Automatización en finanzas: Aprendizaje automático, IA y más allá

Los macrodatos son un gran reto para las empresas del siglo XXI. La carrera por recopilar más datos, procesarlos para obtener información y adelantarse a la competencia está en marcha. La oficina de finanzas trabaja con los datos más voluminosos de la organización. A medida que las empresas se centran más en los datos, esperan que el departamento financiero se convierta en un asesor estratégico. En nuestra página de recursos sobre la IA en las finanzas, analizamos cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los responsables financieros a tomar estas decisiones estratégicas basadas en datos. Pero, ¿cómo puede el equipo financiero asumir ese nuevo papel y tener tiempo para mantener las cuentas equilibradas? El reto consiste en desarrollar nuevas eficiencias, liberando tiempo y recursos para tareas de siguiente nivel. La automatización de las finanzas es una parte crucial del cambio. La mayoría de los departamentos financieros ya están automatizando algunos procesos manuales repetitivos. Pero la automatización está a punto de volverse mucho más inteligente. El aprendizaje automático puede ayudar a que su departamento sea más eficiente y esté mejor equipado para asumir un papel más estratégico en la organización. Siga leyendo para conocer los fundamentos del aprendizaje automático en finanzas, los casos de uso del aprendizaje automático en toda la organización y mucho más.

Fundamentos del aprendizaje automático en finanzas

Aprendizaje automático frente a inteligencia artificial

Es fácil confundirse con la terminología sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático. Es una tecnología nueva y en rápido desarrollo, y todavía estamos desarrollando el vocabulario para hablar de ella. Esto es especialmente cierto en el caso de los proveedores: el marketing también desempeña un papel en el lenguaje que utilizamos. Esto es lo que hay que saber. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático suelen utilizarse indistintamente, pero son cosas ligeramente distintas:

• Lainteligencia artificial se refiere a una máquina (generalmente un programa informático) que puede adaptarse a nuevas situaciones sin instrucciones humanas. Las máquinas de IA no están limitadas por lo que han sido programadas para hacer.
• El aprendizaje automático es un método para crear máquinas capaces de aprender y crear sus propias reglas para entender los datos.

Ambos tipos de tecnología tienen cabida en el departamento financiero moderno. Para explorar el lado de la IA de la ecuación, consulte nuestra página de recursos sobre inteligencia artificial en finanzas. En este artículo, nos centraremos en el aprendizaje automático.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático comienza con un modelo, una predicción que el sistema utilizará para empezar a aprender. Este modelo procede del ser humano que supervisa el proceso. Por ejemplo, se puede predecir que X cantidad de inversión en recursos humanos generará Y cantidad de ingresos. Ese es el punto de partida del aprendizaje. A continuación, la máquina necesita datos. En este caso, serían datos históricos de la cantidad invertida en RRHH y el ROI de cada inversión. El aprendiz compara los datos con el modelo, evalúa su adecuación y empieza a perfeccionarlo. El proceso se repite con nuevos datos. En cada vuelta, la máquina ajusta el modelo para que se ajuste mejor a los datos. En este caso, la máquina mejoraría en la predicción de la rentabilidad de la inversión en recursos humanos. Con el tiempo, desarrollaría un modelo mucho más preciso que una estimación humana. Tenga en cuenta que para que este proceso funcione, necesita un buen modelo para empezar, y un montón de datos limpios y fiables que estén estructurados para que la máquina pueda entenderlos. Por supuesto, el aprendizaje automático suele funcionar con modelos más complejos que nuestro ejemplo. Sus modelos financieros tendrán mucho más que dos tipos de datos para comparar. Los resultados finales de aplicar el aprendizaje automático a modelos complejos pueden ser sorprendentes: El algoritmo de aprendizaje automático de Amazon redujo el tiempo de envío en un 225%.

