Hemos llegado a una nueva era en la que la automatización se ha convertido en el lema del juego, y cuando se trata de automatización, el aprendizaje automático (ML) es una tecnología clave que hay que entender.

El uso del aprendizaje automático se ha extendido en varios aspectos de nuestra vida actual. Nos ayuda a llegar del punto A al punto B, nos sugiere qué hacer con los problemas urgentes y se está volviendo mejor a la hora de mantener conversaciones. No es de extrañar que en el mundo de las finanzas sigamos oyendo hablar de la combinación de FinTech y el aprendizaje automático. Se prevé que las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en FinTech tengan un valor de hasta 7.305,6 millones de dólares en 2022.

Los algoritmos de aprendizaje automático son una gran herramienta para la identificación de patrones. Son capaces de detectar correlaciones entre grandes cantidades de secuencias y eventos, extrayendo información valiosa que está oculta entre grandes conjuntos de datos. Estos patrones a menudo se pasan por alto o simplemente no pueden ser detectados físicamente por los humanos y nuestros sentidos limitados. La capacidad del ML para aprender y predecir permite a los proveedores de FinTech reconocer nuevas oportunidades de negocio y elaborar estrategias que realmente tengan sentido.

Echemos un vistazo a algunos de los usos prácticos del ML en finanzas y tecnología financiera.

Más aprobaciones de préstamos con menores riesgos

El aprendizaje automático permite a los prestamistas encontrar patrones en el historial crediticio y los comportamientos financieros de un cliente con un alto grado de precisión y atención al detalle. Permite a las instituciones financieras ver más allá de las puntuaciones crediticias para aumentar la cartera de manera responsable.

Mantiene alejados a piratas informáticos y ladrones

Mediante técnicas de aprendizaje automático, los proveedores de tecnología financiera pueden etiquetar datos históricos como fraudulentos o no fraudulentos. Al ejecutar algoritmos de aprendizaje automático, el sistema aprenderá a reconocer actividades que parezcan sospechosas. Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar actividades inusuales, por ejemplo, en el curso de una transacción en línea, con poco o ningún esfuerzo.

Le ayuda a mantenerse al día con el cumplimiento

El sector financiero se ve constantemente afectado por nuevas regulaciones. Centrarse en cuestiones regulatorias en FinTech y la banca requiere una gran cantidad de recursos. Aun así, esta inversión no puede garantizar que todas las nuevas reglas se cumplan de manera oportuna. Las plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la nube para finanzas pueden rastrear y monitorear automáticamente los cambios regulatorios a medida que aparecen, lo que garantiza que las transacciones de los clientes cumplan con los requisitos regulatorios.