Reseña

El potencial de las redes neuronales artificiales (RNA) para aumentar la productividad de los mercados financieros es innegable, desde actuar como un poderoso asistente de codificación hasta ejecutar procesamientos de datos autónomos y entrenados para predecir el comportamiento del sector; este es el futuro de la econometría y de la teoría económica del presente. Las RNA podrían aumentar la productividad a través de varios análisis numéricos, es decir, a través de efectos directos de la significancia y representatividad de los métodos estadísticos que impulsa la productividad total de los factores o a través de factores de producción individuales.
De hecho, varios estudios ya apuntan a considerables aumentos de productividad inducidos por las RNA a nivel del sector banca y finanzas. Sin embargo, las estimaciones de los efectos agregados para la nueva banca (mercados Fintech), difieren marcadamente de un país a otro, según la clasificación del nivel de riesgo del Banco Mundial, y que va desde un aumento en el crecimiento anual de la oferta y demanda global de las cuentas nacionales en hasta un crecimiento anual del índice per cápita, esto medido en puntos porcentuales.
El resultado final dependerá de si vemos una adopción y difusión rápida y amplia de métodos discriminantes simples o complejos en todos los sectores de la economía. Hasta ahora, la velocidad de difusión entre sectores y empresas tiene pocos precedentes históricos. Y la evidencia da cuenta de la necesidad del Estado moderno en la adopción de estos métodos de cuantificación sin sesgos. Pero un riesgo clave se deriva de la posibilidad de que la mayor parte del valor creado por las RNA sea extraído por unas pocas empresas del sector y que termine dominando el ecosistema de la economía mundial aniveles de monopolio. Esta es una razón clave por la que el aumento de la productividad de las RNA a nivel de las estadísticas sectorizadas, puede no traducirse en ganancias sostenidas de valor añadido a nivel agregado, ya que el poder de mercado aumenta los costos.