Las aplicaciones del aprendizaje automático en las finanzas

En el sector financiero, el aprendizaje automático desempeña un papel indispensable. Las firmas financieras están buscando Científicos de Datos que puedan aplicar estrategias de Análisis de Datos para mejorar su desempeño en el mercado.

Dado que la complejidad de los datos crece día a día, los sectores y las empresas necesitan soluciones que les permitan hacer frente a esta situación y ofrezcan soluciones expertas.

Aprendizaje automático en finanzas

El principal desafío para un científico de datos es entender la situación del mercado. Las finanzas pueden ser categorizadas en diferentes dominios como bancos, acciones y bienes raíces.

El aprendizaje automático ha demostrado ser un activo útil en casi todos los campos. Ha alcanzado una precisión de última generación que supera el rendimiento a nivel humano. Se implementa en aplicaciones como automoción, bolsa de valores, predicción de apuestas, bioinformática, categorización de texto, clasificación de imágenes y reconocimiento de caracteres escritos a mano.

Hoy en día, las industrias están optando por técnicas de aprendizaje automático para medir un alto volumen de datos, registros históricos precisos y estrategias de inversión para el mundo de las finanzas. Con la invención de algunas librerías de alta computación como Tensorflow, Keras, Theano Pandas, NumPy, SciPy, y scikit-learn. Los datos financieros y de series cronológicas pueden analizarse y procesarse fácilmente con estas bibliotecas. La mayoría de las bibliotecas son de código abierto, por lo que se proporciona un gran apoyo a la comunidad.

Aquí vamos a las principales aplicaciones del aprendizaje automático en finanzas:

Prevención de Fraudes:

El riesgo de fraude financiero aumenta día a día: cada año, la industria financiera sufre pérdidas por valor de 80.000 millones de dólares debido a los fraudes financieros.

Existen diferentes tipos de fraude financiero, como el robo de tarjetas (robar información con un dispositivo), el fraude de identidad (suplantar información), la suplantación de identidad (phishing) (fraude en línea engañoso) y la falsificación (robar información de tarjetas). Así que las empresas proveedoras de financiación siempre estarán preocupadas por defender a sus clientes contra el fraude.

Por este motivo, existen muchos sistemas antifraude basados en reglas, software y herramientas para detener un fraude automáticamente.

Estos sistemas utilizan diferentes conjuntos de reglas dependiendo de su área de uso, pero estas reglas de transacción no son suficientes para detener los casos de fraude en los flujos de datos en tiempo real.

Por lo tanto, se utilizan técnicas de Aprendizaje Automático para abordar estos problemas. Se construyen diferentes algoritmos aplicando lógicas complicadas y se entrenan usando un gran conjunto de datos de información precisa. Características como el nombre, la edad, el sexo, las huellas dactilares y el rostro contribuyen a detectar la probabilidad de fraude.

Predicción Bursátil:

La predicción bursátil juega un papel vital en el mercado financiero. Muchas personas eligieron invertir en finanzas, pero pueden perder más de lo que invirtieron.

Esto se debe a que la naturaleza volátil de las acciones es demasiado difícil de entender, así como de predecir la tendencia de movimiento de las acciones. Para la toma de decisiones rentables se aplican algoritmos de aprendizaje automático como la cresta bayesiana, el bosque aleatorio, la regresión lineal o la regresión logística. El entrenamiento del modelo se realiza con datos pasados y después de la sintonización, se aplica el mejor algoritmo.

El mejor algoritmo se juzga comparando la precisión lograda mediante el uso de diferentes algoritmos. Estas técnicas de aprendizaje automático pueden predecir los picos y los rendimientos del mercado de valores. Este sistema automático predice los mejores resultados para los inversores y los profesionales del marketing.

Servicio de atención al cliente:

Los proveedores de servicios financieros están adoptando aplicaciones de IA y Aprendizaje Automático para el crecimiento de los servicios institucionales. Para mejorar la experiencia del cliente, los sectores financieros están utilizando aplicaciones móviles a través de las cuales el usuario puede tener una experiencia práctica de los detalles de la cuenta y las transacciones en línea.

Aquí toda la gerencia profundizada de la cuenta y de las transacciones se maneja con análisis apropiado de los datos. De otra manera, algunos sectores financieros están utilizando un chatbot de IA. La implementación de algoritmos de aprendizaje automático en chatbot proporciona auto-respuesta a los clientes. Utiliza NLP (Natural Language processing libraries) para procesar y responder a la voz humana. Los Chatbots pueden estar disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana para los usuarios y dar respuesta desde la base de datos de cada usuario. Esta información es procesada con precisión por algoritmos.

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