La previsión financiera es la manera que tienen las empresas o instituciones para conocer qué les depara el futuro económicamente hablando. Pero, lo que no se suele decir es que es un trabajo tremendamente difícil, que requiere interpretar datos, muchos de ellos. Es por eso que el aprendizaje automático en la previsión financiera se convirtió en una alternativa viable para muchas organizaciones. Aquí te explicamos por qué.
¿Qué es el aprendizaje automático en la previsión financiera?
Cuando se trabaja con previsiones, se tienen que interpretar y ordenar muchos datos para darles un sentido, encontrar patrones, que a su vez permiten determinar un pronóstico. Como podrás intuir, este es un trabajo agotador y difícil, y que está sujeto a errores humanos que pueden alterar demasiado el resultado.
El aprendizaje automático en la previsión financiera funciona a través de lo que se conoce como “machine learning”. Algoritmos que consigue procesas esta data con mayor velocidad, y encontrar patrones a partir de fórmulas que luego ofrecen conclusiones más precisas.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático en la previsión financiera?
Existen varios motivos por lo que las empresas, siempre que puedan, aplicarán el aprendizaje automático para determinar sus previsiones. Estas razones son:
- Tiende a ser más preciso, por lo que es poco probable que, mediante este proceso, se obtenga un pronóstico equivocado, o que olvide recolectar cierto dato que es de vital importancia.
- Las “machine learning”, que son los modelos empleados para este tipo de prácticas, son más rápidos y su funcionamiento hace parecer todo más sencillo. En esencia, pueden dar una previsión casi automáticamente, dejando el tiempo que no consumió el resto del personal para otras tareas relevantes.
- Los sistemas potenciados con IA suelen gozar de un mayor panorama, debido a que tienen acceso a una gran cantidad de información. Además, si el modelo tiene un “prompter”, es más fácil solicitarle datos o resultados específicos.
- Con el aprendizaje automático en la previsión financiera, se puede considerar más de un dato financiero, incluso llegando a analizar cientos de fuentes de noticias, bolsas, índices, mercados de valores, y otros. Este le permite tener un rango de conocimiento más amplio, consiguiendo pronósticos extremadamente precisos.
Aplicaciones del aprendizaje automático en la previsión financiera
Dentro del espectro de los que es el aprendizaje automático en la previsión financiera, existe una gama de usos en la que este mecanismo ofrece resultados excepcionales. En breve, te explicamos cuáles son los usos más destacados que se le da al machine learning en este ámbito.
La previsión de series temporales
Dicho de forma sencilla, las series temporales son los datos que nos hablan de los posibles cambios en los precios de ciertos activos. Por ejemplo, de las acciones, de los índices bursátiles, incluso de las monedas y los intereses. A partir del aprendizaje automático, se consigue percibir con anterioridad los cambios buscos que perjudiquen el capital. Existen dos modelos que se emplean en este sentido:
- ARIMA: Empleado para el análisis de series estacionarias. Pero, gracias al aprendizaje automático en la precisión financiera, se ha logrado cierta flexibilidad, consiguiendo captar patrones no lineales.
- LSTM: Son las redes neuronales de mayor uso, y resultan esenciales para predecir series temporales para un futuro más lejano, y que son de dependencias más complejas. Son capaces de aprender representaciones internas, lo que es esencial para lograr predicciones acertadas.
Para clasificar riesgos
No todo en las finanzas es saber cuánto vas a ganar o gastar. De igual manera, es imprescindible conocer los posibles riesgos de una inversión, proyecto, o negocio. Gracias al aprendizaje automático en la previsión financiera, se consiguió la creación de modelos que pueden predecir posibles peligros crediticios tanto para empresas como para consumidores. Entre los modelos más destacados tenemos:
- Evaluación de los riesgos de crédito: Este esquema permite el análisis de inmensa cantidad de datos sobre una persona o una entidad, bien sea su historial, sus ingresos, las deudas que tienen o sus patrones de consumo. Esto con el fin de saber si es posible que incumpla con los pagos.
- Detección de posibles fraudes: En el caso de este patrón, puede evaluar una gran cantidad de información sobre transacciones realizadas. Con ello, logra determinar si existen anomalías, que pueden atribuirse a actividades fraudulentas.
Optimización de carteras o portafolios
Para garantizar que los rendimientos de una cartera serán óptimos, es necesario elegir productos con buenas predicciones. Dependiendo también de si son inversiones a corto o largo plazo. No obstante, el aprendizaje automático en la previsión financiera permite aumentar la rentabilidad y minimizar riesgos que luego pueden comprometer el dinero. Aquí es donde se evalúan aspectos como la volatilidad o la correlación entre los activos del portafolio. Con los diferentes modelos de machine learning, se puede lograr lo siguiente:
- Seleccionar activos adecuados a partir de algoritmos que procesan una cantidad enorme de datos históricos, como precios y retornos, de manera que se pueda construir un portafolio prometedor.
