En tan solo unos pocos años, la industria fintech cada vez gana más popularidad en distintos países y economías emergentes, tanto a nivel de posicionamiento público, relaciones públicas con los gobiernos y atracción de grandes capitales de inversión.
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La creación de estas empresas no sólo ha abierto un nuevo capítulo en la inclusión financiera de distintas personas, sino que también ha incentivado la competencia en el sistema financiero; algo bastante positivo pues obliga a todas las instituciones bancarias ya establecidas a renovarse e impulsa el progreso tecnológico.
Estos cambios en el ecosistema se deben principalmente al avance de tecnologías como el Machine Learning. Por ello, creemos pertinente entender con más profundidad cómo es que se utiliza esta tecnología en la operación de esta industria y ver cómo han conseguido los resultados que vemos hoy en el panorama.
La relación entre el Machine Learning y las finanzas
El Machine Learning (ML), también conocido como aprendizaje automático, se utiliza en varios aspectos de nuestras vidas, pues su avanzada capacidad para detectar patrones y realizar sugerencias con base en ello, por lo que nos permite ser mejores para resolver problemas urgentes. Tampoco olvidemos que esta tecnología también cada vez es más ágil para el procesamiento del lenguaje humano, algo sumamente útil para el desarrollo de bots. De hecho, algunos expertos prevén que para el 2022 esta aplicación de inteligencia artificial tendrá un valor de un poco más de 7 millones de dólares.
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Consecuentemente las Fintech que han desarrollado e implementado el machine learning en el sector bancario o de finanzas normalmente logran captar la atención con mayor facilidad de fondos de riesgo. Al respecto, una agencia consultora que se dedica a la investigación de startups y tecnologías emergentes concluyó que las aplicaciones de aprendizaje automatizado lideraron los esquemas de financiamiento durante el segundo trimestre del 2018 y de todos los tiempos.
Aplicaciones de Machine Learning en las Fintech
Por supuesto el Machine Learning tiene más aplicaciones fuera del mundo de las finanzas, sin embargo esta industria ha logrado desarrollar bastantes usos, y esto a su vez se debe al gran volumen de datos que este sector económico produce día con día y que lleva un buen rato recopilando. Con todo esta vasta cantidad de datos, los modelos de aprendizaje automático pueden encontrar correlaciones que un humano no podría encontrar tan fácilmente.
Estas habilidades le permiten a los proveedores Fintech reconocer nuevas oportunidades de negocios, para así tomar mejores decisiones e implementar estrategias más coherentes para un mercado que ha sido un tanto abandonado por las instituciones bancarias tradicionales. Un buen ejemplo de esto es Clip, una Fintech mexicana quien ha sido nombrada por la revista Fast Company como una de las 10 compañías más innovadoras en Latinoamérica por facilitar tecnología de pagos para que los pequeños negocios pudieran cobrar en medio de la pandemia.
Por estas razones no es ninguna sorpresa que el mundo de las finanzas, y sobretodo en la industria fintech, se hable sobre la importancia de esta tecnología en el desarrollo de estos relativamente nuevos productos y servicios como agregadores de pago, remesas, aplicaciones para manejar las finanzas personales, tarjetas de crédito completamente digitales, microcréditos, wallets para hacer inversiones, criptomonedas, etc.
Pero para que todo quede más claro a continuación vamos a explicar específicamente cuáles son las aplicaciones de Machine Learning en la industria Fintech.
Préstamos a personas físicas
Desde hace un tiempo distintos inversionistas e instituciones prestatarias han incrementado significativamente por amplificar su cartera de clientes con el mínimo de riesgo, de tal forma que el score crediticio potenciado por machine learning les ha permitido tomar mejores decisiones para lograr estos objetivos.
Lo que hace esta tecnología es que permite conocer mejor la capacidad de pago de las personas pues se procesan con más datos y cálculos más complejos que los modelos tradicionales, los cuales sólo consideran como puntuación en el buró de crédito o total de ingresos. Con Machine Learning añade una capa adicional de datos para incluir otros factores en la toma de decisión como pagos de renta de vivienda, perfiles de redes sociales y en algunos casos información médica. Todo esto ayuda a que se tenga un score crediticio mucho más preciso, con más rapidez y de forma automatizada.
Protección antifraude
Este nuevo boom de servicios financieros ha impuestos nuevos retos, uno de los más importante es el fraude. Este es un problema complicado para todos los proveedores de servicios financieros de todos los tamaños, por lo que el Machine Learning podría ser la clave para disminuir los percances.
Con la extensa base de datos que se tienen de las transacciones en tipo real, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar toda esta información para robustecer y actualizar las reglas de los servicios antifraude, minimizando la intervención humana. Al ejecutar los algoritmos el sistema aprenderá a reconocer la actividad que parezca sospechosa, detectar actividades inusuales en segundos, por ejemplo, en los pagos en línea.
Cumplir con las regulaciones gubernamentales
Las fintech han logrado revolucionar el sistema financiero en todo el mundo, en respuesta a estos nuevos modelos de negocios se han actualizado las regulaciones gubernamentales para vigilar que los usuarios reciban condiciones justas y transparentes. También este monitoreo sirve para obligar al sector a interponer medidas anti lavado de dinero, financiamiento del terrorimos y rendición tributaria.
Concentrarse en estas nuevas normativas Fintech y bancarias requiere mucho tiempo y dinero. Aun así, esta inversión no garantiza que todas las nuevas regulaciones se sigan en tiempo y manera. Sin embargo, los algoritmos de Machine Learning pueden leer y aprender de un montón de documentos normativos y pueden detectar correlaciones entre las directrices. Es decir, las plataformas financieras potenciadas por esta tecnología pueden rastrear y supervisar automáticamente los cambios normativos a medida que aparecen. De este modo, se puede garantizar que las transacciones de los clientes cumplan con los requisitos normativos.
Las ventajas de esto son:
- Cumplir con mayor éxito las normas, leyes y expectativas de supervisión aplicables.
- Las tareas que consumen tiempo y a menudo son complicadas pueden ser realizadas por máquinas en lugar de por humanos.
- El trabajo normativo puede realizarse más rápidamente con un riesgo mínimo de incumplimiento, reduciendo las múltiples tareas manuales.
En conclusión
Cómo ves el mundo de los servicios financieros ha entrado en una nueva era de progreso tecnológico a través de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, pues han empezando a desempeñar un papel importante en diversos procesos, como la aprobación de préstamos, el cumplimiento legislativo y la prevención del fraude. Sin embargo, aún son sólo unas cuantas Fintech las que han adoptado el machine learning como motor principal de operación y de negocio. Por ello, es clave que estos nuevos jugadores aprendan a implementar las capacidades de machine learning y ponerse al día con esta tendencia.
Fuentes:
- https://medium.com/@annoleksyuk/5-uses-of-machine-learning-in-finance-and-fintech-9cf4a7530695
- https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/mx/Documents/financial-services/2018/Fintech-y-el-sistema-financiero-mexicano.pdf
- https://www.fastcompany.com/90600367/latin-america-most-innovative-companies-2021