consultoría
APLICACIONES
DE MACHINE LEARNING
EN LA BANCA
S MACHINE LEARNING ES LA APLICACIÓN DE TÉCNICAS COMPUTACIONALES Y ESTADÍSTICAS A LA AUTOMATIZACIÓN DE TAREAS, MEDIANTE LA BÚSQUEDA DE PAUTAS EN LA INFORMACIÓN. Jacobo Pérez Schwartz*
egún estimaciones de IBM, 90% de toda la información en la historia se ha creado en los últimos dos años. Los sistemas de cómputo tradicionales requieren programar explícitamente las reglas del negocio o problema que se va a tratar; en cambio, mediante machine learning, el proceso mismo infiere dichas reglas y encuentra relaciones que para un humano sería difícil hallar, y lo hace con mayor prontitud. A continuación, mostraremos ejemplos de la aplicación de machine learning en la banca, aunque varios de ellos son aplicables a empresas de cualquier sector.
DETECCIÓN DE FRAUDES Y LAVADO DE DINERO ¿Cómo detectar operaciones inusuales? Una operación de cierto monto puede ser normal para un cliente e inusual para otro. A partir de las características de la transacción, de los participantes y su comportamiento histórico, es posible detectar de manera automática anomalías potenciales, que el personal del banco analiza posteriormente. De esta manera se reduce el número
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de operaciones que deben revisarse, así como los tiempos, errores y costos. Mediante este proceso pueden prevenirse fraudes y se combate a la delincuencia organizada.
SOLICITUDES DE CRÉDITO Si contamos con una base de datos histórica de créditos, sus características, la información del cliente y si pagó o no, es posible inferir con alta probabilidad el comportamiento futuro de una nueva solicitud de crédito. La forma tradicional de automatizar este proceso consiste en establecer reglas a partir de los datos del cliente, como su edad, escolaridad, ingresos, saldo y monto del crédito. Mediante machine learning, dichas características se alimentan al proceso, y este encuentra similitudes entre clientes e infiere la probabilidad de pago. Si los bancos mejoraran la calidad crediticia de sus préstamos, podrían disminuir el riesgo de incumplimiento, con lo cual reducirían sus tasas y atraerían una mayor clientela.
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