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El 90% de las entidades financieras aplica machine learning en sus procesos de negocio

Tecnologia | Análisis

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El 43% de los encuestados por Refinitiv afirma que una calidad pobre de los datos es la mayor barrera para el Machine Learning.

Según un estudio realizado por Refinitiv entre más de 440 líderes de instituciones financieras y científicos de datos que cita la compañía Denodo, el 90% de las entidades ya ha aplicado tecnologías de machine learning (aprendizaje automático) en sus procesos. Dentro del total de los encuestados pertenecientes a los mercados de Asia, Europa y EEUU, el 46% ha aplicado machine learning en múltiples áreas, el 44% en áreas concretas, mientras que el 10% apuesta todavía por invertir e investigar en personal e infraestructura

El machine learning es una disciplina científica del ámbito de la inteligencia Artificial que genera sistemas que aprenden automáticamente. Esto sirve para poder predecir con cierta exactitud determinados resultados o acciones que puedan ocurrir tanto a pequeña escala en un proceso de negocio, como a gran escala de mercado. Esta exactitud se ve afectada por la cantidad de datos y variables con la que los programas de ML trabajan y su accesibilidad a ellos. Por este motivo, con un mejor acceso a los datos se obtienen resultados más precisos.

En este sentido, el 43% de los encuestados afirman que una calidad pobre de los datos es la mayor barrera para el machine learning y el 38% concuerda en que la accesibilidad a los mismos es la segunda barrera más problemática. Al respecto, la compañía Denodo, que se dedica virtualización de datos, recomienda el uso de tecnologías que faciliten la organización y al acceso a la información de múltiples fuentes de múltiples fuentes para simplificar la labor de los analistas y científicos de datos. L

“Cada vez son más las empresas que aplican procesos de machine learning para agilizar sus operaciones y ser más eficientes. La calidad y accesibilidad a los datos es clave en el uso de estas técnicas, especialmente en sectores tan sensibles como el financiero. Por este motivo, la virtualización de datos puede ser un gran aliado para garantizar que las operaciones basadas en machine learning parten de la información más actualizada y más adecuada posible, sin importar el número de fuentes de las que provenga ni donde se encuentre almacenada", señaló, el director de Marketing de Denodo para Europa, José Juan Sánchez.

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