Aprendizaje automático (en finanzas)

El aprendizaje automático se ha vuelto una herramienta fundamental en diversos campos, y las finanzas no son la excepción. Ya no es suficiente basarse únicamente en análisis y predicciones humanas para tomar decisiones financieras, es necesario ir más allá y aprovechar el poder de la inteligencia artificial. En este artículo, exploraremos cómo el aprendizaje automático está revolucionando el mundo de las finanzas, permitiendo realizar análisis más precisos, detectar patrones ocultos y tomar decisiones informadas. Descubre de qué manera esta tecnología disruptiva está transformando el panorama financiero y cómo puedes aprovecharla para obtener mejores resultados en tus inversiones. ¡Prepárate para sumergirte en el fascinante mundo del aprendizaje automático aplicado a las finanzas!

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para detectar fraudes, automatizar actividades comerciales y brindar servicios de asesoramiento financiero a inversores.

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¿Qué es el aprendizaje automático (en finanzas)?

El aprendizaje automático en finanzas ahora se considera central para diversos servicios y aplicaciones financieras, incluida la gestión de activos, la evaluación de niveles de riesgo, el cálculo de puntajes crediticios e incluso la aprobación de préstamos. El aprendizaje automático es un subcampo de la ciencia de datos que ofrece la capacidad de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programado.

Aprendizaje automático (en finanzas)

Como aplicación de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático se centra en desarrollar sistemas que puedan acceder a conjuntos de datos y el sistema ajusta automáticamente sus parámetros para mejorar las experiencias. Los sistemas informáticos realizan operaciones en segundo plano y producen resultados automáticamente en función de cómo han sido entrenados.

El aprendizaje automático tiende a ser más preciso a la hora de generar conocimientos y hacer predicciones cuando se introducen grandes cantidades de datos en el sistema. Por ejemplo, la industria de servicios financieros a menudo encuentra cantidades masivas de datos sobre transacciones diarias, facturas, pagos, proveedores y clientes que son perfectos para el aprendizaje automático.

Hoy en día, muchas empresas líderes de servicios financieros y fintech están integrando el aprendizaje automático en sus operaciones, lo que da como resultado un proceso más eficiente, riesgos reducidos y carteras mejor optimizadas.

Resumen

  • El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que utiliza modelos estadísticos para hacer predicciones.
  • En finanzas, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para detectar fraudes, automatizar actividades comerciales y brindar servicios de asesoramiento financiero a inversores.
  • El aprendizaje automático puede analizar millones de conjuntos de datos en un corto período de tiempo para mejorar los resultados sin necesidad de programación explícita.

Cómo se utiliza el aprendizaje automático en las finanzas

Hay varias formas en que se utilizan el aprendizaje automático y otros principios de inteligencia artificial (IA) en la industria financiera. Las aplicaciones del aprendizaje automático en finanzas incluyen:

Comercio algorítmico

El comercio algorítmico es el uso de algoritmos para tomar mejores decisiones comerciales. Por lo general, los comerciantes crean modelos matemáticos que monitorean las noticias económicas y la actividad comercial en tiempo real para identificar cualquier factor que pueda causar que los precios de los valores suban o bajen. El modelo tiene un conjunto predeterminado de instrucciones sobre varios parámetros (como el momento, el precio, la cantidad y otros factores) para realizar operaciones sin la participación activa del comerciante.

A diferencia de los traders humanos, el trading algorítmico puede analizar simultáneamente grandes cantidades de datos y ejecutar miles de operaciones cada día. El aprendizaje automático toma decisiones comerciales rápidas, lo que brinda a los operadores humanos una ventaja sobre el promedio del mercado.

Además, en el comercio algorítmico, las decisiones comerciales no se toman en función de las emociones, lo cual es una limitación común entre los operadores humanos cuyo juicio puede verse influenciado por emociones o aspiraciones personales. El método de negociación lo utilizan principalmente administradores de fondos de cobertura e instituciones financieras para automatizar las actividades comerciales.

Detección y prevención de fraude

El fraude es un problema importante para las instituciones bancarias y las empresas de servicios financieros y causa miles de millones de dólares en pérdidas cada año. Normalmente, las empresas financieras almacenan grandes cantidades de sus datos en línea, lo que aumenta el riesgo. violación de la seguridad. Con los crecientes avances tecnológicos, el fraude en la industria financiera ahora se considera una gran amenaza para los datos valiosos.

Los sistemas de detección de fraude anteriores se basaban en un conjunto de reglas que los estafadores modernos podían eludir fácilmente. Por lo tanto, la mayoría de las empresas hoy en día utilizan el aprendizaje automático para detectar y combatir transacciones financieras fraudulentas. El aprendizaje automático implica escanear grandes cantidades de datos para detectar actividades o anomalías únicas y marcarlas para que los equipos de seguridad las investiguen más a fondo.

Funciona comparando una transacción con otros puntos de datos (como el historial de la cuenta del cliente, la dirección IP, la ubicación, etc.) para determinar si la transacción marcada es consistente con el comportamiento del titular de la cuenta. Dependiendo del tipo de transacción, el sistema puede rechazar automáticamente un retiro o una compra hasta que un humano tome una decisión.

Gestión de carteras (robo-advisors)

Los robo-advisors son aplicaciones en línea impulsadas por aprendizaje automático que brindan a los inversores asesoramiento financiero automatizado. Las aplicaciones utilizan algoritmos para construir una cartera financiera de acuerdo con los objetivos y la tolerancia al riesgo del inversor.

Los robo-advisors requieren mínimos de cuenta bajos y suelen ser más baratos que los administradores de cartera humanos. Cuando utilizan robo-advisors, los inversores deben ingresar sus objetivos de inversión o ahorro en el sistema y el sistema determina automáticamente las mejores opciones de inversión con el mayor rendimiento.

Por ejemplo, un inversionista que tiene 30 años y una meta de ahorro de $500,000 para su jubilación puede ingresar esas metas en la solicitud. Luego, la aplicación distribuye las inversiones entre diferentes instrumentos financieros y clases de activos (como acciones, bonos, bienes raíces, etc.) para lograr los objetivos a largo plazo del inversor. La aplicación optimiza los objetivos del inversor en función de las tendencias del mercado en tiempo real para encontrar la mejor estrategia de diversificación.

Préstamo

En los sectores bancario y de seguros, las empresas acceden a millones de datos de los consumidores que pueden utilizarse para entrenar el aprendizaje automático para simplificar el proceso de suscripción. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar decisiones rápidas de suscripción y calificación crediticia, ahorrando a las empresas tiempo y recursos financieros utilizados por los humanos.

Los científicos de datos pueden entrenar algoritmos para analizar millones de conjuntos de datos de consumidores para comparar registros, buscar excepciones únicas y tomar una decisión sobre si un consumidor califica para crédito o seguro.

Por ejemplo, el algoritmo se puede entrenar para analizar datos del consumidor como edad, ingresos, ocupación y el historial crediticio del consumidor (historial de morosidad, si ha pagado préstamos, historial de ejecuciones hipotecarias, etc.) para que pueda determinar todos los resultados. que lo determinan podrían determinar si el consumidor califica para un préstamo o una póliza de seguro.

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