{"id":3546,"date":"2018-02-28T11:45:30","date_gmt":"2018-02-28T10:45:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techrules.com\/?p=3546"},"modified":"2020-05-10T10:30:20","modified_gmt":"2020-05-10T10:30:20","slug":"es-machine-learning-en-soluciones-de-wealth-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techrules.com\/es\/es-machine-learning-en-soluciones-de-wealth-management\/","title":{"rendered":"Machine Learning en soluciones de wealth management"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"inner-text\">\u00bfQu\u00e9 es el machine learning?<\/h2>\n<p><strong>Machine Learning<\/strong> es un concepto que est\u00e1 en boca todos, aunque no todo el mundo sabe exactamente en qu\u00e9 consciente o el impacto que realmente tiene, y sobre todo que tendr\u00e1, en nuestra sociedad a lo largo de los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n<p>Se trata de un campo de las ciencias de la computaci\u00f3n y de las neurociencias, dentro de la disciplina de la <strong>Inteligencia Artificial<\/strong>, que pretende otorgar a las m\u00e1quinas la capacidad de aprender sin una programaci\u00f3n expl\u00edcita.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>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 petr\u00f3leo del futuro, en muchas ocasiones se ha puesto en duda el futuro de <strong>Big Data<\/strong> y como se aprovechar\u00e1n los datos que d\u00eda a d\u00eda se generan ya sean estructurados o no estructurados y de varias fuentes ya que para aprovecharlos es necesario una gran cantidad de recursos humanos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<blockquote><p><strong>Machine Learning<\/strong> pretende hacer que las m\u00e1quinas sean capaces de aprender, a partir de enormes vol\u00famenes de datos, extraer conclusiones y perfeccionar a lo largo del tiempo la ejecuci\u00f3n de las tareas que realizan mejorando sus rendimientos, eficiencia y resultados. M\u00e1quinas que aprenden solas, en esencia, mediante algoritmos y un proceso inductivo.<\/p><\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El aprendizaje se realiza a partir de la identificaci\u00f3n 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 m\u00e1quina revelando informaci\u00f3n valiosa dentro de los datos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Aprendizaje supervisado:<\/strong> el aprendizaje supervisado consiste en ofrecer a una m\u00e1quina ejemplos de problemas ya resueltos para que aprenda a resolver situaciones semejantes en el futuro. El reconocimiento facial o de im\u00e1genes, este tipo de tecnolog\u00eda ya se est\u00e1 utilizando en las soluciones de TechRules as\u00ed como normalmente se puede ver en procesos de verificaci\u00f3n en m\u00f3viles o en verificaci\u00f3n de firmas digitales en el sistema financiero.<\/li>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<li><strong>Aprendizaje sin supervisi\u00f3n:<\/strong> El algoritmo dispone de ejemplos sin etiqueta alguna. Para que de forma aut\u00f3noma sea capaz de reconocer patrones y asigne etiquetas a las nuevas entradas al sistema y ser capaz de identificar nuevos objetos, tambi\u00e9n en aplicativos como Tower<\/li>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<li><strong>Aprendizaje por refuerzo:<\/strong> Se trata un algoritmo que permite aprender mediante una t\u00e9cnica de  \u201censayo-error\u201d. La t\u00e9cnica permite aprender en base a lo que sucede a su alrededor a partir del feedback que recibe como respuesta a sus acciones. As\u00ed, en base al \u00e9xito en ciertos patrones, perfecciona sus procedimientos que va desarrollando intento tras intento hasta alcanzar el grado m\u00e1ximo de eficiencia posible.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.techrules.com\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/news-machine-learning.jpg\"><img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.techrules.com\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/news-machine-learning.jpg\" alt=\"news-machine-learning\" width=\"776\" height=\"404\" class=\"alignnone size-full wp-image-2733 lazyload\" data-srcset=\"https:\/\/www.techrules.com\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/news-machine-learning.jpg 776w, https:\/\/www.techrules.com\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/news-machine-learning-300x156.jpg 300w, https:\/\/www.techrules.com\/wp-content\/uploads\/2018\/02\/news-machine-learning-768x400.jpg 768w\" data-sizes=\"(max-width: 776px) 100vw, 776px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 776px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 776\/404;\" \/><\/a><\/p>\n<h3>Aplicaciones<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El campo del <strong>Machine Learning<\/strong>, ya hoy en d\u00eda, tiene multitud de aplicaciones aunque las que est\u00e1n por venir superar\u00e1n las que por ahora somos capaces de imaginar. Por ejemplo, los motores de b\u00fasqueda se benefician en la implementaci\u00f3n de este tipo de algoritmos para ofrecer a los usuarios resultados m\u00e1s ajustados a sus preferencias seg\u00fan su uso, a medida que las m\u00e1quinas van obteniendo m\u00e1s peticiones de b\u00fasqueda y recibiendo feedback de las b\u00fasquedas(por ejemplo, cuando un usuario permanece mucho tiempo en una p\u00e1gina, lo que indicar\u00eda que el contenido se ajusta a lo que se buscaba), \u00e9stas pueden ajustar los resultados para cada usuario de acuerdo con sus gustos, preferencias e intereses.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En el mundo de la Gesti\u00f3n de Patrimonio se espera que el Machine Learning tenga un gran desarrollo, escuchando iniciativas que se est\u00e1n desarrollando, TechRules (www.techrules.com) como un referente en el sector FinTech en Espa\u00f1a y Europa, est\u00e1 trabajando en soluciones que por medio del uso de <strong>Machine learning<\/strong> mejoran los procesos de recomendaci\u00f3n de inversi\u00f3n tomando como fuente de datos no solo el perfil de riesgo del inversor, pero tambi\u00e9n sus gustos y hasta el nivel de seguimiento que le da a su cartera. TechRules, considera importante tomar en cuenta los cambios en h\u00e1bitos de consumo, con una en la tendencia hacia los ecosistema completamente digital, es por ello del \u00e9xito de nuevas propuestas como los <strong>Chatbot<\/strong> como manera para mejorar la experiencia del cliente.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Sin duda se espera un gran desarrollo tecnol\u00f3gico en los resultados de predicci\u00f3n obtenidos por medio de soluciones basadas en <strong>machine learning<\/strong> con el objetivo de mejorar la experiencia general del inversor y abrir nuevas oportunidades centradas en el cliente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 es el machine learning? Machine Learning es un concepto que est\u00e1 en boca todos, aunque no todo el mundo sabe exactamente en qu\u00e9 consciente o el impacto que realmente tiene, y sobre todo que tendr\u00e1, en nuestra sociedad a lo largo de los pr\u00f3ximos a\u00f1os. 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