El 90% de las entidades financieras ya trabaja con Machine Learning

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Fuente: directivosygerentes.es

El Machine Learning se emplea prácticamente en toda la industria financiera. El 90% de altos directivos y expertos en Big Data aseguran haber implantado esta tecnología en sus compañías. A pesar de todo, el 43% de los profesionales señala la baja calidad de los datos dificulta como el principal obstáculo para aprovechar al máximo las posibilidades del Machine Learning, seguido de la falta de disponibilidad de los datos (38%), según datos de Refinitiv.

Eso demuestra cómo ha evolucionado la industria en los últimos años, ya que en 2017 las primeras empresas en implantar la inteligencia artificial fueron las tecnológicas y tan solo el 28% de las firmas financieras habían puesto en marcha proyectos relacionados con esta tecnología.

Más talento especializado y mejor calidad de datos

El 75% de las compañías financieras está llevando a cabo importantes inversiones en Machine Learningel 62% de los directivos tiene previsto contratar más profesionales especializados en la gestión de datos en el futuro. Esto se debe a la ventaja competitiva que los bancos y gestores de activos pretenden obtener de la administración de datos y tecnología.

En este sentido, la gestión de riesgos, el análisis e informes de rendimiento y la generación de rendimientos alfa son las principales aplicaciones del Machine Learning en la industria financiera. Así mismo la incorporación de inteligencia artificial está destinada a la obtención de información de mayor calidad en el 60% de los casos a una mayor productividad y velocidad (48%) y a la reducción de costes (46%).

Tim Baker, director global de Innovación Aplicada de Refinitiv, explica que “en el futuro, se acelerará la innovación gracias a una mayor disponibilidad de potentes herramientas de IA basadas en la nube, que reducirán drásticamente las barreras de entrada y, por lo tanto, cambiarán la dinámica competitiva en toda la industria. No obstante, ninguna institución financiera podrá utilizar la tecnología con éxito a menos que los datos subyacentes estén preparados para su procesamiento por una máquina”.

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