclos de crédito, operaciones y comercio, tienen un papel diferente pero importante que desempeñar. Por ejemplo, las funciones operativas y de ejecución comercial pueden aprovechar la automatización y los algoritmos para reconocer cambios en muchos mercados estándar. Algunas funciones bancarias están automatizadas por software que considera transacciones anteriores y preferencias de inversión de un cliente. La verificación de crédito ya utiliza un alto grado de automatización. Con el aprendizaje automático, los sistemas pueden detectar actividades únicas y alertar sobre posibles amenazas a la seguridad. La suscripción de préstamos y seguros también es otro campo en el que el aprendizaje automático está logrando avances.

Aplicaciones que van a cambiar el rostro de las finanzas.

Robots de chat (chatbots inteligentes)
Financie bots de chat específicos que hagan y respondan las preguntas de los clientes a través de una conversación de chat, mantenga registros de las transacciones financieras de los clientes, como gastos y ahorros. En el futuro, los bancos y las instituciones financieras que permitan consultas e interacciones rápidas podrían captar clientes de bancos convencionales que requieran que los usuarios inicien sesión en sus portales bancarios en línea. La experiencia de chat no es una costumbre hoy en día en la banca o las finanzas, pero podría ser una opción factible para millones en el futuro cercano.

Seguridad de datos confidenciales
En el futuro, es posible que no sea necesario mantener información confidencial de la cuenta. Las futuras medidas de seguridad pueden incluir reconocimiento facial, reconocimiento de voz y escaneo de huellas dactilares. Los cajeros automáticos también pueden rediseñarse para que los usuarios muestren su rostro antes de consultar el saldo de la cuenta o retirar dinero.

Aprendizaje automático en la banca
El «Robo Advisor» o asistente virtual, es un algoritmo creado para calibrar una cartera financiera según los objetivos y la tolerancia al riesgo del usuario. En el futuro, las aplicaciones cada vez más personalizadas y reguladas pueden considerarse más confiables, objetivas y confiables que las personas reales.

Aprendizaje automático en el comercio
Muchas futuras aplicaciones de aprendizaje automático utilizarán las redes sociales, las tendencias de las noticias y otras fuentes de datos, no solo los precios de las acciones. El mercado de valores se mueve en respuesta a innumerables factores humanos que no tienen nada que ver con los símbolos bursátiles. La esperanza es que el aprendizaje automático pueda replicar la intuición humana en la actividad financiera al descubrir nuevas tendencias.

Aprendizaje automático en la industria financiera
Hoy en día, las máquinas realizan transacciones por valor de miles de millones de dólares todos los días en tiempos de respuesta medidos en microsegundos, lo que popularmente se denomina alta frecuencia de negociación. Casi el 73% del comercio diario es ejecutado por las máquinas. Basadas en datos muy complejos, estas máquinas consideran todos los datos financieros históricos disponibles.

Así como las máquinas en otras áreas no han reemplazado completamente a las personas, es poco probable que los algoritmos de aprendizaje automático reemplacen a las personas por completo. Sin embargo, el software realizará cambios significativos en algunas tareas. La única certeza es que el panorama actual requiere que hagamos más para conectar la tecnología con todos los sectores de la sociedad.

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