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Editorial Mar Caribe
Métodos estadísticos descriptivos y de aprendizaje
automático para las finanzas
2024
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Métodos estadísticos descriptivos y de aprendizaje automático para las finanzas
Rolando Wilber Ordoñez Neyra, Beto Puma Huamán, Edgardo Martin Figueroa
Donayre, Rogger Humpiri Flores, Hector Ito Mamani, Cesar Eusebio Pacori Mamani
© Rolando Wilber Ordoñez Neyra, Beto Puma Huamán, Edgardo Martin Figueroa
Donayre. Rogger Humpiri Flores, Hector Ito Mamani, Cesar Eusebio Pacori Mamani
Primera edición: Julio, 2024
Editado por:
Editorial Mar Caribe
www.editorialmarcaribe.es
Av. General Flores 547, Colonia, Colonia-Uruguay.
Diseño de cubierta: Yelitza Sánchez Cáceres
Libro electrónico disponible en https://editorialmarcaribe.es/?page_id=805
Formato: electrónico
ISBN: 978-9915-9682-2-3
Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional de Uruguay N°.: 385.374
Aviso de derechos de atribución no comercial: Los autores pueden autorizar al público
en general a reutilizar sus obras únicamente con fines no lucrativos, los lectores pueden
usar una obra para generar otra obra, siempre y cuando se dé el crédito de investigación
y, otorgan a la editorial el derecho de publicar primero su ensayo bajo los términos de la
licencia CC BY-NC 4.0.
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Índice
Introducción ...................................................................................................................................7
Capítulo 1 .......................................................................................................................................9
El Machine Learning en las finanzas ............................................................................................9
La percepción socioeconómica ........................................................................................ 13
Aplicaciones en el sistema financiero ............................................................................. 17
Las ventajas ML en el sistema financiero ....................................................................... 28
Los desafíos de la ML ....................................................................................................... 34
La competencia ............................................................................................... 36
El accionar ....................................................................................................... 37
Legislación y ética .......................................................................................... 38
La humanidad ................................................................................................ 40
Capítulo 2 .....................................................................................................................................41
Análisis descriptivo en el aprendizaje automático ................................................................41
Los procesos en las finanzas ............................................................................................ 43
Los datos ......................................................................................................... 47
El análisis exploratorio de los datos ............................................................ 50
Tipos de Datos ................................................................................................................... 51
Los datos categóricos: cualitativos .............................................................. 53
Los datos numéricos ...................................................................................... 54
Los otros tipos de datos ................................................................................ 56
El procesamiento de datos en la computadora .......................................... 58
La estrategia en el análisis de datos con el empleo de programas de computación
.......................................................................................................................... 61
Los malos hábitos en el empleo de la computadora ................................. 64
Gráficos en la estadística descriptiva .............................................................................. 65
Gráfico de torta............................................................................................... 66
El histograma .................................................................................................. 67
El gráfico de caja ............................................................................................ 68
Los gráficos de gusanos ................................................................................ 69
Los gráficos de dispersión ............................................................................ 69
Capítulo 3 ........................................................................................................................... 73
El procesamiento de datos ............................................................................................... 73
Los valores duplicados .................................................................................. 74
Los valores atípicos ........................................................................................ 75
Los valores faltantes ...................................................................................... 76
La estandarización ......................................................................................... 77
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La reducción de los datos ............................................................................. 78
El aprendizaje no supervizado .................................................................... 80
El K-means ...................................................................................................... 82
El DBSCAN ..................................................................................................... 85
Los otros modelos de aprendizaje no supervisado ................................... 88
Los coeficientes de evaluación ..................................................................... 88
El aprendizaje supervisado .............................................................................................. 91
Entrenamiento y pruebas .............................................................................. 92
La regresión lineal .......................................................................................... 93
La regresión logística ..................................................................................... 94
El árbol de decisión ........................................................................................ 95
La matriz de confusión .................................................................................. 95
Capítulo 4 .....................................................................................................................................98
