Reseña

El aprendizaje automático cae bajo el paraguas de la ciencia de datos e implica la utilización de modelos estadísticos para extraer información y hacer pronósticos, y presenta la ventaja de adquirir conocimientos a través de la experiencia en lugar de depender de una programación explícita. Su función consiste en seleccionar modelos adecuados y proporcionarles datos, lo que en última instancia lleva a que el modelo ajuste sus parámetros de forma autónoma para mejorar su rendimiento.
Los especialistas en análisis de datos se dedican a la formación de modelos de aprendizaje automático utilizando conjuntos de datos existentes. Posteriormente utilizan estos modelos en escenarios prácticos. El modelo se inicia como un proceso que se ejecuta en segundo plano y tiene la capacidad de generar resultados automáticamente según su configuración. Dependiendo de los requisitos específicos de una empresa, los modelos se pueden entrenar periódicamente para garantizar que se mantengan actualizados. Algunas empresas pueden incluso actualizar sus modelos diariamente, aunque esta frecuencia puede variar en función del volumen de datos recopilados.
En el ámbito del aprendizaje automático, se entiende ampliamente que la precisión de los resultados es directamente proporcional al volumen de datos incorporados al modelo. Afortunadamente, el sector financiero cuenta con una amplia gama de datos que abarcan multitud de facetas, incluidos varios tipos de transacciones, información del cliente, detalles de facturas y mucho más. En consecuencia, es inequívoco que los datos desempeñan un papel insustituible en el ámbito del aprendizaje automático dentro de la industria financiera.
El rápido ritmo de los avances tecnológicos evoluciona constantemente y, al mismo tiempo, la cantidad de información que se genera crece exponencialmente. Estos factores combinados indican que, en el futuro cercano, las aplicaciones potenciales del aprendizaje automático en el ámbito de los servicios financieros serán cada vez más imperceptibles y aparentemente inalcanzables. Sin embargo, la mayoría de las instituciones financieras aún no están preparadas para aprovechar plenamente el inmenso potencial de esta tecnología. ¿Cuáles son las razones detrás de esta falta de preparación?