¿Cómo se usa el aprendizaje automático en finanzas? | Consero Global

¿Cómo se usa el aprendizaje automático en finanzas? | Consero Global
13 enero, 2021

Con la inteligencia artificial (IA), la automatización robótica de procesos (RPA) y la analítica inteligente que impulsan el futuro de las finanzas y la contabilidad, la contabilidad manual y las soluciones basadas en hojas de cálculo pronto serán cosa del pasado.

Bajo el paraguas de la IA se encuentra el aprendizaje automático (ML), un concepto que utiliza modelos estadísticos y datos de muestra, aprende de la experiencia, adquiere nuevos conocimientos y realiza tareas específicas sin estar programado explícitamente para hacerlo.

Desde la detección de fraudes y la optimización de la atención al cliente hasta la realización de predicciones informadas basadas en modelos estadísticos, el aprendizaje automático (ML) está remodelando el mundo financiero. En este artículo, definiremos el aprendizaje automático y discutiremos cómo el sector financiero aprovecha los modelos de aprendizaje automático para optimizar los procesos, mejorar la gestión de riesgos y el cumplimiento, reducir los costos operativos y aumentar la productividad.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la ciencia de datos y una aplicación de inteligencia artificial. Como técnica de análisis de datos, “aprende” de la experiencia utilizando un proceso de análisis de datos, algoritmos y métodos computacionales sin programación explícita. El aprendizaje automático no solo reconoce y aplica patrones, sino que usa esos patrones para derivar sus propios algoritmos, recupera comentarios y usa los comentarios para refinar esos algoritmos.

ML tiene varias aplicaciones en diferentes industrias. Los ejemplos de aprendizaje automático en ventas incluyen la simplificación del marketing de productos y la mejora de la precisión de las previsiones de ventas. En las industrias que realizan una documentación que requiere mucho tiempo, el aprendizaje automático simplifica las tareas de entrada de datos utilizando modelos y algoritmos predictivos, lo que reduce la duplicación de datos y las inexactitudes. El sector del marketing utiliza el aprendizaje automático para recopilar patrones de comportamiento de los clientes y predecir la probabilidad de conversión con mayor precisión.

Las formas en que se utiliza el aprendizaje automático en las finanzas

En finanzas y contabilidad, el aprendizaje automático aumenta la precisión de los modelos y reglas financieros, automatiza el análisis de datos e interpreta las actividades financieras. El aprendizaje automático para las finanzas también es más adecuado para actividades que requieren manejar volúmenes masivos de información compleja, como datos financieros históricos. A continuación, presentamos un análisis más detallado de las aplicaciones del aprendizaje automático en las finanzas.

Reduzca los costos operativos mediante la automatización de procesos

El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la automatización son las tecnologías que transforman el sector financiero. Si bien el aprendizaje automático funciona para comprender los datos financieros e impulsar la inteligencia futura, la automatización agiliza las tareas para acelerar los flujos de trabajo. En el sector financiero, las aplicaciones de aprendizaje automático y automatización de procesos incluyen chatbots, automatizaciones de trámites, detección de fraudes, monitoreo financiero y seguridad de la red.

La automatización de procesos financieros, como las cuentas por pagar, la contabilidad fiscal y las conciliaciones, promueve la eficiencia y reduce los errores. Los procesos de rutina, como la recopilación y verificación de facturas, la programación de pagos salientes, la creación de facturas y la entrada de datos transaccionales, también son buenos candidatos para la automatización. Al automatizar estas actividades, las empresas financieras pueden reducir los costos operativos asociados con tareas que requieren mucho tiempo como estas. La tecnología libera a los recursos internos de la empresa del trabajo pesado y libera a los empleados para que se concentren en trabajos de alto valor.

Alternativamente, la automatización también se puede utilizar para reducir costos al permitir que las empresas mantengan un departamento de finanzas interno más pequeño y subcontraten otras actividades financieras y contables. El trabajo contable siempre requerirá un cierto grado de inteligencia emocional. Por lo tanto, contrariamente al mito, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no reemplazarán a los contadores por completo, sino que serán una herramienta estratégica que se utilizará para aliviarlos de la tediosa preparación de datos y las actividades transaccionales manuales.

El aprendizaje automático también ayuda con la clasificación de transacciones mediante el uso de razonamiento inductivo. Las transacciones históricas se convierten en la fuente de datos que ayuda a la computadora a hacer predicciones y aplicarlas a transacciones futuras a medida que se registran.