Redes neuronales ........................................................................................................................98
Características .................................................................................................................... 98
Su estructura ................................................................................................... 99
La computación neuronal .............................................................................................. 102
Historia .......................................................................................................... 104
La actualidad ................................................................................................ 106
ANN: aplicaciones .......................................................................................................... 107
Clasificación ..................................................................................................................... 111
La red neuronal multicapa ............................................................................................. 114
Procesamiento: las entradas y las salidas .................................................................... 115
Las redes neuronales y los sistemas adaptativos ........................................................ 116
El perceptron .................................................................................................................... 117
Los filtros adaptativos de redes neuronales ................................................................ 119
Las funciones adaptativas .............................................................................................. 119
El reconocimiento estadístico de patrones: redes neuronales .................................. 120
El reconocimiento de patrones ................................................................... 120
Descripción del reconocimiento ................................................................ 120
La regresión .................................................................................................. 122
Los datos de entrenamiento: validación y de testeo ............................... 123
El reconocimiento estadístico de los patrones ............................................................ 124
Las técnicas de reconocimiento de patrones ............................................................... 125
El aprendizaje y la generalización ................................................................................ 127
La evaluación de la generalización ............................................................................... 128
El entrenamiento y la generalización ........................................................................... 129
La redes neuronales con mapas autoorganizados ...................................................... 130
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Los fundamentos biológicos .......................................................................................... 134
La arquitectura ............................................................................................. 135
El algoritmo .................................................................................................. 136
La etapa del funcionamiento ...................................................................... 136
La etapa de aprendizaje .............................................................................. 137
Las fases ......................................................................................................... 141
Las redes neuronales dinámicas.................................................................................... 147
Su estructura ................................................................................................. 148
La innovación financiera ................................................................................................ 148
Inclusión ........................................................................................................ 149
La innovación digital en el sector económico .......................................... 150
Conclusiones .................................................................................................................... 154
Bibliografía .................................................................................................................................157
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Introducción
El aprendizaje automático cae bajo el paraguas de la ciencia de datos e implica la
utilización de modelos estadísticos para extraer información y hacer pronósticos, y
presenta la ventaja de adquirir conocimientos a través de la experiencia en lugar de
depender de una programación explícita. Su función consiste en seleccionar modelos
adecuados y proporcionarles datos, lo que en última instancia lleva a que el modelo ajuste
sus parámetros de forma autónoma para mejorar su rendimiento.
Los especialistas en análisis de datos se dedican a la formación de modelos de
aprendizaje automático utilizando conjuntos de datos existentes. Posteriormente utilizan
estos modelos en escenarios prácticos. El modelo se inicia como un proceso que se ejecuta
en segundo plano y tiene la capacidad de generar resultados automáticamente según su
configuración. Dependiendo de los requisitos específicos de una empresa, los modelos se
pueden entrenar periódicamente para garantizar que se mantengan actualizados.
Algunas empresas pueden incluso actualizar sus modelos diariamente, aunque esta
frecuencia puede variar en función del volumen de datos recopilados.
En el ámbito del aprendizaje automático, se entiende ampliamente que la precisión
de los resultados es directamente proporcional al volumen de datos incorporados al
modelo. Afortunadamente, el sector financiero cuenta con una amplia gama de datos que
abarcan multitud de facetas, incluidos varios tipos de transacciones, información del
cliente, detalles de facturas y mucho más. En consecuencia, es inequívoco que los datos
desempeñan un papel insustituible en el ámbito del aprendizaje automático dentro de la
industria financiera.
El rápido ritmo de los avances tecnológicos evoluciona constantemente y, al
mismo tiempo, la cantidad de información que se genera crece exponencialmente. Estos
factores combinados indican que, en el futuro cercano, las aplicaciones potenciales del
aprendizaje automático en el ámbito de los servicios financieros serán cada vez más
imperceptibles y aparentemente inalcanzables. Sin embargo, la mayoría de las
instituciones financieras aún no están preparadas para aprovechar plenamente el
inmenso potencial de esta tecnología. ¿Cuáles son las razones detrás de esta falta de
preparación?
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• Muchas empresas no comprenden del todo las verdaderas ventajas que puede
aportar el aprendizaje automático.
• La investigación y el desarrollo de tecnología de aprendizaje automático a menudo
pueden generar costes elevados.
• Actualmente, hay escasez de personas capacitadas en los campos del aprendizaje
automático y la ingeniería de inteligencia artificial.
