¿Cómo puede la red neuronal convolucional transformar el futuro de las fintech? Las redes neuronales convolucionales, o CNNs, son un pilar principal para el área financiera y si aún no sabes la razón, estás en el lugar apropiado. ¿Quieres saber más?
La red neuronal convolucional (CNN) ha transformado por completo el ámbito del machine learning y, particularmente, el campo de la visión por computadora. Pero, ¿cuál es su origen y por qué representa una herramienta tan valiosa para la tecnología de la información?
Red neuronal convolucional: sus inicios
Las redes neuronales convolucionales debutaron en los años 80 con el modelo Neocognitron desarrollado por Kunihiko Fukushima. En 1998 Yann LeCun y su equipo potenciaron este concepto al incorporar el método de propagación hacia atrás para un entrenamiento eficaz (Aguado, 2020).
La red neuronal convolucional representa una variante de redes neuronales capaz de identificar detalles básicos, tanto en secuencias temporales como en información de imágenes (IBM, s.f). A su vez, resulta crucial para actividades vinculadas a la imagen, tales como:
- Identificación de imágenes.
- Categorización de objetos.
- Detección de patrones.
Estas redes han ganado gran relevancia en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo. Anteriormente, se recurría a técnicas manuales para extraer características, las cuales llevaban mucho tiempo.
Composición de una red neuronal convolucional
Dichas redes están compuestas por capas de nodos que incluyen:
- Una capa de entrada.
- Varias intermedias u ocultas.
- Una de salida.
Cada nodo está vinculado al siguiente y posee un peso así como un umbral determinados. Si la salida de un nodo específico supera el umbral establecido, este se activa y transmite información a la capa siguiente. En caso contrario, no transfiere ningún dato a la próxima capa (Aguado, 2020).
Al combinar estas redes con nodos P2P se pueden crear sistemas donde la CNN procesa imágenes localmente. Por tanto, este factor potenciará la privacidad y la descentralización en el análisis de datos.
Aplicación de las CNN
Con el paso del tiempo, los progresos en esta área mediante el aprendizaje profundo se han centrado y perfeccionado alrededor de un algoritmo esencial: la red neuronal convolucional.
Veamos algunas aplicaciones reveladas por Gandharv (2022):
- Reconocimiento facial. Las CNN detectan características en fotografías, permitiendo identificar rasgos como ojos y bocas.
- Imágenes médicas. Estas redes se emplean en radiología para detectar irregularidades, como tumores, en imágenes como rayos X y resonancias, comparando con bases de datos previas.
- Análisis documental. Las redes neuronales convolucionales facilitan el reconocimiento de escritura manual y el análisis de contenido en documentos al contrastar con extensas bases de datos.
- Conducción autónoma. Las CNN ayudan a detectar obstáculos o señales en vehículos autónomos.
- Autenticación biométrica. Ayudan a identificar características faciales específicas para verificar la identidad y estados emocionales a partir de imágenes o videos.
¿Cómo podría ayudar a las Fintech?
Una red neuronal convolucional podría ser empleada en las Fintech para diversas aplicaciones. Estas incluyen elementos como:
- Verificación de identidad mediante reconocimiento facial.
- Análisis y validación de documentos.
- Detección de fraude en tarjetas.
- Pueden apoyar en el análisis de tendencias del mercado.
- En la interpretación de interacciones visuales o de voz con chatbots y asistentes virtuales.
Su implementación en Fintech requiere especialistas en aprendizaje automático y una fuerte arquitectura de la información, así como un apropiado desarrollo web y backend. Siempre se priorizará la seguridad y privacidad de los datos (Chen et al., 2016).
Por otro lado, la interoperabilidad es fundamental para maximizar la eficacia de las redes en un ecosistema tecnológico diverso. En sectores fintech es preciso ya que la colaboración, la regulación y la adaptabilidad son vitales.
Beneficios que obtienen las fintech
Basado en lo anterior, aquí te presentamos los cinco beneficios más importantes al implementar los CNN en fintech:
- Dichas redes permiten procesar y analizar grandes volúmenes de datos financieros. Extraen patrones valiosos para decisiones predictivas así como más acertadas.
- Mediante el reconocimiento de patrones anómalos, las CNN potencian sistemas avanzados de prevención y detección de fraudes.
- Las fintech ofrecen productos y servicios altamente personalizados, mejorando la experiencia del usuario.
- Mediante los sistemas biométricos, refuerzan la seguridad en las transacciones y autenticaciones.
- Se favorece la automatización y eficiencia de tareas. Reduce costos operativos y tiempos de respuesta.
El futuro está en las CNN
Sin duda, estas redes representan una revolución en las fintech. Por ende, adoptar una red neuronal convolucional no es solo una opción sino una necesidad. Descubre el poder de la IA y lleva a tu organización a la vanguardia de la innovación financiera.
Referencias bibliográficas
Chen , J., et al. (2016). Análisis de datos financieros de series temporales mediante redes neuronales convolucionales profundas. 7.ª Conferencia internacional sobre computación en la nube y macrodatos (CCBD), (págs. 87-92). Macao, China.
Aguado, I. (2020). Deep Learning: Redes Neuronales Convolucionales en R. Sevilla: Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/114957/GM%20Aguado%20L%C3%B3pez%20Inmaculada.pdf?sequence=1
Gandharv, K. (22 de 06 de 2022). Las 5 aplicaciones principales de la red neuronal de convolución. India AI: https://indiaai.gov.in/article/top-5-applications-of-convolution-neural-network
IBM. (s.f). ¿Qué son las redes neuronales convolucionales? IBM: https://www.ibm.com/mx-es/topics/convolutional-neural-networks
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