En el camino hacia el éxito con Inteligencia Artificial y Big Data Analytics: las FinTech están despegando.

El sector de la tecnología financiera – FinTech – está floreciendo en todo el mundo, y continúa dependiendo de la Inteligencia Artificial (IA) y Big Data Analytics.

Actualmente, alrededor de 20.000 FinTech en todo el mundo muestran ambición. Actúan de forma dinámica y saben que la IA, el aprendizaje automático (ML, Machine Learning) y las soluciones de Big Data Analytics marcan la diferencia entre el éxito y el fracaso. Porque con estas tecnologías pueden diferenciarse de la competencia, especialmente de las instituciones financieras convencionales.

Inteligencia Artificial y Big Data Analytics

En la industria financiera, las soluciones de Inteligencia Artificial y Big Data Analytics ya se están utilizando en áreas como el comercio algorítmico, la supervisión del comercio y la detección de fraudes. En el comercio de valores automatizado (el llamado “trading algorítmico”) Big Data Analytics permite un grado de flexibilidad y especialización inaccesible para los humanos. Aunque solo sea porque los algoritmos pueden vigilar el mercado las 24 horas del día, los siete días de la semana. Con las especificaciones correspondientes con respecto a eventos especiales, como la ejecución automática de una orden si el IBEX cierra 100 puntos por debajo de la media móvil de 20 días, los algoritmos pueden reaccionar a situaciones de mercado sorprendentes sin emociones humanas.

Nombres grandes y conocidos en el mercado financiero utilizan la ayuda de la IA para realizar transacciones de gran volumen, sin desencadenar movimientos de precios adversos. Para hacerlo, los algoritmos dividen los volúmenes de órdenes más grandes en órdenes parciales más pequeñas. Lo hacen utilizando parámetros definidos, y coordinan de forma independiente el momento en que se ejecuta la orden.

Financial Data Analytics

Los análisis de datos financieros (Financial Data Analytics) respaldados por IA permiten establecer precios basados en el riesgo, e identificar rápidamente patrones sospechosos que indican fraude o lavado de dinero, incluso si los inversores fraudulentos trabajan juntos en varias cuentas.

Pero a pesar de todos los avances en IA y ML, hasta ahora se ha impedido que el sector financiero utilice modelos más complejos debido a problemas de interoperabilidad, sistemas heredados y la falta de personal especializado adecuado. También existen preocupaciones regulatorias. Particularmente en las áreas de gobernanza de datos, evaluación de riesgos, auditabilidad, y la evitación de prejuicios inherentes.

Para la industria FinTech, estos desafíos a los que se enfrentan los bancos y las empresas financieras abren numerosas oportunidades. Las FinTech pueden usar la IA para personalizar aún más sus productos según las necesidades del cliente. Y así ofrecer servicios financieros que son más rápidos y económicos que los proveedores de servicios financieros clásicos, y sin requerir una armada de costosos sistemas administrativos. Esta agilidad es, potencialmente, la mayor ventaja para las FinTech, pero también requiere la mayor eficiencia posible en el uso de datos financieros.

La calidad y la gestión de los datos deben ser una prioridad máxima

Pero, ¿cómo pueden las FinTech y los proveedores de servicios financieros introducir Inteligencia Artificial y Big Data Analytics en vista de los diferentes requisitos? Antes de poder responder a estas preguntas, primero se deben ordenador los datos.

Porque, a pesar de su indiscutible fuerza innovadora, la calidad de los datos sigue siendo uno de los mayores desafíos para las FinTech. Sin un acceso rápido y fácil a los datos correctos, los proyectos de Inteligencia Artificial y Big Data Analytics corren el riesgo de sacar conclusiones erróneas. Y no poder proporcionar los resultados de transformación deseados. Por ejemplo, si los datos no limpios falsifican los resultados, o si no se han incluido todos los datos relevantes en el análisis.

Para aprovechar al máximo la Inteligencia Artificial y Big Data Analytics, los datos no estructurados primero deben fusionarse con los datos internos estructurados. Las bases de datos SQL son un ejemplo de estas bases de datos estructuradas sobre datos de transacciones y sistemas de crédito.

Los datos no estructurados incluyen vídeos, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales. Gran parte del sector bancario todavía carece relativamente de experiencia en el manejo de este tipo de datos.

Como era de esperar, la industria financiera está aplicando principalmente Inteligencia Artificial a datos internos, en lugar de usarla para datos de fuentes externas como las redes sociales. Naturalmente, es más fácil mejorar la calidad de sus propios datos con vistas a la evaluación algorítmica, que hacerlo con datos externos.

Al mismo tiempo, los proveedores de servicios financieros también deben centrarse en la calidad de estos datos externos para poder desarrollar o proporcionar aplicaciones en torno a análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos vinculándolos con la base de datos interna.

La cantidad de datos financieros está creciendo rápidamente

Pero los proveedores de servicios financieros y las FinTech no solo tienen que abordar el problema de la calidad de los datos. Al mismo tiempo, también deben dominar la cantidad de datos en constante crecimiento. Esto es muy importante, ya que los análisis que utilizan herramientas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Business Intelligence son más precisos (en la mayoría de los casos de uso) cuantos más datos se incluyen en la evaluación.

Por otro lado, no deben dejarse abrumar por la avalancha de datos en constante crecimiento. Según las estimaciones, el volumen global de datos ahora es de 59 zettabytes (ZB). Y debería llegar a 150 ZB en cinco años.

Es de esperar que este rápido crecimiento también afecte al sector financiero de manera similar. Además, las empresas de la industria financiera todavía tienen que prepararse para el aumento repentino en la cantidad de datos. Esto puede ser causado por movimientos inesperados del mercado, o cambios repentinos en el volumen de transacciones. Estos picos de procesamiento han sido durante mucho tiempo parte de la vida cotidiana en el mundo financiero, pero también deben poder resolverse sin ningún problema en el futuro.

Por lo tanto, cada institución financiera se enfrenta a la tarea de encontrar el equilibrio adecuado entre el volumen de datos y la calidad de los datos para poder, realmente, lograr los objetivos asociados con el establecimiento de procesos de negocio impulsados por IA.

El éxito o el fracaso depende del concepto de análisis de datos financieros

En resumen, se puede decir que el uso prometedor de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data Analytics solo puede tener éxito con un concepto moderno de gestión de datos, que sea capaz de combinar y normalizar datos de diferentes fuentes externas e internas, y en todos los departamentos, para que los análisis estén disponibles.

La introducción de un Data Fabric es, actualmente, el enfoque más eficaz para dominar este desafío central. Todos los datos de diferentes fuentes se entrelazan, convierten y armonizan para los requisitos de aplicaciones con un uso intensivo de datos. Las empresas pueden lograr el éxito al vincular los datos en rápido movimiento destinados al procesamiento por lotes, y los datos de la nube y los sistemas existentes.

Si las empresas del sector financiero logran penetrar en la maraña de datos opacos con la ayuda de un tejido de datos, para vincular sin problemas los datos externos e internos, y para separar los datos malos de los buenos, entonces las tecnologías de Bigi Data Analytics, Inteligencia Artificial y Machine Learning son la clave para incrementar la competitividad, la rentabilidad, la calidad del servicio o la personalización.

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