• Los administradores de instituciones financieras suelen ser personas con aversión
al riesgo y cautelosas a la hora de tomar decisiones que pueden tener posibles
consecuencias negativas. Además, tienden a ser lentos a la hora de implementar
cambios y actualizar su infraestructura de datos, y a menudo toman una cantidad
de tiempo considerable antes de adoptar nuevas tecnologías o sistemas.
Un número limitado de empresas ha adoptado la adopción de técnicas de
aprendizaje automático en sus operaciones. Si bien, las empresas que han implementado
con éxito esta tecnología han experimentado innumerables ventajas notables. Una de esas
ventajas es la reducción significativa de los costes operativos, atribuida principalmente a
la automatización de diversos procesos. Asimismo, estas empresas han observado un
aumento sustancial en la generación de ingresos, que puede atribuirse a mayores niveles
de productividad y una mejor experiencia de usuario. Además, la implementación del
aprendizaje automático también ha reforzado las medidas de seguridad empleadas por
estas empresas, fortaleciendo así sus defensas contra posibles amenazas cibernéticas.
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Capítulo 1
El Machine Learning en las finanzas
Nos encontramos en una era intrigante de la tecnología, donde los constantes
avances y descubrimientos descubren continuamente el inmenso potencial de cada
innovación. Todo comenzó en agosto de 1981, cuando IBM presentó la primera
computadora personal del mundo, inicialmente diseñada para mejorar los lanzamientos
balísticos, pero que finalmente condujo al desarrollo de muchas otras aplicaciones que
han transformado profundamente nuestra sociedad. A medida que se desarrollaba la
tercera revolución industrial, la llegada de Internet impulsó la importancia de los
teléfonos móviles como dispositivos personales para gestionar información y acceder a
una gran cantidad de servicios, incluidos los financieros. Sin embargo, el futuro presenta
perspectivas aún más prometedoras con la aparición de la computación cuántica. En un
logro innovador anunciado por Google en octubre de 2019, realizaron con éxito un
cálculo de números aleatorios en apenas tres minutos y veinte segundos, una tarea que a
las computadoras tradicionales más potentes de la actualidad les habría llevado miles de
años completar. Este notable progreso significa que el ámbito de la computación cuántica
está avanzando rápidamente y está preparado para revolucionar el panorama tecnológico
en formas que apenas podemos comenzar a comprender.
El uso generalizado de dispositivos móviles y redes sociales ha aumentado
enormemente las capacidades de procesamiento y acceso a información personalizada.
Esto nos ha permitido convertir datos dispersos en información valiosa, lo que nos
permite identificar necesidades, preferencias y hábitos de compra individuales en tiempo
real. Como resultado, el marketing directo ha mejorado enormemente. En palabras de
John Naisbitt, autor de Megatrends, ahora tenemos una economía que depende
exclusivamente de un recurso renovable y autogenerado: la información. El desafío no
radica en quedarse sin información, sino en encontrar formas de navegar a través de su
abrumadora cantidad. Por lo tanto, es crucial explorar más a fondo el profundo impacto
de estas tecnologías que avanzan rápidamente.
El campo del análisis empresarial utiliza una metodología conocida como Machine
Learning, que es un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Esta metodología implica
analizar datos e información para comprender y describir eventos pasados, determinar
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las razones detrás de ellos, hacer predicciones sobre eventos futuros y proponer
estrategias para lograr los resultados deseados. Al emplear técnicas de aprendizaje
automático, las empresas y sus clientes pueden extraer información valiosa de las
observaciones y utilizarla para tomar decisiones informadas.
El Machine Learning es un campo fascinante dentro de la inteligencia artificial que
permite a las máquinas aprender y mejorar su rendimiento a través de algoritmos. Sus
diversas formas de aprendizaje, como el supervisado, el no supervisado, el refuerzo y el
aprendizaje profundo, permiten a las máquinas hacer predicciones, descubrir patrones y
tomar decisiones informadas basadas en datos. A medida que el aprendizaje automático
continúa avanzando, tiene un inmenso potencial para revolucionar numerosas industrias
e impulsar la innovación en el futuro.