- También pueden calcular la cantidad adecuada de activos dentro de la cartera, considerando las restricciones y los objetivos individuales del usuario.
Pronóstico de eventos
Otra de las aplicaciones que tiene el aprendizaje automático en la previsión financiera es la de predecir aquellos eventos importantes, y que pueden perjudicar la inversión. Por ejemplo, las crisis financieras, por medio de la identificación de síntomas previos y los indicadores económicos.
Asimismo, puedes saber cuándo ocurrirá un cambio en las políticas monetarias considerando las declaraciones en ente regulador, los datos de la economía y cambios en las tasas de interés.
Casos de éxito en México sobre automatización del aprendizaje
México es un país que no se ha quedado atrás en la incorporación de nueva tecnología en diferentes campos, sobre todo el financiero. Así, el aprendizaje automático en la previsión financiera también puede evidenciarse en el país y ya goza de casos exitosos. Algunas de las más destacadas son:
- Fintechs: empresas pioneras en la adaptación de tecnología financiera. En este caso, podemos mencionar organizaciones como Stori o Konfio. Estos emplean modelos predictivos con el objetivo de evaluar los riesgos en los productos crediticios de sus clientes, y así ofrecer alternativas personalizadas.
- Entidades bancarias: Los bancos son instituciones que tampoco se han quedado atrás con la incorporación del aprendizaje automático en la previsión financiera. Aquí tenemos como ejemplo a BBVA México y Santander México que, gracias a esto, consiguieron reducir las tasas de fraude, gestionar con éxito los riesgos y personalizar la experiencia de los consumidores.
- Aseguradoras: Como la compañía de Seguros Monterrey, que consiguió explorar varios patrones de aprendizaje automático para la detección de fraudes en las reclamaciones.
¿Cuáles fueron los beneficios obtenidos?
Podemos enumerar los resultados globales de las empresas de México a partir del machine learning en los siguientes puntos:
- Predicciones más acertadas, debido a que se elimina el factor del error humano por cansancio, desconcentración u otros factores.
- Evaluar con éxito las tendencias de consumo de las empresas e individuos, potenciando las campañas de marketing, movimientos financieros y continuidad de los productos adecuados.
- Tarea que resultaban repetitivas y tediosas ahora se automatizaron y el personal puede ocupar su tiempo en actividades más complejas.
- Detección de fraudes de diferentes tipos antes de que estos ocurran siquiera, por medio de la detección de señales y comportamientos comunes.
Principales retos que se enfrentan en el campo
No obstante, no todo ha sido beneficios para las entidades financieras o empresariales con el aprendizaje automático en la previsión financiera. En este sentido, tanto en México como a nivel global, se tuvo que sortear diferentes limitaciones o desafíos en su implementación.
Por ejemplo, la calidad de los datos obtenidos, ya que no siempre se comprende por qué las máquinas o modelos de aprendizaje llegan a cierta conclusión. Esto, en parte, porque no se puede acceder su lógica interna, haciendo que sea un proceso poco transparente.
Otra de las limitantes son los sesgos con los que es construido el proceso de recolección, que no siempre se adapta al entorno donde se efectúa, haciendo que saque conclusiones discriminatorias o injustas.
Aunque, puede que lo más preocupante sean los costos y los recursos para efectuar el aprendizaje automático en la previsión financiera. Para ello, no solo se requiere un hardware especializado, sino personal capacitado en estas facultades, lo que termina siendo muy costoso.
El futuro de las machine learning financieras en México
Aunque no es de las naciones con los mayores avances en máquinas de aprendizaje, es innegable que el futuro en este aspecto para México es muy prometedor. En este sentido, se perfila a ser una nación que logre minimizar todavía más los riesgos de fraudes y pérdidas de capital. Así, se puede vislumbrar un entorno más seguro, tanto para los clientes como para las entidades que ofrecen sus productos.
Aunque, es una tecnología que puede aplicarse en diferentes aspectos que distan de lo económico o financiero. Puesto que ya ha dado muestras de que puede agilizar procesos repetitivos y logísticos.
Por ello, no es de extrañarse que las empresas, por lo menos las más grandes, consigan invertir en estos modelos de predicción para agilizar la previsión financiera y otros aspectos que son vitales para las organizaciones.
