{"id":3637,"date":"2023-08-09T08:29:27","date_gmt":"2023-08-09T08:29:27","guid":{"rendered":"http:\/\/the-codest.localhost\/blog\/the-age-of-ml-driven-financial-solutions-a-new-era-in-fintech\/"},"modified":"2024-08-09T11:21:45","modified_gmt":"2024-08-09T11:21:45","slug":"la-era-de-las-soluciones-financieras-impulsadas-por-ml-una-nueva-era-en-fintech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecodest.co\/es\/blog\/the-age-of-ml-driven-financial-solutions-a-new-era-in-fintech\/","title":{"rendered":"La era de las soluciones financieras basadas en ML: Una nueva era en Fintech"},"content":{"rendered":"

En mi reciente conversaci\u00f3n sobre la fusi\u00f3n de inteligencia artificial <\/strong> (AI<\/a>) y aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> <\/strong> en el finanzas<\/a> sector, tuve el privilegio de dirigir el di\u00e1logo con preguntas punzantes. Sebastian Niehaus, un experto en el sector, dirigi\u00f3 nuestra inmersi\u00f3n. Ingeniero Machine Learning <\/strong> especializado en Finance cuantitativo y el CTO<\/a> en Tecnolog\u00edas SEKASA <\/a>. La vasta experiencia de Sebasti\u00e1n aport\u00f3 esclarecedores conocimientos sobre la creciente simbiosis de IA y fintech<\/a> <\/strong>.<\/p>\n

Durante nuestra charla CTO, Sebastian y yo profundizamos en el mundo de la IA y las finanzas. A pesar de estar a kil\u00f3metros de distancia, \u00a1la conversaci\u00f3n fluy\u00f3 sin esfuerzo! <\/p>\n

\"conozca<em>pantalla<\/em>two_people"us<\/a> \u00bfpor qu\u00e9 deber\u00eda una empresa financiera considerar la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial en su actividad diaria?<\/b><\/p>\n

Sebasti\u00e1n<\/b>: Sencillamente, permite analizar grandes cantidades de datos<\/a> que no pueden analizarse de ninguna otra forma, creando as\u00ed importantes mercado<\/a> ventajas.<\/p>\n

Finance es sin\u00f3nimo de an\u00e1lisis y tratamiento de datos. Independientemente de si hablamos de proveedores de pagos, empresas de inversi\u00f3n, bancos<\/a> o creadores de mercado. Todos los participantes en el mercado, por peque\u00f1os que sean, realizan an\u00e1lisis con los datos existentes, quiz\u00e1 no con algoritmos extravagantes, pero s\u00ed con otras formas de an\u00e1lisis.<\/p>\n

El problema de los datos, sin embargo, es que los puntos de datos independientes suelen ser in\u00fatiles, s\u00f3lo se vuelven interesantes cuando se les a\u00f1ade contexto. Este contexto puede a\u00f1adirse comparando los datos del caso actual con casos similares o a\u00f1adiendo m\u00e1s datos relacionados y no relacionados. Podr\u00eda ser, por ejemplo, la integraci\u00f3n de otros mercados o datos medioambientales en las decisiones de inversi\u00f3n o una gama m\u00e1s amplia de transacciones en la detecci\u00f3n del fraude. <\/p>\n

Jakub: Desde este punto de vista, \u00bfqu\u00e9 son la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico en general? <\/b><\/p>\n

Sebasti\u00e1n<\/b>: La inteligencia artificial (IA) es el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver problemas y tomar decisiones. <\/p>\n

Machine Learning<\/strong> es un subconjunto de la IA que se centra en el entrenamiento de algoritmos para aprender patrones y hacer predicciones a partir de datos retrospectivos para cumplir una tarea espec\u00edfica. As\u00ed, descubre patrones y mecanismos para automatizar tareas o genera nuevos conocimientos sobre ellas. <\/p>\n

La IA o los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico se han hecho muy populares en los \u00faltimos a\u00f1os porque son capaces de procesar una gran cantidad de caracter\u00edsticas de datos diferentes. Se trata de una gran diferencia con respecto a los modelos estad\u00edsticos cl\u00e1sicos que utilizamos en finanzas desde los a\u00f1os 80. <\/p>\n

Jakub: \u00a1Es una idea interesante! Entonces, \u00bfcu\u00e1les son los beneficios del aprendizaje autom\u00e1tico para Empresas FinTech<\/a>?<\/b><\/p>\n

Sebastian:<\/b> En una frase: Aprovechan todo su potencial. <\/p>\n

FinTech son puros productores de datos y tienen que tratar con grandes cantidades de datos financieros y alternativos. A partir de estos datos, pueden descubrir nuevos potenciales de negocio, asegurar los procesos actuales, hacer m\u00e1s transparentes sus decisiones y mejorar la calidad de las mismas. <\/p>\n

Incluso si los procesos, o especialmente los procesos de decisi\u00f3n, est\u00e1n claramente definidos y funcionan bien, a menudo tiene sentido a\u00f1adir algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para proporcionar una segunda visi\u00f3n y reducir el error subjetivo de los humanos. Esto podr\u00eda, por ejemplo, evitar que las empresas de inversi\u00f3n realicen inversiones FOMO.<\/p>\n

Jakub: \u00bfCu\u00e1l es la motivaci\u00f3n y el argumento empresarial para integrar la IA?<\/b><\/p>\n

Sebasti\u00e1n<\/b>: A menudo se trata de asegurar ventajas competitivas, optimizar procesos o simplemente responder a preguntas concretas. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n hay temas como la viabilidad futura, que es un problema para empresas financieras muy consolidadas, por ejemplo. Estas empresas a menudo ni siquiera saben el potencial que encierran sus datos y acuden con la simple petici\u00f3n: \"Nos gustar\u00eda probar qu\u00e9 se puede mejorar con Machine Learning en nuestra empresa\".<\/p>\n

Perm\u00edtanme hacer la respuesta m\u00e1s tangible con algunos ejemplos: <\/p>\n