Blog sobre Machine Learning

Machine Learning en el sector financiero

Ideas y posibles aplicaciones del Aprendizaje Automático en las finanzas

Desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial para las FinTech

El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es una rama de la Inteligencia Artificial que aporta muchas ventajas en el campo de las finanzas, ya sea en el sector financiero tradicional, como también en las nuevas "FinTech".


Ejemplos de soluciones de Machine Learning para el sector financiero


A continuación encontrarás unos ejemplos donde el Aprendizaje Automatizado aporta gran valor en el sector de las finanzas:


  • Sería muy buena idea en base a una Inteligencia Artificial enseñarle a gestionar una parte de nuestro capital en los ingresos. La idea sería que a raíz de un tope que se le marque, la Inteligencia Artificial sola decida cuál es el mejor momento para invertir y cuál el mejor momento para retirar. En caso de realizar una operación y que no sea positiva, que aprenda de ello y lo tenga en cuenta para futuras inversiones.
  • Otra aplicación sería crear una Inteligencia Artificial capaz de comprobar la información accesible de un usuario y mediante ciertos parámetros establecidos, decida si esa persona es apta para concederle un crédito o no. Pudiendo así evitar a posibles morosos y pudiendo predecir de esa forma a posibles candidatos fiables para un préstamo, los cuales sin un estudio en profundidad serian rechazados.
  • Detección temprana automatizada de patrones de diversos clientes y empresas en la posibilidad de cometer un fraude financiero. Para evitar esto es clave contar con una Inteligencia Artificial la cual pueda comprobar patrones y datos sobre una empresa o cliente. Si una persona tratase de hacer eso con cada cliente se necesitarían demasiadas horas, en cambio una máquina lo realiza en minutos o segundos.
  • Analiza la interacción de los clientes en el banco para comprobar su afinidad y con eso permite la facilidad de obtención de créditos y préstamos. También permite segmentar estos clientes por grupos predefinidos por el propio banco para evitar posibles fraudes y difusión de estos datos a otros bancos para evitar el traslado de una persona potencial de fraude.
  • Permite mediante la catalogación de los clientes en grupos gracias a la segmentación, poder crear diversos parámetros que indiquen la recomendación o no de un cliente a la hora de decidir cambiar de banco sin importar el motivo de este cambio. Con esto es sencillo evitar los fraudes de la gente que decide no pagar en un banco y posteriormente se cambian de banco para realizar la misma operación.


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Pub: , Mod: 23/09/2021, Por: 

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