La Inteligencia Artificial (IA) evoluciona día tras día, logrando crear excepcionales cosas e impulsando la evolución de la vida digital de las personas, sin embargo, hasta el momento esta poderosa tecnología continúa en fase de aprendizaje por lo que el uso de otras tecnologías como el Big Data permiten que la Inteligencia Artificial se alimente y siga creciendo, aprendiendo de estadísticas, modelos y predicciones. Los datos de las personas son indispensables para cumplir su propósito.
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¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema aprender de los datos por sí solo en lugar de aprender mediante una programación explícita, su capacidad de automatización es capaz producir modelos basados en la información con la que aprende, para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos, y gracias a dicho conocimiento, en cada interacción con información nueva se ofrecen mejores perspectivas.
De acuerdo con la compañía de tecnología IBM:
"Las técnicas de machine learning son necesarias para mejorar la precisión de los modelos predictivos. Dependiendo de la naturaleza del problema empresarial que se está atendiendo, existen diferentes enfoques basados en el tipo y volumen de los datos."
Las principales industrias o áreas que en las que se utiliza el Machine Learning son:
- Servicios financieros
- Servicio de salud
- Ventas y mercadotecnia
- Transporte
- Gobierno
¿Cómo participa el Machine Learning en fintech?
Actualmente, cada vez más fintechs están explorando el aprendizaje automático en las finanzas con la intención de aumentar el interés en los fondo de riesgo; de acuerdo con información de la empresa Venture Scanner, las plataformas y aplicaciones de aprendizaje automático lideraron el sector financiero en el segundo trimestre de 2018.
El uso del Machine Learning dentro del sector fintech ha impulsado los préstamos entre personas con mejores análisis de riesgo, pues brinda a los prestamistas una mejor comprensión de la capacidad de pago de un prestatario al trabajar con muchos más datos y cálculos más complejos que los modelos convencionales.
Esto sucede cuando los algoritmos de aprendizaje automático comparan puntos de datos agregados con los de miles de otros clientes para generar una puntuación de riesgo precisa. Si una puntuación de riesgo está por debajo del umbral establecido por el prestamista, el préstamo se aprobará automáticamente. Algunas empresas que utilizan ML para sus procesos son:
- ZestFinance, esta compañía estadounidense trabaja con modelos de crédito basados en aprendizaje automático
- Mercer utiliza el aprendizaje automático para proporcionar a los usuarios tarjetas de crédito incluso si no tienen puntaje crediticio o necesitan reconstruir su crédito
- Intellias, esta compañía crea soluciones para fintech, desarrollaron junto con la empresa estadounidense SaaS una calculadora de puntaje de crédito habilitada para ML, la herramienta funciona con una base de datos de basada en el servicio en la nube de Amazon por medio de la que obtienen una mayor y mejor cantidad de información sobre los clientes.
El aprendizaje automático puede evaluar enormes conjuntos de datos de transacciones simultáneas en tiempo real, además, la capacidad de aprender de los resultados y actualizar los modelos minimiza la participación humana.
Utilizando técnicas de aprendizaje automático, las empresas fintech pueden etiquetar los datos históricos como fraudulentos o no fraudulentos; asimismo al ejecutar algoritmos ML, el sistema aprenderá a reconocer la actividad que parece sospechosa.