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El machine learning son los sistemas informáticos que a través de algoritmos y grandes volúmenes de datos identifican patrones complejos y aprenden automáticamente. 

En esta ocasión planteamos a nuestros expertos las siguientes cuestiones:

¿Cómo crees que transformará el machine learning la concesión de créditos y préstamos? ¿Podrían mejorar y gestionar mejor la gestión del riesgo?

Machine Learning en finanzas
Machine Learning en finanzas

3 Respuestas

Jaime Fernández

Consultor Fintech y Blockchain de Finnovating. Linkedin

13/09/2018

El Machine Learning, la tecnología que está en boca de todos, se basa en el aprendizaje automático por parte de sistemas o dispositivos que mediante los datos recogidos son capaces de aportar respuestas cuyo grado de precisión aumenta a medida que el inflow de datos es mayor.

No obstante, no se trata únicamente de cantidad, sino también de calidad de los datos. Los datos que se utilicen para definir los algoritmos deben ser de valor, y tener un sentido para aportar respuestas más exactas, reduciendo la probabilidad de error al mínimo.

La relevancia que tiene el Machine Learning en el sector financiero es capital, impactando cualquier área de negocio, tal y como están demostrando actualmente las FinTech. Desde los analistas de inversión, analistas de riesgos, o el departamento de Customer Service pueden apalancarse en esta tecnología para mejorar su funcionalidad, ya bien sea en términos de costes, de agilidad o precisión. 

Entonces, ¿Cómo puede transformar el Machine Learning la concesión de créditos y préstamos? En este caso, esta tecnología juega un papel sumamente importante en la gestión del riesgo, mediante el análisis del perfil del cliente que solicita el crédito. Para conocer el riesgo de impago de cada potencial cliente, el algoritmo creado, y que se pretende mejorar mediante Machine Learning, no se sirve únicamente de datos financieros, sino también de datos comportamentales que se pueden extraer, por ejemplo, de redes sociales o de valoraciones de otras personas en plataformas colaborativas (por ejemplo, valoraciones extraídas de Blablacar, Airbnb o  People). Esto mismo es lo que está haciendo la startup española de Credit-Scoring, Traity.

Gracias a una mayor precisión del riesgo de impago obtenida por estos algoritmos que recogen datos no solo financieros, las empresas financieras que se encuentran en la vertical de Lending podrán reducir sus pérdidas por impago. Cuenta más información se tenga menor será la asimetría de información entre entidad y cliente, pudiendo personalizar el precio del préstamo según el cliente. Este problema es explicado por la “teoría del mercado de los limones”.


Rosa del Blanco

Directora del área financiera en Silvia Albert in company.  Linkedin.

13/09/2018

Sin duda la inteligencia artificial y el Machine Learning va a revolucionar ese sector. Dará lugar una gestión de riesgo más eficaz, automatizada, mucho más rápida y fiable.  Sin embargo, la revolución del sector creo que llegará con Blockchain.


Jacobo Ferrando

Agente financiero. Lasfinanzascambian. @JacoboFerrando

05/11/2018

El machine learning es una disciplina dentro de la inteligencia artificial en la que se crean sistemas que aprenden automáticamente. El sistema identifica patrones complejos en millones de datos, revisa los datos existentes y es capaz de predecir comportamientos futuros. Todo ello sin intervención humana alguna.

Aplicado a la la concesión de créditos y préstamos es claro que su uso mejorará y ayudará a gestionar mejor la gestión del riesgo del cliente. No sólo para la banca o la Fin-Tech que conceda el préstamo, sino también para sus clientes que, ante un cambio de su situación laboral por ejemplo, pueden ver cómo el pago de la cuota supone más de un 50% de su disponible mensual y suponer un quebranto para su situación financiera y también para la del banco. Predecir el impago debe provocar que ocurran cosas para evitar que se llegue a esa situación incómoda para todas las partes.



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