El aprendizaje supervisado ha adquirido un papel fundamental en el sector bancario gracias a su capacidad para analizar datos históricos etiquetados y aprender patrones que ayudan a predecir y clasificar información futura.
Así que, si ya te habías interesado en temas como el test de Turing, los tipos de algoritmos, los tipos de inteligencia artificial o el uso del árbol de decisión, sigue leyendo.
Las funciones principales del aprendizaje supervisado
Es una rama del aprendizaje automático donde los algoritmos se entrenan utilizando un conjunto de datos etiquetados que incluye ejemplos y resultados deseados. En el contexto de la banca, esta técnica ha demostrado ser una herramienta poderosa para una variedad de aplicaciones clave.
Detección de fraudes
Los algoritmos de aprendizaje supervisado son capaces de analizar patrones y anomalías en las transacciones financieras, para detectar y prevenir fraudes. Esto permite una identificación temprana de actividades sospechosas y protege tanto a las instituciones financieras como a los clientes.
Evaluación de riesgos crediticios con aprendizaje supervisado
Esta es otra función destacable, pues mediante el análisis de datos históricos, los modelos de aprendizaje pueden evaluar el credit scoring de los solicitantes de préstamos o hacer el propio reporting. Esto agiliza el proceso de aprobación de créditos y mejora la precisión en la toma de decisiones.
Segmentación de clientes
Este aprendizaje permite una segmentación más precisa de los clientes en grupos, con base en sus características y comportamientos financieros. Esto ayuda a las instituciones a personalizar ofertas y servicios, para satisfacer mejor las necesidades individuales.
Análisis de sentimientos con aprendizaje supervisado
Al aplicar algoritmos de este tipo al análisis de comentarios y reseñas de clientes, las instituciones financieras pueden evaluar el sentimiento general del público. ¿Y por qué esto es útil? Muy simple: así, se puede obtener información sobre la satisfacción del cliente.
Predicción de futuras tendencias de mercado
Por otro lado, los modelos de aprendizaje de esta clase pueden analizar datos históricos y actuales. De esta manera, pueden prever tendencias y comportamientos futuros del mercado, lo que proporciona información valiosa para la toma de decisiones financieras estratégicas.
Las ventajas del aprendizaje supervisado en Open Banking
Vamos de lleno con los beneficios que supone esto en el Open Banking:
Personalización de servicios
Este aprendizaje permite a las instituciones financieras comprender mejor las preferencias y necesidades de los clientes. Así, brinda la oportunidad de ofrecer productos y servicios adaptados a cada individuo.
Eficiencia operativa
La automatización impulsada puede agilizar procesos internos, como la gestión de documentos y la aprobación de préstamos. Por esto, reduce los tiempos de respuesta y los costos operativos.
Reducción de riesgos
La capacidad de evaluar riesgos con mayor precisión contribuye a la reducción de pérdidas y la mitigación de riesgos financieros. Esto es especialmente valioso en un entorno económico volátil.
Innovación y competitividad
Las instituciones financieras que adoptan tecnologías de este tipo de aprendizaje están mejor posicionadas para innovar. Esto quiere decir que se mantienen competitivas en un mercado en constante cambio.
Aumento de Experiencia del Cliente
La combinación de análisis de datos y personalización impulsada por este aprendizaje permite que los clientes se sientan comprendidos y atendidos de manera más efectiva. Esto deriva en una mejor experiencia general.
Los avances tecnológicos y las futuras apuestas
Con la llegada de nuevos avances, como ocurrirá con la tecnología 4,0, también habrá varios cambios en esta área. Por ejemplo:
Aprendizaje profundo
Este aprendizaje es una variante del aprendizaje supervisado. Utiliza redes neuronales para analizar datos complejos y no estructurados, permitiendo un mayor nivel de análisis y comprensión.
Procesamiento del lenguaje natural
Los avances en el procesamiento del lenguaje natural han ampliado las capacidades de los algoritmos para comprender y analizar el lenguaje humano de manera más precisa.
Aprendizaje supervisado aplicado a la privacidad y seguridad de datos
La investigación relacionada con este aprendizaje, en técnicas que preservan la privacidad de los datos, está en aumento. ¿Qué significa esto? Pues que permitirá un uso más seguro de la información sensible.
Las oportunidades para la banca abierta del aprendizaje supervisado
Entonces, este aprendizaje brinda oportunidades sin precedentes para la banca abierta. Al aprovechar su capacidad de análisis y predicción, las entidades financieras pueden ofrecer servicios más eficientes, personalizados y seguros. Además, el machine learning permitirá el desarrollo de nuevas soluciones financieras innovadoras. Asimismo, facilitará el acceso a servicios financieros para una mayor cantidad de personas. ¡Fomentará la inclusión y democratización del sector!
En conclusión, el aprendizaje supervisado se ha convertido en una herramienta esencial para la banca abierta, potenciando sus procesos y mejorando la experiencia del cliente. Con avances tecnológicos en curso y una apuesta continua por la innovación, la banca abierta tiene la oportunidad de seguir creciendo y transformando el mundo financiero en beneficio de todos los usuarios.
Referencias Bibliográficas
CEUPE (2022, 27 de marzo). Aprendizaje supervisado: Qué es, tipos y ejemplo. CEUPE. https://www.ceupe.com/blog/aprendizaje-supervisado.html
IBM (2022, 20 de enero). ¿Qué es el aprendizaje supervisado? IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/supervised-learning
UAM (2020, 4 de octubre). Machine Learning y Deep Learning. UNAM. https://www.iic.uam.es/inteligencia-artificial/machine-learning-deep-learning/
Universidad Europea (2022, 7 de julio). Aprendizaje supervisado y no supervisado. Universidad Europea. https://universidadeuropea.com/blog/aprendizaje-supervisado-no-supervisado/
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