Mejorar la planificación y el análisis financieros (FP&A)

El aprendizaje automático y la analítica avanzada se pueden utilizar en la planificación y el análisis financieros para definir los modelos de datos utilizados para realizar pronósticos financieros. Los equipos de FP&A pueden tomar estas predicciones y utilizar sus talentos y habilidades de pensamiento crítico para medir y comparar los pronósticos.

En comparación con los métodos tradicionales, el aprendizaje automático, la minería de datos y el análisis predictivo dan como resultado predicciones financieras más precisas, que impulsan una toma de decisiones inteligente. Debido a que siempre existen sesgos inherentes que pueden afectar la calidad de las predicciones, los profesionales de FP&A aún deben aplicar controles internos y garantizar una gobernanza adecuada. Para construir una base sólida sobre la cual construir decisiones financieras, asegúrese de que los datos estén limpios, mantenga la integridad de los datos y adopte tecnología que facilite la colaboración en los procesos comerciales.

Mejore las capacidades de detección de fraude y gestión de riesgos

El proceso tradicional de detección de fraudes requiere mucho tiempo e implica la interacción manual y la evaluación de un gran número de transacciones en tiempo real. Con el aprendizaje automático, los algoritmos y modelos siguen siendo efectivos a pesar del aumento de conjuntos de datos. Si bien los enfoques tradicionales de detección de fraude, como el uso de reglas o consultas de transacciones, todavía se utilizan en la actualidad, ML puede ayudar a detectar la probabilidad de fraude más rápido y a escala.

En la gestión de riesgos bancarios y de seguros, los algoritmos de aprendizaje automático están preparados para reemplazar la gestión de riesgos estadísticos para determinar el nivel de riesgo asociado con los clientes. ML recopila información al analizar el comportamiento y los patrones de gasto para proporcionar inteligencia procesable que se puede utilizar para tomar mejores decisiones. Mediante el uso de algoritmos complejos que utilizan una red neuronal y aprendizaje profundo, ML analiza grandes conjuntos de datos en busca de patrones, los recopila y clasifica a gran velocidad para aprender a responder a diferentes situaciones.

En el sector de los servicios financieros, el aprendizaje automático se puede utilizar para acelerar la calificación crediticia a fin de determinar la solvencia, asignar calificaciones de riesgo a los solicitantes de préstamos y predecir qué clientes potenciales de préstamos están en riesgo de incumplimiento. Para una compañía de seguros, ML se puede utilizar para predecir la probabilidad futura de generar pérdidas y cómo calcular las tarifas de las primas. La tecnología de aprendizaje automático también se puede utilizar en el comercio algorítmico para identificar oportunidades del mercado de valores y estrategias comerciales.

Logra el cumplimiento normativo

Los cambios en las regulaciones pueden requerir una gran cantidad de mano de obra, lo que hace que lograr el cumplimiento de la manera tradicional sea una carga. Con las reglas regulatorias que cambian constantemente, los profesionales de cumplimiento deben mantenerse al día. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización mejoran los procesos regulatorios y de cumplimiento al agilizar los procesos, proporcionar informes más precisos, identificar problemas sistemáticos que aumentan el riesgo y detectar anomalías que indiquen lavado de dinero o fraude.

Reducir la necesidad de intervención humana también significa reducir el riesgo de error humano. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización ayudan a eliminar gran parte de las actividades de procesamiento manual de los equipos de cumplimiento, lo que les permite concentrarse en detectar eventos sospechosos y fraudulentos. La automatización de los protocolos de cumplimiento también genera mayores ahorros de costos y un análisis más preciso de big data. Y gracias a la detección de riesgos en tiempo real, las organizaciones se vuelven más eficientes para lograr el cumplimiento normativo.

Conclusión

La ciencia de la fecha continúa evolucionando, lo que permite que tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático transformen sectores como las finanzas y la contabilidad. Se siguen descubriendo más aplicaciones del aprendizaje automático en las finanzas, y el valor del aprendizaje automático se vuelve más reconocido dentro del ecosistema financiero. Cuando se usa con prudencia, aprovechar el aprendizaje automático en las finanzas puede conducir a una mejor toma de decisiones, una mayor precisión de salida, un análisis más rápido, la eliminación de errores humanos y una mayor consistencia. La clave es seleccionar procesos que puedan mejorarse mediante la capacidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para aprender de los datos financieros y utilizarlos para ejecutar procesos futuros de manera más eficaz.