Por: ADL Digital Lab
Una tendencia que ha surgido en el sector financiero es el uso de Redes Neuronales Artificiales que traen múltiples beneficios para el negocio. Estas se convierten en un aliado indispensable e inseparable a la hora de implementar procesos de transformación al interior de las entidades.
Para que estos procesos de cambio sean efectivos, existen plataformas de datos corporativas como Augusta que, gracias a altas capacidades tecnológicas en Big Data y junto a equipos expertos de ingeniería y científicos de datos pueden proveer soluciones a problemas de negocio. Además, permite lograr el máximo aprovechamiento de la data disponible acorde con estrategia de datos corporativa y en consecuencia, incrementar la generación de valor, con la capacidad de integración y operativización de los sistemas tecnológicos que se requieran.
Algunos ejemplos de esta implementación de Redes Neuronales Artificiales en el sector financiero son:
•En el proceso de evaluación y asignación de préstamos, las Redes Neuronales Artificiales ofrecen una precisión aproximada entre 85% y 90%, lo que representa una mejora significativa frente a los métodos humanos.
•En la búsqueda del cliente ideal de tarjeta de crédito, haciendo uso de los hábitos de consumo de los clientes las Redes Neuronales Artificiales pueden analizar cientos de variables. Esto supera a los métodos tradicionales de analítica que solo pueden analizar unas cuantas.
•En el mercado accionario, mediante el uso de datos históricos y predicciones basadas en diferentes parámetros, las Redes Neuronales se utilizan generalmente para manejar predicciones tanto de índices bursátiles como de valores bursátiles.
•Detección de Fraude: la capacidad de las Redes Neuronales pueden tomar múltiples entradas, procesarlas para deducir relaciones ocultas, es aquí donde juegan un papel importante en el reconocimiento de imágenes y personajes. Lo que esto significa es que más bancos pueden aprovechar las redes neuronales para detectar mejor el fraude. Por ejemplo, una entidad podría identificar si dos firmas escritas provienen de la misma persona.
