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En el siglo XXI las innovaciones tecnológicas han ido aumentando a pasos
agigantados, siendo FinTech uno de los campos más innovadores, junto con sus
aplicaciones llamadas machine learning.
¿Qué es el machine learning?
En el siglo XXI las innovaciones tecnológicas han ido aumentando a pasos agigantados, siendo FinTech uno de los campos más innovadores, junto con sus aplicaciones llamadas machine learning.
¿Cómo se utiliza el machine learning?
El machine learning es una especie de algoritmo que facilita a las aplicaciones el conocer más de sus usuarios sin la necesidad de haberse programado previamente. Es decir, la creación de algoritmos que reciben continuamente información de los usuarios sin la necesidad de preguntarles expresamente.
Se basa en el hecho de crear sistemas, que pueden aprender automáticamente y tienen la capacidad de encontrar similitudes, simples o complejas entre los millones de datos e información proporcionada.
A raíz de que la economía de hoy en día está cada vez más digitalizada y trabaja a partir de datos recopilados, el machine learning se convierte en una herramienta imprescindible para valorar y encontrar las necesidades de diferentes clientes potenciales, automatizando los procesos tanto financieros como tecnológicos. A priori conlleva una serie de ventajas, como el ahorro significativo de costes, optimización de procesos, la posibilidad de utilizarlo en diferentes áreas y la mejora en la autonomía de estos sistemas, sin tener que depender del factor humano.
Las claves para la utilización de machine learning en FinTech.
Uno de los campos donde se puede aplicar el machine learning es el análisis para poder predecir o prever algo. Procesando los datos proporcionados, obtenemos resultados más concretos sobre los mejores micro préstamos sin intereses u obtener los préstamos personales más efectivos según las necesidades de cada cliente en concreto.
Seguidamente, uno de los aspectos fundamentales es la posibilidad de tomar decisiones de manera acertada. Utilizando el sistema de la metodología inteligente llamado Big Data, se buscan patrones comunes para el perfeccionamiento de la toma de decisiones, algo que sirve de gran ayuda a las FinTech.
Debemos tener en cuenta que los algoritmos de machine learning tienen la capacidad de analizar diferentes webs y procesar toda la información relevante de forma rápida, como también realizar comparativas en los buscadores, redes sociales y otras bases de datos que pueden contener información relevante y significativa.
Otro de los campos que debemos de tener en cuenta es la detección de estafas. Según los datos oficiales de IBM, las estafas ascienden a más de 95 millones anuales. Gracias al sistema de formación automática, los procedimientos para identificar estafas se han hecho más sofisticadas y eficientes, utilizando la información de las transacciones para preparar una base o esquema especifico, que encuentre modelos de estafas.
El machine learning también se utiliza en el campo certificación segura como la biométrica -un programa de huellas oculares-. Algunas entidades financieras utilizan sistemas BioCatch para proteger a los clientes de diferentes tipos de ataques, como los Remote Access Trojan (RAT) y otros tipos de malware. Las diferentes aplicaciones biométricas se basan en diferentes tipos de reconocimiento, como voz, huella dactilar, iris, etc.
Gracias al machine learning, las empresas pueden ser más rentables, analizar los mercados de manera más eficaz e identificar clientes potenciales, valorando patrones comunes en sus actividades cotidianas, para ofrecer los mejores productos financieros.
