Los beneficios de Machine Learning: cómo mejorará el sector bancario

Fernando F. Coelho06-Jul, 2020

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning llevan años dando mucho de qué hablar. Desde hace poco tiempo se ha sumado a esta tecnología el sector de la banca y vamos a explicar cómo el aprendizaje automático mejorará los bancos y nuestras vidas en general.

Los beneficios de Machine Learning para el sector bancario son muchos: reducir el riesgo de la compañía con los créditos, mejorar la seguridad, detectar fraudes, ofrecer un servicio más rápido mejorando atención al cliente, calcular posibles impagos o mejorar la rentabilidad de las sucursales. El Big Data mejorará las empresas bancarias gracias a sus algoritmos de predicción, pero antes empecemos con un repaso sobre qué es el Machine Learning.

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se utiliza para el aprendizaje automático de “máquinas”. Estas realizan tareas por su propia cuenta para mejorar y entender cómo realizarlas de la manera más perfecta posible Si tenemos en cuenta esta explicación, podemos hallar fácilmente esta tecnología en: asistentes virtuales, coches autónomos o reconocimiento facial, entre otros.

El impacto que está teniendo la Inteligencia Artificial en la industria bancaria mejorará el servicio para los clientes y también aumentará la productividad en general, reduciendo los costes en las principales áreas y permitiendo a los trabajadores aumentar su calidad de vida.

Análisis de datos con Machine Learning

¿Para qué sirve Machine Learning?

Son muchos los beneficios de Machine Learning, pero la creación de un modelo predictivo capaz de interpretar los datos como el cliente necesite, convirtiéndolo en el centro de todo el negocio, puede marcar la diferencia respecto a las empresas que no utilicen Inteligencia Artificial. Su objetivo es definir servicios y mejorarlos para que se ajusten a las necesidades de los usuarios.

Durante el siglo XX, los bancos no utilizaban aprendizaje automático. Los clientes dejaban una «huella» parcial de sus hábitos o conductas y los gestores estudiaban si era interesante o no ofrecerles determinados servicios. Esto provocaba que la mayoría de clientes no pudieran optar a propuestas a las que hoy en día sí pueden acceder gracias a la Inteligencia Artificial.

Ejemplo de Machine Learning en bancos

Si un cliente necesita solicitar un crédito para comprar un coche o una casa, el banco va a evaluar si es apto o no para pagar el préstamo más los intereses con las condiciones y el tiempo que se establece.

¿Antes del aprendizaje automático cómo se comprobaba? Utilizaban variables como calcular el riesgo o las medidas de rentabilidad, siendo una tarea que mostraba un resultado algo impreciso.

Ahora con Machine Learning, los bancos entienden cuándo es posible incrementar o reducir una línea de crédito, ofrecer servicios extra, etc. Gracias a la generación de modelos de riesgo de crédito que el aprendizaje automático estudia, se comprueban: los datos financieros, hábitos de consumo y el comportamiento crediticio de cada cliente, permitiendo obtener una mayor seguridad para el banco.

Machine Learning en el sector bancario

Cada poco tiempo comprobamos en una noticia que se ha realizado una acción fraudulenta en un banco, pero en realidad este tipo de situaciones representan una minúscula parte del total de transacciones que se realizan habitualmente. La cuestión es: ¿qué diferencia había antes y después de usar Machine Learning?

Las herramientas que se utilizaban para identificar el fraude, hoy en día, ya no son eficientes porque es necesario constatar en tiempo real toda la situación. Los modelos de Machine Learning permiten mejorar, en gran medida, la toma de decisiones en riesgo crediticio. ¿Cómo reducir el riesgo crediticio? Creando un “credit scoring” para todos los usuarios que pertenezcan al banco.

El Índice Gini explica que si se utilizan técnicas de Machine Learning aumentará el acierto de predicción de un 55% a más del 90% de acierto. Este dato, que ya ha comprobado el sector bancario en todo el mundo, refleja una realidad sobre la Inteligencia Artificial en los bancos: el riesgo se puede reducir ampliamente en las entidades financieras.

Actualmente los datos reflejan que menos del 20% de las empresas bancarias utilizan aprendizaje automático, Machine Learning o Inteligencia Artificial para limitar al máximo cualquier riesgo con clientes. Como es normal, los grandes líderes del sector bancario saben hacer negocios: casi el 60% de las grandes compañías utilizan analítica avanzada de datos con Big Data y Machine Learning para mejorar sus propias cifras.

Ventajas de Machine Learning en los bancos

  • Es posible detectar posibles impagos en el futuro permitiendo al banco actuar con suficiente antelación.
  • Frenar robos de información, ataques de malware, vulnerabilidades de seguridad, suplantación de identidad, fraude bancario, etc.
  • Obtener mayor seguridad en tecnología biométrica (acceso de clientes a banca online), asistentes virtuales y soluciones front office.
  • Conocer qué servicios le interesan a cada cliente y ofrecérselo de la manera más natural posible para aumentar el porcentaje de conversión con la mínima inversión.
  • Mejorar la gestión de riesgos.

Machine Learning en el sector bancario

El futuro de Machine Learning en los bancos

En el siglo XXI la transformación digital es obligatoria independientemente del tipo de negocio que se tenga. Los datos son el centro del mundo y no saber tratar los datos propios y los externos de la mejor manera posible produce una pérdida de dinero. Sacar el verdadero valor de los datos es un reto para los bancos y el Machine Learning permite extraer el “jugo” del Big Data de la manera más eficiente posible.

Las APIs especializadas en utilizar tecnología Deep Learning y Machine Learning son el punto de partida para una transformación digital. Normalmente la incompatibilidad en los lenguajes de programación y la arquitectura sobre la que se ha diseñado el proyecto impiden una cohesión perfecta, rápida y eficiente.

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Fernando F. Coelho

QA, Tester & Digital Marketing