Así, el aprendizaje profundo consiste en una red de algoritmos que funcionan en
paralelo y cada uno de los cuales contribuye al procesamiento de los datos. Como un
embudo, los datos pasan por múltiples capas de algoritmos, reduciendo progresivamente
la cantidad de información que se procesa. Este enfoque de múltiples capas mejora las
capacidades de los sistemas de aprendizaje automático y permite un análisis y una toma
de decisiones más complejos. Machine Learning (ML) es un subconjunto de la inteligencia
artificial (IA) que implica el uso de algoritmos para mejorar el rendimiento de las
máquinas y permitirles aprender a partir de experiencias o datos de muestra.
En términos más simples, ML permite que las máquinas aprendan sin
programación explícita. Cuando estas técnicas de ML se aplican a grandes bases de datos,
se denomina "minería de datos", haciendo una analogía con la extracción de materiales
preciosos de las minas. Así como se obtiene una pequeña cantidad de material valioso de
las minas, de la gran cantidad de datos que se analizan se extrae una pequeña cantidad
de información significativa. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado opera
únicamente con datos de entrada sin ninguna variable predeterminada que predecir. Su
objetivo es descubrir relaciones y similitudes dentro de los datos.
A diferencia del aprendizaje supervisado, no requiere conocimiento previo del
proceso y, en cambio, se centra en agrupar puntos de datos similares e identificar
patrones frecuentes como estándares de clasificación. La eficacia del aprendizaje no
supervisado depende de las similitudes inherentes presentes en los datos. ML abarca
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varios tipos de aprendizaje, incluido el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no
supervisado, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo. En el aprendizaje
supervisado, el algoritmo se entrena utilizando datos de entrada y salida para replicar un
proceso específico. Al comprender la relación entre entradas y salidas, el algoritmo puede
predecir comportamientos futuros o tomar decisiones informadas basadas en nuevos
datos.
La precisión del aprendizaje supervisado depende en gran medida de la calidad y
cantidad de los datos disponibles. Los problemas de regresión y clasificación se
distinguen según la naturaleza del resultado. Si el resultado es un valor numérico, se
considera regresión, mientras que si implica categorizar patrones, se considera un
problema de clasificación. El aprendizaje por refuerzo implica un enfoque de prueba y
error, donde el programa toma decisiones y recibe recompensas o castigos en función de
la corrección de sus acciones. A través de intentos repetidos y retroalimentación, el
programa desarrolla un algoritmo que determina la política óptima a seguir en una
situación determinada.
La inteligencia artificial, es una concepción algo difícil de explicar, fue presentada
por primera vez por John McCarthy en una conferencia en Dartmouth College en 1956.
McCarthy la definió como la ciencia y la tecnología detrás de la creación de máquinas
inteligentes. Una definición más contemporánea, proporcionada por la Comisión
Europea, caracteriza la inteligencia artificial como sistemas capaces de exhibir un
comportamiento inteligente analizando su entorno y tomando acciones hacia objetivos
específicos, con un cierto nivel de autonomía. El propósito de la inteligencia artificial es
alcanzar una inteligencia a nivel humano.
Para comprender plenamente el concepto de inteligencia a nivel humano es
necesario diferenciar entre inteligencia artificial general y específica. La inteligencia
específica se refiere a la capacidad de realizar una función particular, mientras que la
inteligencia general abarca capacidades cognitivas generales, similares a la inteligencia
humana. McCarthy enfatizó la importancia del sentido común a la hora de replicar la
inteligencia humana. Estudió cómo los individuos utilizan su conocimiento y su
información para determinar el mejor curso de acción. Según McCarthy, el aprendizaje y
el sentido común están estrechamente entrelazados. Imaginó programas que pudieran
aprender de la experiencia con tanta eficiencia como lo hacen los humanos, con el objetivo
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de mejorar el rendimiento de las máquinas mediante asesoramiento en lugar de
reprogramación (Francés Monedero, 2020).
