¿Qué es el aprendizaje automático y cómo aplicarlo en Fintech?

La inteligencia artificial ha irrumpido para transformar todas las industrias y acelerar procesos. Lo que antes requería el trabajo de decenas de personas o de una sola durante muchas horas, hoy la IA puede resolverlo en minutos. Gran parte de este avance es posible gracias al aprendizaje automático, o machine learning, pero ¿qué es el aprendizaje automático?

 ¿Qué vas a encontrar en este texto?

• ¿Qué es el aprendizaje automático? 
• Aprendizaje automático e inteligencia artificial ¿cómo se relacionan?
  
• ¿Cómo funciona el aprendizaje automático? 
• ¿Cómo aplicar el aprendizaje automático a las fintech? 
• Beneficios del aprendizaje automático en las fintech 
  
• Preguntas frecuentes

¿Qué es el aprendizaje automático?

Es la capacidad que tienen las máquinas para aprender de los datos que reciben, sin que alguien tenga que programarlas paso a paso. Es como si el sistema fuera entrenándose solo, mejorando con cada información nueva que procesa. Así, con el tiempo, se vuelve más eficiente y preciso en tareas como predecir resultados, detectar anomalías o recomendar decisiones. 

Aprendizaje automático e inteligencia artificial ¿cómo se relacionan?

Es común que los términos inteligencia artificial y aprendizaje automático se usen como si fueran lo mismo, pero no lo son.  Para entender mejor estos conceptos, te ofrecemos la siguiente tabla:  

¿Cómo funciona el aprendizaje automático? 

El aprendizaje automático se basa en enseñar a una máquina a reconocer patrones a partir de datos. Para ello, se alimenta al sistema con ejemplos y resultados esperados, permitiéndole ajustar sus cálculos para reducir errores. Este proceso se repite hasta que el sistema mejora su capacidad para predecir o tomar decisiones correctas. En esencia, mientras más datos de calidad reciba, mejor será su desempeño. 

Pero ¿qué datos necesita el machine learning para funcionar?  

El aprendizaje automático requiere datos de buena calidad, variados y en gran volumen para poder aprender correctamente. Pero no todos los datos son iguales: según el área o problema, los datos cambian.  

Por ejemplo, en un área de cobranza serán datos de pagos, fechas, historial de pagos vencidos y comportamiento de clientes.  

En crédito, se priorizan datos financieros, antecedentes crediticios y variables económicas. La clave está en tener información relevante que represente bien la realidad del negocio para que el modelo pueda hacer predicciones acertadas. 

¿Cómo aplicar el aprendizaje automático a las fintech?

La aplicación del aprendizaje automático en las fintech depende mucho del enfoque y los servicios que ofrece la empresa. Por ejemplo: 

• Fintech de préstamos y créditos: puede usar machine learning para evaluar riesgos crediticios con mayor precisión, predecir la probabilidad de impago y automatizar la aprobación de créditos. Así se reduce el riesgo y se acelera el proceso. 
  
• Fintech de pagos y transacciones: puede aprovechar el aprendizaje automático para detectar fraudes en tiempo real, analizando patrones inusuales en millones de operaciones para bloquear movimientos sospechosos al instante. 
  
• Fintech de inversión: puede usar modelos predictivos para optimizar portafolios, analizar tendencias del mercado y recomendar inversiones personalizadas a sus clientes. 
  
• Fintech de software de cobranza: puede implementar aprendizaje automático para identificar clientes con mayor probabilidad de pago o morosidad, optimizar las estrategias de contacto y personalizar los recordatorios según el comportamiento de cada cliente con deuda. 

Beneficios del aprendizaje automático en las fintech

El aprendizaje automático trae ventajas que pueden transformar profundamente a las fintech, ayudándolas a ser más eficientes, ágiles y competitivas. Algunos beneficios concretos son:

1. Mejora la eficiencia

Al automatizar tareas complejas y repetitivas, el aprendizaje automático permite a las fintech optimizar procesos internos y acelerar la toma de decisiones, liberando tiempo y recursos para actividades estratégicas. 

2. Escalabilidad  

Los sistemas basados en aprendizaje automático pueden manejar grandes volúmenes de datos y operaciones, lo que facilita que las fintech crezcan y atiendan a más clientes sin perder calidad ni velocidad. 

3. Reduce costos 

Al disminuir la intervención manual y minimizar errores, el aprendizaje automático contribuye a bajar los costos operativos, además de mejorar la detección temprana de fraudes o riesgos, evitando pérdidas económicas. 

El aprendizaje automático abre a las fintech la posibilidad de operar con mayor precisión y rapidez, adaptando cada decisión a la realidad de sus clientes y del mercado. Integrarlo no significa solo modernizar procesos, sino crear nuevas formas de entender y gestionar las finanzas en un sector que evoluciona a gran velocidad. Si quieres que tu fintech dé ese salto, es momento de explorar cómo el machine learning puede transformar tu negocio.