Bueno, las finanzas son algo sin lo que ninguna persona puede vivir. Incluso si eres un monje, necesitas financiación para construir ese monasterio. Y dado el hecho de que los países emergentes como China e India con su increíble aumento del PIB cada año, es seguro decir que las finanzas juegan un papel fundamental en el desarrollo de un país.
La era actual debería llamarse la era de la tecnología, ya que hemos realizado muchas mejoras tecnológicas en la tecnología, especialmente en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Ahora veamos algunos casos de uso sobre cómo el aprendizaje automático puede ayudar en finanzas:
- Cómo seleccionar los atributos sensibles en un conjunto de datos
- ¿Cómo se puede institucionalizar Analytics en una organización de telecomunicaciones?
- Cómo rotar un conjunto de datos en R
- ¿Es necesario un título de maestría en ciencia de datos?
- ¿Cuál es la mejor opción de alojamiento para una empresa de big data?
Evaluación del puntaje crediticio de los clientes:
Muy a menudo vemos corporaciones multinacionales incumpliendo con el pago de su deuda a los bancos. Incluso después de ser extremadamente cuidadoso y verificar la credibilidad de las corporaciones, este parece ser un problema muy común en el sector financiero.
ML podría acelerar el proceso de otorgar crédito a los clientes y evitar la diligencia debida que requiere mucho tiempo.
Para identificar el puntaje crediticio del cliente, utilizamos algoritmos de regresión. Estos algoritmos utilizan un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. El análisis de regresión ayuda a comprender cómo cambia el valor típico de la variable dependiente cuando se modifica cualquiera de las variables independientes mientras se fijan las variables independientes. Estos algoritmos se usan ampliamente en pronósticos y predicciones, donde su uso se ha acelerado con el campo del aprendizaje automático.
Para saber más brevemente sobre el procedimiento, lea este blog.
Detección de fraude:
En el mundo digital por venir, no habrá robo físico de dinero, ya que el mundo está buscando pagos digitales. Debido a esto, los ladrones cambiarían a otros medios digitales para robar el dinero de alguien. Y esto también podría ser imposible de rastrear, ya que Internet es un océano de datos y probablemente tomaría mucho tiempo atrapar al criminal.
El proceso de detección de fraude que utiliza el aprendizaje automático comienza con la recopilación y la segmentación de los datos en tres segmentos diferentes. Luego, el modelo de aprendizaje automático se alimenta con conjuntos de capacitación para predecir la probabilidad de fraude. Estos conjuntos de datos se encuentran a partir de datos históricos. Por último, creamos modelos como un paso esencial para predecir el fraude o la anomalía en los conjuntos de datos. La detección de fraude ahora toma mucho menos tiempo en comparación con la detección tradicional. Dado que el uso del aprendizaje automático es aún pequeño y está creciendo, en unos años evolucionará mucho más y podrá detectar fraudes complejos.
Predicción de stock:
Todos sabemos quién es Warren Buffett y cómo hizo su fortuna en el mercado de valores. Pero no todas las personas nacen con las habilidades comerciales del señor Buffett. Muchas personas recurren al comercio de acciones con la esperanza de ganar dinero rápido. Pero solo unos pocos realmente triunfan.
Bueno, ahora con el uso del aprendizaje automático, la predicción de acciones se ha vuelto bastante simple. Estos algoritmos de aprendizaje automático hacen uso de datos históricos sobre la empresa, como balances, declaraciones de pérdidas y ganancias, etc. Y finalmente, analícelos para descubrir signos significativos sobre el futuro de la empresa.
Además, el algoritmo también puede buscar noticias sobre la compañía. Y aprenda de fuentes de todo el mundo sobre cómo se siente el mercado con respecto a la compañía. Además, con el procesamiento del lenguaje natural, puede escanear a través de los canales de noticias y las bibliotecas de videos de las redes sociales para encontrar más datos sobre la compañía. Como esta tecnología aún se está desarrollando y no es lo suficientemente precisa. Es seguro decir que en el futuro cercano podrá hacer predicciones muy precisas del mercado de valores.
Tu propio asistente personal:
No todos son capaces de tener una secretaria / asistente. Tener un asistente ayudaría enormemente a cualquier persona a reducir su carga de trabajo y tener ideas para completar tareas rápidamente. Con la creciente popularidad de los chatbots, cada persona puede tener sus propios asistentes virtuales que pueden ayudarlos en cualquier cosa. Ya sea ayuda médica, consejos financieros, tareas cotidianas, ayuda emocional, etc. El asistente puede ofrecer todo, también las 24 horas del día y los 365 días del año.
Un bot de finanzas también puede convertir terminología financiera compleja en lenguaje sencillo, ahorrando tiempo y reduciendo el dolor. Podría ayudarlo a rastrear sus gastos y ayudarlo a ahorrar dinero. La plataforma de inteligencia artificial de Kasisto impulsará un banco solo móvil en la India, donde Chatbots se encargará de todo tipo de solicitudes de los clientes.
Tareas como Alerta al cliente, Transferencia de dinero, Cheques de depósitos, Consultas, Preguntas frecuentes y búsqueda, Canal de entrega de contenido, Atención al cliente, ofertas, etc., pueden lograrse fácilmente mediante bots bancarios.
En conclusión , aunque el aprendizaje automático es una tecnología más nueva, hay muchos académicos y expertos de la industria entre los cuales el aprendizaje automático es muy popular. Es seguro decir que hay muchas más innovaciones en este campo. Y adoptar Machine Learning también tiene sus propios contratiempos debido a la sensibilidad de los datos, los requisitos de infraestructura, la flexibilidad de los modelos comerciales, etc. Pero las ventajas superan los inconvenientes y ayudan a resolver muchos problemas con Machine Learning.