El enfoque de McCarthy, conocido como "el que toma consejos", implicó la
construcción de un programa que pudiera razonar y deducir comportamientos
apropiados. Concluyó que un programa posee sentido común si puede deducir de forma
autónoma una amplia gama de consecuencias basándose en la información que se le
proporciona y en el conocimiento existente. En 1960, él propuso un problema que
destacaba la necesidad de que las máquinas pudieran aprender y comprender
instrucciones. Sugirió que todos los aspectos del aprendizaje y la inteligencia podrían
describirse con precisión para que una máquina pudiera simularlos. Sin embargo, a pesar
de la existencia de inteligencia artificial específica, aún no se ha logrado una verdadera
inteligencia artificial general. Esta idea fue cuestionada por A. M. Turing en 1950 cuando
intentó determinar si las máquinas podían pensar. Turing concluyó que las definiciones
de "pensar" y "máquina" eran insuficientes para responder la pregunta e introdujo la
prueba del "juego de imitación" como alternativa.
La prueba tenía como objetivo determinar si una máquina podría comportarse
como una persona pensante, sin centrarse en su apariencia física. Turing creía que una
máquina pensante no tenía por qué parecerse a un ser humano. En el juego participaron
tres participantes: una persona, una máquina y un interrogador, y el interrogador
intentaba determinar cuál era la máquina en función de sus respuestas a un número
ilimitado de preguntas. Al interrogador no se le permitió pedir demostraciones prácticas.
Si el interrogador no pudiera distinguir entre la máquina y la persona, entonces podría
decirse que la máquina piensa. Sin embargo, en la década de 1980, el filósofo John Searle
criticó esta teoría presentando un escenario hipotético en el que la conversación era en
chino y la persona que participaba no hablaba chino. Pese a ello, la persona tenía un libro
que contenía la programación informática utilizada por la máquina para responder en
chino. Searle argumentó que la persona podía simular el mismo programa que la
máquina y mantener una conversación, aunque no entendiera el idioma. Usó este ejemplo
para sugerir que pasar la prueba de Turing por sí sola no es suficiente para demostrar
una verdadera inteligencia, ya que el comportamiento externo de una persona sería
indistinguible del de una máquina.
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El argumento conocido como la "Sala China" sugiere que aunque alguien pueda
pasar la prueba de Turing respondiendo apropiadamente a las preguntas en chino, eso
no significa necesariamente que comprenda el idioma. Este argumento plantea la
cuestión de si memorizar un libro que contiene todas las respuestas posibles conduciría
a una verdadera comprensión del chino. Sin embargo, Levesque sostiene que sería
imposible crear un libro así debido a la gran cantidad de combinaciones que deberían
incluirse. En cambio, sugiere que se podría crear un libro que explique el proceso de
suma, permitiendo a la persona aprender y comprender cómo sumar. Según Levesque,
esto haría válido el "Juego de la Imitación", y alcanzar una verdadera inteligencia artificial
sería posible una vez superado el juego.
La percepción socioeconómica
A lo largo de la historia, la introducción de tecnologías innovadoras, como
Internet, ha dado lugar a importantes cambios socioeconómicos, lo que ha provocado un
sentimiento de aprensión entre las personas. De manera similar, cuando se trata de
visualizar el futuro de la inteligencia artificial (IA), hay una notable falta de consenso a
medida que surgen diversas perspectivas.
Existe un movimiento contemporáneo conocido como neoludismo que comparte
similitudes con el movimiento ludita del siglo XIX, los cuales se oponen al progreso
tecnológico. El ludismo original surgió en Gran Bretaña durante la revolución industrial
y se caracterizó por un rechazo violento a la maquinaria debido a la preocupación por la
pérdida de empleo. Sin embargo, el neoludismo adopta un enfoque más pasivo,
rechazando el impacto positivo de los avances tecnológicos y considerándolos
perjudiciales para la humanidad, la naturaleza y la sociedad en su conjunto. Ray
Kurzweil, el inventor de los programas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR),
predice que este movimiento cobrará impulso a medida que la inteligencia artificial (IA)
se integre más en la vida diaria. Además, Kurzweil sostiene que la evolución de la
humanidad está estrechamente relacionada con el desarrollo de la tecnología (Kurzweil,
1999).
Así, según una exhaustiva investigación realizada por Timo Gnambs y Markus
Appel en 2010, se reveló que un asombroso 72% de las personas encuestadas expresaron
su temor de ser reemplazados por robots en sus respectivos trabajos. Esta estadística
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convincente resalta la preocupación generalizada entre la población sobre la amenaza
potencial de la automatización. En este sentido, es interesante observar que sólo el 57%
de los encuestados estaban abiertos a la idea de trabajar junto a un asistente robótico. Esta
disparidad en las tasas de aceptación subraya aún más la compleja relación entre los
humanos y la tecnología en el lugar de trabajo moderno.
