Lecturas imprescindibles para entender el impacto del machine learning en fintech

Lecturas imprescindibles para entender el impacto del machine learning en fintech

El aprendizaje automático (machine learning) es un concepto de moda, pero no todo el mundo podría explicar en qué consiste, cuál es su evolución y, sobre todo, las implicaciones de esta faceta de la Inteligencia Artificial y de sus derivadas, como el deep learning, en sus respectivas profesiones o negocios.

 

16 Nov. 2018

Esta selección de artículos permite estar al corriente de las novedades y últimos avances del machine learning y cómo éstos afectan y pueden aportar valor a la industria fintech y el open banking:

AI and Machine Learning in Fintech. Five Areas Which Artificial Intelligence Will Change For Good

En este artículo de Timothy Clayton para Netguru se detallan cinco áreas en las que la inteligencia artificial y, más concretamente, el machine learning son el último grito en el desarrollo de nuevos productos de fintech: se redefine el servicio de atención al cliente con bots y otras interfaces de IA; se consiguen clasificaciones de riesgo crédito más fiables y rápidas; se mejora el ‘trading’ y la gestión del dinero; se facilita el cumplimiento de la norma regulatoria gracias a automatizaciones y se facilita mucho la lucha contra el fraude bancario.

Deep Learning in Finance

Ted Moses explica en Medium lo último de lo último en deep learning aplicado al trading. A estas alturas todos hemos oído hablar de la robotización del trading financiero a nivel global, pero en este caso nos adentramos en un nuevo nivel de sofisticación. El deep learning es excelente estableciendo patrones a partir de datos, y luego identificando dichos patrones entre una enormidad de datos existentes. Moses narra aquí las investigaciones de Babak Hodjat hacia lo que ya llaman deep trading, un concepto a apuntar y que se empezará a oír con mucha más frecuencia en un futuro inmediato.

How is machine learning used in Fintech?

Este hilo de Quora resulta muy interesante si andas a la búsqueda de ejemplos muy concretos de aplicación de machine learning para inspirarte. Algunas de las respuestas o aportaciones de la comunidad de Quora a esta pregunta son ejemplos relacionados con la predicción de bancarrota de las empresas, la ciberseguridad, el contexto y la información circundante a un asunto sobre el que se debe tomar una decisión con consecuencias financieras, etc.

Inteligencia Artificial y Big Data aplicados al negocio bancario

En este artículo publicado en BBVA API_Market hace unos meses se detallan las consecuencias positivas para la banca de la unión de la inteligencia artificial y el big data: mejor definición de producto y mejor lucha contra el fraude. Contiene multitud de ejemplos, aplicaciones y técnicas.

Por último, un artículo crítico para volver a poner los pies en la tierra en medio de tanto hype -justificado- en torno al machine learning y la inteligencia artificial. La autora, Linda Zaikovska-Daukste, CFO/Co-Founder de UX Design Agency, hace una aproximación crítica desde la Experiencia de Usuario al advenimiento -en algunos casos- no justificado de interfaces y servicios basados en derivados del machine learning como chatbots y otros que, a veces, no son la mejor opción para un correcto foco client-centric, que defiende sin duda. Interesante contraparte.

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