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El uso del Machine Learning en las entidades financieras

(Artículo de nuestro profesor Pedro Gómez Tejerina)

Las entidades financieras han sido las pioneras tradicionalmente en utilizar el Data Mining y Machine Learning (ML). Y lo han aplicado principalmente en el núcleo de su negocio, la financiación. Cuando un cliente quiere solicitar un préstamo, el banco le solicita una determinada información (edad, estado civil, nivel de ingresos, domicilio, etc). En realidad el banco lo que ha hecho internamente ha sido analizar los datos históricos de los préstamos que tiene concedidos e intentar determinar la probabidad de que un cliente con determinadas características pueda impagar ese préstamo (a través de modelos de Machine Learning). Es lo que se denomina un scoring, y es el primer requisito que requiere una entidad financiera para conceder un préstamo a un cliente, que pase ese modelo de scoring (es decir, que no tenga una gran probabilidad de impago según ese modelo estimado).

Pero hay otras muchas otras áreas dentro de un banco donde se utiliza el ML. Ya comentamos en otro artículo cómo los departamentos de Marketing hacen un proceso similar para intentar predecir qué clientes podrían contratar en un futuro cercano un nuevo producto. Son los denominados modelos de propensión y la lógica es parecida al caso anterior. Analizar los datos históricos de contrataciones de productos para buscar clientes “similares” a los que anteriormente ya contrataron esos productos. Los clientes más parecidos a los que en el pasado contrataron un producto son a priori los que más probabilidad tienen de contratarlos en el futuro. A esos serán a los siguientes a los que les ofrecerán las ofertas comerciales.

Pero esto del ML tiene muchas más aplicaciones en una entidad financiera. Por ejemplo intentar detectar automáticamente operaciones (bien sean de tarjetas de crédito o transferencias) fraudulentas para evitar disgustos a sus clientes. O intentar predecir el uso en fin de semana de los cajeros automáticos de las oficinas para asegurarse de que no se quedan sin efectivo cuando los clientes vayan a retirarlo. O incluso a nivel organizativo re-estructurar la localización de sus oficinas físicas para atender mejor a sus clientes a través del análisis de los datos de las visitas de los mismos a las oficinas. Y todo esto por no hablar de los motores de recomendación de inversión, que analizan rentabilidades históricas de los activos financieros para ofrecer recomendaciones de inversión personalizadas a los clientes según el apetito de riesgo que estos tengan.

Todos estos ejemplos son tan sólo una muestra de las aplicaciones que el mundo del Data Mining y Machine Learning tienen en una entidad financiera, pero como os podéis imaginar, hay muchos más. La tendencia actual es enriquecer estos modelos con otro tipo de datos (redes sociales, Open Data, datos no estructurados…) para mejorar su capacidad predictiva. Aquí es donde entra en juego el Big Data.

Fuente: https://www.coursera.org/course/compfinance
Fuente: https://www.coursera.org/course/compfinance

Podcast del webinar “Aplicación del Big Data a Finanzas, Marketing y Sanidad”

El 3 de noviembre de 2015, el Director del Programa de Big Data y Business Intelligence, Alex Rayón, entrevistó a través de un webinar a tres expertos profesionales en cada uno de los tres sectores citados: Pedro Gómez (profesional del ámbito financiero), Joseba Díaz (profesional con experiencia en proyectos sanitarios y profesional Big Data en HP) y Jon Goikoetxea (Director de Comunicación y Marketing del Grupo Noticias y el diario Deia y alumno de la primera edición del Programa Big Data y Business Intelligence).

En la sesión pudimos conocer la aplicación del Big Data a los tres sectores (finanzas, sanidad y comunicación&marketing), conociendo experiencias reales y enfoques prácticos de la puesta en valor del dato. Os dejamos el enlace donde podéis escuchar el podcast de la sesión.

Webinar 3 de Noviembre: “Aplicación Big Data a Finanzas, Marketing y Sanidad”

La sociedad se ha tecnificado, y cada vez estamos más interconectados. A eso unámosle que el coste computacional es cada vez menor, y cada vez se están digitalizando más procesos y actividades de nuestro día a día. Esto, claro está, representa una oportunidad para las organizaciones, empresas y personas que quieran tratar y analizar los datos en tiempo real (Real-Time Analytics). Se puede  obtener así valor para la toma de decisiones o para sus clientes: ayudar a las empresas a vender más (detectando patrones de compra, por ejemplo), a optimizar costes (detectando cuellos de botella o introduciendo mecanismos de prevención), a encontrar más clientes (por patrones de comportamiento), a detectar puntos de mejora en procesos (por regularidades empíricas de mal funcionamiento) y un largo etcétera.

Tres sectores que se están aprovechando enormemente de las posibilidades que el Big Data trae son el financiero, el área de marketing y el sector sanitario. Se trata de sectores con sus diferentes particularidades (regulación, servicio público, etc.), pero donde los datos son generados a gran velocidad, en grandes volúmenes, con una gran variedad, donde la veracidad es crítico y donde queremos generar valor. Las 5 “V”s del Big Data al servicio de la mejora de organizaciones de dichos sectores.

Las 5

Las 5 “V”s del Big Data: Volumen, Velocidad, Valor, Veracidad y Variedad (Fuente: https://www.emaze.com/@AOTTTQLO/Big-data-Analytics-for-Security-Intelligence)

El próximo 3 de Noviembre a las 18:30, el Director del Programa de Big Data y Business Intelligence, Alex Rayón, entrevistará a través de un webinar a tres expertos profesionales en cada uno de los tres sectores citados: Pedro Gómez (profesional del ámbito financiero), Joseba Díaz (profesional con experiencia en proyectos sanitarios y profesional Big Data en HP) y Jon Goikoetxea (Director de Comunicación y Marketing del Grupo Noticias y el diario Deia y alumno de la primera edición del Programa Big Data y Business Intelligence).

Inscríbete, y en pocos días recibirás instrucciones para unirte al Webinar. El enlace para la inscripción lo podéis encontrar aquí. Y si conoces a alguien que pueda interesarle esta información, reenvíasela 😉

Agradecemos, como siempre, el apoyo a nuestros patrocinadores HP, SAS y Entelgy.