En la actualidad, la IA está en auge en el sector empresarial. Esto se debe a que es una tecnología disruptiva que se puede aplicar en diferentes ámbitos. Entre las innovaciones más importantes que trae consigo está el aprendizaje profundo, también conocido como Deep Learning.
En este artículo, te explicaremos cómo se puede integrar este aprendizaje en los procesos de la banca. Además, conocerás sus beneficios y ciertas consideraciones para utilizarlo en el sector.
A continuación, descubre por qué esta revolucionaria tecnología aumentará el valor de tus procesos.
El aprendizaje profundo y su importancia en la banca
También conocido como Deep Learning, es un tipo de aprendizaje automático, el Machine Learning, pero también de inteligencia artificial. El objetivo de esta tecnología es imitar la manera en la que los humanos adquieren conocimiento.
El aprendizaje profundo es elemental en un área que se está desarrollando notablemente en los últimos años: la ciencia de datos o Data Science. Esta es de vital importancia en la banca, pues sirve para recolectar e interpretar información difícil (big data) de una forma simple.
¿Cómo se diferencia del aprendizaje automático?
Cabe señalar que el Deep Learning no es lo mismo que el aprendizaje automático. La diferencia más importante proviene del hecho de que el primero es una variante del segundo. En otras palabras, el Deep Learning es una forma de aplicar el aprendizaje automático.
El aprendizaje profundo es una evolución perfeccionada del aprendizaje automático. Al emplear una red neuronal programada, las máquinas pueden tomar decisiones automáticamente, sin necesidad de terceros. Por su parte, el aprendizaje automático siempre requerirá que alguien supervise la decisión.
Es importante aclarar que el Deep Learning no elimina la posibilidad de que exista alguien que analice las decisiones tomadas. No obstante, el algoritmo tiene la plena capacidad para determinar si la elección es la más conveniente o no. Por esta razón, es una forma avanzada del aprendizaje automático.
¿Cómo implementar el aprendizaje profundo en la banca?
Estas son consideraciones básicas para incorporar el aprendizaje profundo en los sistemas informáticos de la banca:
Analizar si la infraestructura tecnológica es robusta
Si ya conoces qué es una API, sabrás que recolectar datos de múltiples fuentes puede ser una tarea compleja. Esta complejidad se incrementa si además hay que interpretar las decisiones. Por eso, entrenar un algoritmo es un trabajo arduo, que requiere que las máquinas perfeccionen el PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
Puesto que deben tomar decisiones complejas en las que influyen cientos de variables de diferentes fuentes de información, estos algoritmos necesitan una buena infraestructura tecnológica. Por tanto, es elemental averiguar qué se debe mantener, qué se tiene que actualizar y en qué invertir para lograr esta tarea.
Identificar las estructuras de datos que se pueden crear
Para implementar el aprendizaje profundo, es fundamental tener claro qué datos se deben interpretar. En el home banking, por ejemplo, los usuarios quieren conocer diferentes paquetes de inversión, en función del nivel de riesgo que están dispuestos a asumir.
En ese caso, la máquina deberá interpretar los ingresos y los gastos habituales de los usuarios. A su vez, tendrá que crear e interpretar las inversiones posibles, categorizándolas según el nivel de riesgo. Con base en estas variables, arrojará la mejor opción para las necesidades del usuario.
Conocer el tiempo que se requiere para entrenar al algoritmo
Finalmente, es necesario saber cuánto tiempo llevará entrenar al algoritmo. El trabajo con big data para analizar variables y ofrecer posibles soluciones a diversas situaciones requiere de una fase de entrenamiento. Los chatbots o el DSS (Sistema de Soporte de Decisiones) son claros ejemplos. Mientras mayor sea la cantidad de datos a analizar, mayor será el tiempo que tomará el proceso. Aunque, sin duda, valdrá la pena.
Es indispensable considerar estas cuestiones a la hora de llevar el aprendizaje profundo al sector de la banca. Su aplicación correcta representará el éxito de los procesos, que serán mucho más profundos, ágiles y seguros. Asimismo, la incidencia positiva en la calidad de los servicios será innegable. ¡Integra el Deep Learning en tu compañía!
Referencias bibliográficas
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