Cómo el machine learning mejora el sistema bancario

El machine learning o aprendizaje automático ha ido cogiendo cada vez más protagonismo cuando hablamos de innovación y tecnología.

Es una rama de la inteligencia artificial que tiene por objeto desarrollar técnicas que permitan a las máquinas aprender por sí mismas. Utiliza algoritmos programados que procesan cantidades enormes de datos para extraer patrones complejos de ellos y poder realizar predicciones.

Esta tecnología está presente en asistentes virtuales, reconocimiento facial y coches automáticos. Algunas empresas como Netflix o Amazon ya usan esta tecnología en sus plataformas.

Pero, ¿cómo puede el machine learning mejorar el desempeño de los bancos y nuestra relación con ellos?

Hace unos meses CaixaBank desarrolló el primer algoritmo de ‘machine learning’ para la clasificación de riesgos de la banca española basado en la computación cuántica.

A continuación analizamos cómo el machine learning puede ayudar a mejorar el sistema bancario.

Detección de fraudes

Las acciones fraudulentas afectan al índice de escalabilidad y reputación de las instituciones financieras. Los esquemas tradicionales para detectar el fraude responden a normas preestablecidas, las cuales no son eficientes en el momento que vivimos. El aumento de los pagos y operaciones automáticas ha crecido de manera considerable los últimos años, incrementado a su vez el fraude.

A través del machine learning se pueden detectar posibles fraudes en tiempo real. Se extraen datos y patrones de comportamiento que permiten identificar comportamientos anómalos o acciones sospechosas, en cuyo caso existe la posibilidad de solicitar una identificación del usuario extra como medida de seguridad.

En este caso, el mayor valor de estas técnicas reside en que se realizan a tiempo real, de modo que se pueden evitar los fraudes y no solo descubrirlos a posteriori.

Predicción del riesgo crediticio

Cada vez que se genera una solicitud de crédito, el banco procede a evaluar si el cliente está en condiciones de abonar ese préstamo con sus correspondientes intereses en un periodo de tiempo determinado en base a múltiples variables como la rentabilidad, el apalancamiento o la liquidez para calcular el riesgo.

El machine learning facilita esta compleja tarea, calculando estas variables de forma rápida y con gran precisión a través de la inteligencia artificial genera modelos de riesgo de créditos basados en datos financieros, comportamiento crediticio y consumo de los clientes. De esta forma se puede identificar cuándo incrementar o reducir la línea de crédito de un cliente en base a la aversión del banco al riesgo.

Análisis y segmentación de clientes

El estudio y análisis de los datos es la mejor forma de conocer el comportamiento de los clientes, su nivel de afinidad, relación y cuáles son sus patrones de conducta en determinados segmentos, lo que permite diseñar estrategias o recomendar productos específicos a través de campañas de publicidad personalizadas. Es una herramienta muy útil para detectar si un cliente se plantea cambiar de entidad, analizando como ha dejado de utilizar los servicios financieros en el último periodo, para tomar acción e inclinar la balanza de nuevo a favor.

Cada vez que un cliente adopte un comportamiento que encaje con un patrón, ingresará dentro de la segmentación, para así poder generar una mejor experiencia hacia el cliente.

Aumento de la productivad

La mayoría de las innovaciones tecnológicas van encaminadas a reducir la fricción que puede existir en algunos procesos tanto con el cliente como de manera interna.

La automatización de procesos automáticos y recurrentes permite que los empleados que antes realizaban esas tareas puedan focalizarse en otras tareas o funciones de mayor valor o urgencia.

Esto a su vez implica un ahorro en los costes y mejora de la productividad.

Motor de recomendaciones

Es muy habitual ver en la industria del comercio electrónico como constantemente se generan recomendaciones basadas en el comportamiento e interacción previa del cliente a través del machine learning.

Esto mismo sucede en el sector financiero: a través de los canales digitales como las aplicaciones de banca móvil o la página de banca online se establecen interacciones con el cliente en las que se puede recomendar productos o servicios financieros en base a su perfil, necesidades, comportamiento y preferencias.