Machine Learning en soluciones de wealth management

¿Qué es el machine learning?

Machine Learning es un concepto que está en boca todos, aunque no todo el mundo sabe exactamente en qué consciente o el impacto que realmente tiene, y sobre todo que tendrá, en nuestra sociedad a lo largo de los próximos años.

Se trata de un campo de las ciencias de la computación y de las neurociencias, dentro de la disciplina de la Inteligencia Artificial, que pretende otorgar a las máquinas la capacidad de aprender sin una programación explícita.

 

No obstante, dicho aprendizaje requiere de una materia primera, en cantidades suficientes como para poder extraer conclusiones y conocimiento. Esta materia no es otra que los datos, el petróleo del futuro, en muchas ocasiones se ha puesto en duda el futuro de Big Data y como se aprovecharán los datos que día a día se generan ya sean estructurados o no estructurados y de varias fuentes ya que para aprovecharlos es necesario una gran cantidad de recursos humanos.

 

Machine Learning pretende hacer que las máquinas sean capaces de aprender, a partir de enormes volúmenes de datos, extraer conclusiones y perfeccionar a lo largo del tiempo la ejecución de las tareas que realizan mejorando sus rendimientos, eficiencia y resultados. Máquinas que aprenden solas, en esencia, mediante algoritmos y un proceso inductivo.

 

¿Cómo funciona?

 

El aprendizaje se realiza a partir de la identificación de patrones, desarrollando la capacidad de asociar ideas, conceptos, resultados, datos, procesos o cualquier otro aspecto que pueda extraerse de dichos datos. Este proceso, imposible de realizar por un ser humano, puede ser ejecutado por una máquina revelando información valiosa dentro de los datos.

 

  • Aprendizaje supervisado: el aprendizaje supervisado consiste en ofrecer a una máquina ejemplos de problemas ya resueltos para que aprenda a resolver situaciones semejantes en el futuro. El reconocimiento facial o de imágenes, este tipo de tecnología ya se está utilizando en las soluciones de TechRules así como normalmente se puede ver en procesos de verificación en móviles o en verificación de firmas digitales en el sistema financiero.
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  • Aprendizaje sin supervisión: El algoritmo dispone de ejemplos sin etiqueta alguna. Para que de forma autónoma sea capaz de reconocer patrones y asigne etiquetas a las nuevas entradas al sistema y ser capaz de identificar nuevos objetos, también en aplicativos como Tower
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  • Aprendizaje por refuerzo: Se trata un algoritmo que permite aprender mediante una técnica de “ensayo-error”. La técnica permite aprender en base a lo que sucede a su alrededor a partir del feedback que recibe como respuesta a sus acciones. Así, en base al éxito en ciertos patrones, perfecciona sus procedimientos que va desarrollando intento tras intento hasta alcanzar el grado máximo de eficiencia posible.

 

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Aplicaciones

 

El campo del Machine Learning, ya hoy en día, tiene multitud de aplicaciones aunque las que están por venir superarán las que por ahora somos capaces de imaginar. Por ejemplo, los motores de búsqueda se benefician en la implementación de este tipo de algoritmos para ofrecer a los usuarios resultados más ajustados a sus preferencias según su uso, a medida que las máquinas van obteniendo más peticiones de búsqueda y recibiendo feedback de las búsquedas(por ejemplo, cuando un usuario permanece mucho tiempo en una página, lo que indicaría que el contenido se ajusta a lo que se buscaba), éstas pueden ajustar los resultados para cada usuario de acuerdo con sus gustos, preferencias e intereses.

 

En el mundo de la Gestión de Patrimonio se espera que el Machine Learning tenga un gran desarrollo, escuchando iniciativas que se están desarrollando, TechRules (www.techrules.com) como un referente en el sector FinTech en España y Europa, está trabajando en soluciones que por medio del uso de Machine learning mejoran los procesos de recomendación de inversión tomando como fuente de datos no solo el perfil de riesgo del inversor, pero también sus gustos y hasta el nivel de seguimiento que le da a su cartera. TechRules, considera importante tomar en cuenta los cambios en hábitos de consumo, con una en la tendencia hacia los ecosistema completamente digital, es por ello del éxito de nuevas propuestas como los Chatbot como manera para mejorar la experiencia del cliente.

 

Sin duda se espera un gran desarrollo tecnológico en los resultados de predicción obtenidos por medio de soluciones basadas en machine learning con el objetivo de mejorar la experiencia general del inversor y abrir nuevas oportunidades centradas en el cliente.

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