Introducción al aprendizaje automático en finanzas

Introducir el aprendizaje automático en su departamento financiero es un paso necesario, pero no deja de ser un gran paso que requiere una planificación cuidadosa. Lo primero que necesita es el problema adecuado que resolver, el proyecto adecuado que sirva como proyecto de aprendizaje automático. El proyecto adecuado es algo que es esencial para sus operaciones, pero también requiere mucho tiempo y es repetitivo. Y el aprendizaje automático se aplica mejor a los procesos que tratan con datos; cuantos más datos, mejor. Haz de tu primer proyecto una "pequeña apuesta" No es necesario que destine millones de dólares ni que realice el proyecto piloto durante años. Elige un proceso que puedas intentar automatizar con aprendizaje automático, obtén resultados rápidamente e invierte más o busca un nuevo proyecto potencial. Una vez identificado el proyecto piloto adecuado, empiece por recopilar, depurar y estructurar los datos. Esto puede incluir la formación de su equipo (y más allá) en gestión e higiene de datos. Si su canal de datos aún no está en orden, es un requisito previo. Mapee el panorama, asegúrese de que está introduciendo datos fiables y empiece desde ahí. Al poner en marcha el proyecto piloto, es importante empezar a desarrollar algunas habilidades. No es necesario que obtenga un título en ciencia de datos, pero debe familiarizarse y familiarizar a su equipo con los conceptos y términos clave. Este sencillo glosario de ciencia de datos es un buen primer paso, mientras que este glosario de aprendizaje automático se adentra en términos más avanzados.

Retos del aprendizaje automático en finanzas

Hay tres factores a tener en cuenta durante cualquier cambio importante: las personas, los procesos y la tecnología. En el caso del aprendizaje automático, la tecnología es la parte fácil: Las soluciones disponibles comercialmente tienden a ser personalizables, fáciles de trabajar y con una curva de aprendizaje amigable. Queda poner en orden a las personas y los procesos. Prepárese para abordar estos tres retos más comunes:

1. Gestión de datos. Como hemos dicho, el aprendizaje automático requiere una gran cantidad de datos de alta calidad. La máquina es tan buena como los datos con los que se alimenta. La mayoría de las organizaciones tienen un panorama de datos amplio y disperso, a través de múltiples soluciones en la nube, en las instalaciones, incluso en dispositivos individuales. Es importante mapear el panorama de los datos y asegurar una canalización de datos fiables.
2. Resistencia al cambio. Cualquier gran cambio va a inspirar cierto nivel de incertidumbre. Con la IA y el aprendizaje automático hay aún más ansiedad; la gente tiende a sentir que las máquinas les dejarán obsoletos. Ayude a su equipo a ver el aprendizaje automático como una mejora, no como una sustitución. En realidad, el aprendizaje automático puede mejorar su calidad de vida; podrán dedicarse a tareas más significativas, estimulantes e interesantes, de mayor valor para la organización.
3. Justificación empresarial. Empezar con un proyecto piloto sencillo debería facilitar la venta. Concéntrese en cómo el proyecto ayudará no sólo a aumentar la eficiencia, sino también a cambiar su equipo de tareas de bajo valor a tareas de alto valor.

Si la dirección no puede ver inmediatamente el potencial de tu proyecto de aprendizaje automático, cuéntales cómo Netflix ahorró mil millones de dólares con el aprendizaje automático:

Casos reales de uso del aprendizaje automático en finanzas

¿Aún no sabe por dónde empezar? Las siguientes funciones financieras son ideales para su primer experimento de aprendizaje automático.

• Facturación: Identifique la información que falta o está incompleta y póngase en contacto automáticamente con los clientes para rellenar los espacios en blanco.
• Auditoría de reclamaciones de gastos: Procesar la mayor parte de las reclamaciones rutinarias, identificar los valores atípicos para la intervención humana
• Conciliación de cuentas: Compare datos de múltiples fuentes para consolidarlos.
• Elaboración de informes: Recopilar datos de fuentes para crear informes sencillos
• Detección de fraudes: Identificar patrones inusuales / valores atípicos en los datos financieros que podrían indicar fraude.

El aprendizaje automático ya está desempeñando un papel en la evolución del departamento financiero, ya que la tecnología es finalmente asequible, está disponible comercialmente y es fácil de implementar. La oficina de finanzas debería adoptar la tecnología de aprendizaje automático para aumentar la eficiencia, automatizar las tareas repetitivas y liberar recursos para asumir un papel más estratégico en la organización. ¿Preparado para la próxima evolución? Descubra cómo la inteligencia artificial mejorará la oficina de finanzas con nuestra página de recursos, Activar la imaginación: Inteligencia artificial y aprendizaje automático en finanzas. Fuentes:

1. https://www.callcredit.co.uk/contact-us/campaign-ebook-data-dilemma
2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx
3. https://www.mediapost.com/publications/article/291358/90-of-todays-data-created-in-two-years.html
4. https://www.fool.com/investing/2016/06/19/how-netflixs-ai-saves-it-1-billion-every-year.aspx