La inteligencia artificial al servicio del sector bancario
En el mundo actual, las empresas están recurriendo cada vez más al aprendizaje automático (ML) para optimizar sus funciones y obtener ventajas competitivas. El aprendizaje automático ofrece una promesa significativa de incrementar los ingresos, fomentar el crecimiento empresarial y reducir costos a través de la optimización de funciones clave como la previsión de oferta y demanda, la predicción de la rotación de clientes, la puntuación de riesgo crediticio y el pronóstico de entregas tardías, entre otros.
Sin embargo, el desarrollo de ciclos convencionales de ML puede ser un proceso que lleve desde semanas hasta varios meses, además de requerir un entendimiento profundo de la ciencia de datos y habilidades de desarrollo en ML. Esto suele resultar en un retraso prolongado de las ideas de los analistas de negocio que buscan implementar modelos de ML, debido a la capacidad limitada de los equipos de ingeniería de datos y ciencia de datos y las actividades de preparación de datos necesarias. Una reciente implementación en una institución bancaria ha demostrado cómo un analista financiero o de negocios puede predecir fácilmente el estado de pago de un préstamo utilizando un modelo de aprendizaje automático, sin necesidad de convertirse en un experto del área. Gracias a una serie de herramientas avanzadas, el analista puede recopilar la información necesaria, limpiar y completar los datos faltantes ...