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La inteligencia artificial y el machine learning ayudan a las finanzas de tu empresa haciéndote ver resultados en un corto plazo. Aprende cómo funciona.

¿Alguna vez te has preguntado cómo la inteligencia artificial (IA) y el llamado machine learning puede ayudar a las finanzas de tu empresa, sobre todo si eres del sector de la banca y apuestas a las herramientas fintech para crecer a futuro?

Desde la evaluación de los riesgos crediticios hasta la mejora de la seguridad de sus propias redes, las startups de fintech, en particular, recurren a las soluciones basadas en finanzas de aprendizaje automático en máquinas para trabajar de forma más inteligente.

Muchos bancos, te podría decir que los más grandes en el mundo, han comenzando a invertir en IA, y el aprendizaje automático en particular, con lo cual si no te subes a la tendencia te verás significativamente en desventaja.

Si eres un proveedor de servicios financieros, y decides comprar una solución entre las que están disponibles en el mercado o invertir en un desarrollo personalizado, debes considerar implementar cualquier plataforma de IA, no solo en términos de software, sino, en muchos casos, de costos de hardware. Eso te ayudará a ser más competitivo y a tomar decisiones en tiempo real.

A diferencia de tantas tecnologías promocionadas y palabras de moda sobrevaloradas, el aprendizaje automático en las máquinas no va a desaparecer, probablemente nunca. La capacidad de los programas de computadora para aprender por sí mismos y mejorar con el tiempo es un paso inevitable en el avance de la tecnología informática, y solo puede ser más prevalente.

Si bien la IA y el aprendizaje automático han existido durante décadas, los avances recientes han catapultado el aprendizaje automático en las aplicaciones principales, con lo que puede ser la solución que buscas para mejorar tus finanzas.

Algunas compañías, por ejemplo, ya están utilizando el aprendizaje automático para mejorar la experiencia del cliente y fortalecer la seguridad de sus datos.

El aprendizaje automático en el machine learning utiliza algoritmos, o un conjunto de reglas en lugar de un conjunto de instrucciones de programación específicas, para analizar información y tomar decisiones.

La información puede ser cualquier cosa, desde el comportamiento del cliente al buscar un préstamo en línea hasta datos complejos utilizados para determinar la solvencia crediticia. En cualquier caso, el poder del aprendizaje automático radica en su capacidad para modificar su propio código y tomar decisiones mejores, más rápidas y más precisas a medida que pasa el tiempo. Los programas de computadora regulares no pueden hacer eso.

Además, como proveedor de servicios financieros, ya no tendrás mayor responsabilidad que proteger a tus clientes contra actividades fraudulentas. Las viejas formas de mantener seguras las cuentas de los clientes ya no son lo suficientemente buenas. Con cada avance en la seguridad de los datos, los delincuentes han estado a la altura del desafío.

Para proteger los datos de tu usuarios contra amenazas cada vez más sofisticadas, las instituciones y las empresas deben estar un paso por delante de los piratas informáticos. El aprendizaje automático permite a las aplicaciones frustrar las brechas de seguridad y erradicar mejor a los ciberdelincuentes.

Piensa siempre que a diferencia de un agente humano, el algoritmo puede ponderar rápidamente los detalles de la transacción contra miles de puntos de datos y determinar si el intento de actividad no es característico del propietario de la cuenta. Y a diferencia del software que no es de AI, los programas de aprendizaje automático aprenden de cada acción que toma el propietario de la cuenta y de cada decisión que toma el software. Con el tiempo, los algoritmos se ajustan en respuesta a los hábitos cambiantes por parte del propietario de la cuenta.

Lo mejor que puede pasarte con la adopción del aprendizaje automático en tu empresa, es aplicar el análisis predictivo a grandes cantidades de datos en tiempo real, con lo que puedes detectar desde comportamientos inusuales hasta oportunidades inmediatas de negocio.

Usando el análisis estadístico, junto con los datos históricos de las conductas, construyes modelos que pueden identificar comportamientos "anómalos" o anormales, y no perder en tu día a día.

Después de saber esto, ¿apuestas al machine learning ahora?