La tecnología
machine learning
o aprendizaje automático
(en español) tiene la capacidad de aumentar los aciertos de los modelos bancarios
en 50%, según afirma Elías Bethencourt, Director de la consultora AIS Group.La adopción de
machine learning
es una necesidad para la banca, por un lado está la capacidad de generar certeza en un mercado extremadamente competitivo y variable, mientras que del otro lado está su aplicación transversal para identificar oportunidades y agregar valor en áreas que van desde la gestión de riesgo a servicio al cliente.A diferencia de la Analítica, que consiste en el análisis de los datos,
machine learning
es un tipo de inteligencia artificial
que aprende por sí solo, sin que exista una programación que dictamine qué analizar y cómo hacerlo. A través de una serie de algoritmos, el sistema procesa miles de millones de datos, estructurados y no estructurados, para identificar patrones complejos y predecir comportamientos futuros.Machine learning
tiene una extensa aplicabilidad en la banca
, debido a que se alimenta de datos y no existe otra industria que conozca tanto a sus clientes como la financiera. Estos son 5 aplicaciones de Machine Learning
en la banca
.Modelado de Riesgo de Crédito
Cuando existe una solicitud de crédito, el
banco
evalúa si la persona o la empresa está en condiciones de pagar el préstamo más los intereses en un determinado tiempo, para esto se valen de medidas de rentabilidad, apalancamiento y muchísimas otras variables como la liquidez para calcular el riesgo, una tarea compleja que en ocasiones puede resultar imprecisa.A partir de Machine Learning, la inteligencia artificial que compone el sistema es capaz de generar modelos de riesgo de crédito, basados en los datos financieros y el comportamiento crediticio y de consumo de sus clientes. Así también pueden identificar cuándo incrementar o reducir la línea de crédito de un cliente, calibrando la tolerancia del del banco al riesgo.
A pesar de que las acciones fraudulentas solamente representan una minúscula fracción del global de transacciones de un banco, el índice de escalabilidad y sus efectos en la reputación de una institución financiera pueden ser enormes . Los esquemas convencionales para identificar el fraude responden a reglas preestablecidas, las cuales no son eficientes en tiempo real.
A través de
Machine Learning
se extraen de los datos, patrones de comportamiento, los cuales se convierten en un conjunto de parámetros o reglas, que aplicados dentro nuevos datos, permiten identificar acciones sospechosas y prevenir fraudes antes de que estos ocurran, de esta forma se trabaja proactivamente.Al analizar la interacción de cada cliente con el banco, es posible identificar su nivel de afinidad y relacionamiento, posiblemente algunos tengan en mente cambiar de institución financiera, lo que implica que en el último periodo han dejado de utilizar servicios financieros.
Existe una infinidad de comportamientos, que al ser analizados a través de Machine Learning, se pueden definir en grupos segmentados, sobre los cuales establecer estrategias puntuales para buscar fidelizarlos o ampliar su cartera de servicios o productos financieros.
Cada vez que un cliente adopte un comportamiento que encaje con un patrón, ingresará dentro de la segmentación, para así generar una mejor experiencia hacia el cliente.
En la industria del ecommerce o la televisión bajo demanda, machine learning constantemente genera recomendaciones basadas en el comportamiento y las interacciones de los clientes.
La misma lógica se puede aplicar en la industria financiera, ya que los canales digitales como las aplicación de banca móvil o la banca online son espacios de interacción del cliente, donde se pueden crear recomendaciones de productos o servicios financieros en base al comportamiento del cliente y sus necesidades.
Incorporar machine learning como parte del
Sistema de Core Bancario
de una institución financiera es una tarea compleja de por sí, que se ve agravada por la incompatibilidad en los lenguajes de programación y la arquitectura sobre la cual está diseñada.Sin embargo, la plataforma de software financiero Omnia Business Platform, al estar desarrollada bajo una
Arquitectura Orientada a Servicios
(AOS) se convierte en el integrador capaz de conectar al Core Bancario o los sistemas Legacy con tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial y Machine Learning.Así, reemplazar el
Sistema de Core Bancario
no se vuelve una necesidad para tomar ventaja de las tecnologías emergentes y ser competitivos en uno de los mercados más innovadores. Los resultados de utilizar Omnia Business Platform
están en un ahorro de 40% de costos y una disminución de 30% en los tiempos de servicio.
