Me temo que tengo prejuicios contra el aprendizaje automático en el ámbito del riesgo de crédito. En mi opinión, se supone que el aprendizaje automático es un aprendizaje no supervisado para que las computadoras puedan tomar decisiones, y sus mayores beneficios son donde los patrones son desconocidos y / o cambian rápidamente en horizontes de tiempo muy cortos (circuito de retroalimentación).
Por el contrario, los patrones en el dominio del riesgo de crédito son bien conocidos y los plazos son largos, al menos seis meses o más. Hay una gran cantidad de técnicas de investigación estadística y operativa que ya brindan excelentes resultados, con medios para transformar datos y abordar problemas. Si aplica el aprendizaje automático, es poco probable que obtenga mejores resultados, y es más probable que lo arruine.
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Cuando respondí por primera vez a esta pregunta, había un área que descuidé. Se trata de préstamos en línea donde los patrones son menos conocidos y la información está cambiando. Esto se aplica especialmente a los préstamos a corto plazo. Una empresa que está utilizando técnicas de autoaprendizaje es KreditTech, con sede en Alemania. Estoy seguro de que hay otros.
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Si está buscando aplicar el aprendizaje automático en el área financiera, los mejores lugares probablemente estarán en fraude y cobranzas. En esas áreas, el ciclo de retroalimentación es más corto y los patrones cambian rápidamente. Esto se aplica especialmente al fraude, donde los sombreros negros cambian constantemente su modus operandi a medida que se frustran sus viejas costumbres.
