Análisis predictivo: estrategias clave para el sector financiero

A medida que aumenta el impacto de la inclusión de nuevas tecnologías en el sector financiero, crece la necesidad de sistemas eficientes de prevención y control. Por tanto, se requiere de una gestión de riesgo integral, conformada por tecnologías de análisis y decisión, que permitirán alcanzar soluciones adecuadas, tanto para la organización financiera como para los clientes. El análisis predictivo engloba estas tecnologías y las pone a disposición de un sector más rentable y seguro.

¿Qué es el análisis predictivo y por qué es importante?

El análisis predictivo es una estrategia a través de la cual se examinan datos históricos para predecir eventos futuros. Con este análisis se crea un modelo matemático. Dicho modelo es capaz de identificar las tendencias del momento y el comportamiento de los clientes.

Este tipo de análisis implica la integración del machine learning y la inteligencia artificial (IA), para minimizar los errores y la carga manual de análisis, apoyándose en la automatización de procesos. Además, el análisis predictivo otorga ventajas competitivas a las empresas, por ejemplo, frente al aumento de ventas, la optimización de recursos, el servicio al cliente y, por supuesto, la identificación de riesgos.

En el sector financiero, el análisis predictivo es imprescindible para identificar riesgos e incidencias de manera eficiente. Asimismo, detecta oportunidades, hace correcciones y optimiza la operatividad y la productividad general y de las herramientas tecnológicas, como los asistentes virtuales. A corto y largo plazo, esto supone el aumento de los niveles de rentabilidad y la satisfacción del cliente (TIC Pymes, 2021).

Técnicas del análisis predictivo para analizar riesgos

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Son algoritmos de aprendizaje automático propios del machine learning. Este es un proceso de aprendizaje supervisado, que reconoce patrones de comportamiento de datos y los clasifica en conjuntos determinados.

Las SVM toman conjuntos de datos de entrada y crean predicciones. De esta manera, otorgan dos clases de salida, que dependerán de una categoría. A partir de esta categoría, se modelan los nuevos datos.

Este modelo es usado generalmente en clasificaciones que impliquen no más de dos categorías. Puede apoyar el análisis de capacidad crediticia (Graph everywhere, s.f.). Un ejemplo en el sector financiero son las categorías “no fraude” y “fraude”.

Regresión logística

La regresión logística predice el resultado de una variable limitada por categorías en función de variables externas o independientes. Es útil para determinar la presencia o ausencia de una característica, según los valores de una predicción. Por esta razón, es importante en la determinación del riesgo crediticio, del credit scoring y del reporting.

Minería de datos

El análisis constante del big data en el sector financiero permite identificar correlaciones, patrones y tendencias específicas en campos como el riesgo de mercado, el riesgo de lavado de activos y los riesgos operativos (León, 2015).

A través de la minería de datos se detectan registros con valores anormales, registros duplicados y relaciones directas e indirectas entre registros. Además, se pueden establecer criterios de reglamentación y clasificación de transacciones sospechosas.

Asimismo, teniendo claro qué es una API, se establecen modelos y softwares capaces de determinar si se debe o no conceder un crédito a clientes nuevos. Esto reduce la posibilidad de pérdidas monetarias significativas.

Conclusión

El sector financiero es uno de los sectores que mayor cantidad de información maneja y esto lo convierte en uno de los más competitivos. La inclusión del análisis predictivo dentro de sus procesos lo hace mucho más eficiente y le otorga más control sobre la gestión de esfuerzos y de rentabilidad. Por lo tanto, mejorar el rendimiento se convierte en el objetivo primordial del sector y se refleja en la satisfacción del cliente.

Referencias bibliográficas

Graph Everywhere. (s.f.). Fraude bancario. Máquina de vectores de soporte. Graph Everywhere. Recuperado de https://www.grapheverywhere.com/fraude-bancario-maquinas-de-vectores-de-soporte/

León, D. (2015). Modelo predictivo para riesgo de liquidez de una entidad fiduciaria usando minería de datos. Universidad Nacional de Colombia. Recuperado de https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/handle/unal/55726/53038441.2015.pdf?sequence=1&isAllowed=y

TIC Pymes. (23 de julio del 2021). El uso de la lógica predictiva evita riesgos financieros. TIC Pymes. Tecnología. Recuperado de https://www.ticpymes.es/tecnologia/noticias/1127424049504/uso-de-logica-predictiva-evita-riesgos-financieros.1.html