Por el contrario, la Comisión Europea apoya firmemente la idea de que la
inteligencia artificial (IA) no es sólo una tecnología importante de nuestro tiempo, sino
más bien la más crucial y estratégica. Enfatiza que hay mucho en juego cuando se trata
de IA y que nuestro enfoque hacia esta tecnología, en última instancia, dará forma al
mundo en el que vivimos. De hecho, la Comisión Europea afirma que el impacto de la IA
en la sociedad y en diversas industrias será tan transformador que puede compararse con
el efecto revolucionario que tuvo la electricidad en numerosos sectores hace un siglo. Así
como la electricidad revolucionó las industrias en aquel entonces, la IA ahora está
preparada para provocar cambios profundos en las industrias a gran escala. Este
sentimiento lo comparte Andrew Ng, cofundador de Coursera, quien compara la IA con
la llegada de la electricidad y destaca su potencial para revolucionar y remodelar varios
sectores de manera similar. Ambas perspectivas comparten el argumento común de que
el impacto de la IA en nuestro mundo es inevitable, independientemente de si será
ventajoso o perjudicial.
En el panorama global actual, ha habido un aumento notable en los avances
tecnológicos. Esto puede atribuirse al auge de numerosas empresas de tecnología tanto
en Asia como en Estados Unidos. Estas regiones han establecido la infraestructura
necesaria y poseen una gran cantidad de datos, lo que contribuye al crecimiento de la
industria tecnológica. Además, un examen de los cambios ocupacionales recientes en los
EE. UU. revela un aumento significativo en los campos STEM, que abarcan ciencia,
tecnología, ingeniería y matemáticas. Cabe señalar la aparición de diversas tecnologías
nuevas, como la computación en la nube, que permite la prestación de servicios a través
de Internet. Otros avances destacables incluyen el procesamiento de cantidades masivas
de datos (Big Data) y la implementación de la robótica. Todas estas innovaciones
desempeñan un papel fundamental a la hora de impulsar la transformación digital de las
organizaciones (Banco de España, 2020).
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La IA tiene el potencial de provocar la transformación tecnológica más rápida y
significativa de la historia. La región de Asia y el Pacífico está liderando el camino en la
adopción de la IA, y una de cada cinco empresas implementa esta tecnología. América
del Norte le sigue de cerca, con una de cada diez empresas que utiliza IA. En Europa, ha
habido un aumento notable en el espíritu emprendedor que rodea a las empresas
relacionadas con la IA. En 2019, una de cada doce nuevas empresas centró su propuesta
de valor central en la IA, en comparación con solo una de cada cincuenta empresas en
2013 (Francés Monedero, 2020).
Actualmente, Europa alberga aproximadamente 1.600 empresas de IA, con el
Reino Unido a la cabeza, como el país con mayor número de estas empresas,
representando un tercio del total en Europa. Francia y Alemania le siguen de cerca,
mientras que España sorprendentemente ocupa la cuarta posición, superando su peso en
términos de contribución. La creciente prevalencia de la IA entre los emprendedores de
hoy sirve como una clara indicación de que la IA está a punto de convertirse en una fuerza
omnipresente en nuestro futuro cercano (Francés Monedero, 2020).
Por lo tanto, la inteligencia artificial se ha convertido en una tendencia destacada
en el mundo actual, experimentando un crecimiento rápido y sin precedentes. En
consecuencia, la investigación sobre su influencia se ha convertido en un área de inmensa
fascinación. En la discusión posterior, profundizaremos en el ámbito del sector financiero
para explorar el impacto de la inteligencia artificial.
El sector financiero está repleto de una gran cantidad de datos, lo que allana el
camino para la integración del aprendizaje automático. Sorprendentemente, la mayoría
de los bancos siguen ajenos al inmenso potencial que se esconde en más del 80% de los
datos que han acumulado, como revela un informe de United Consulting Group en 2018.
Sin embargo, con la llegada de la digitalización y la proliferación del multicanal servicios,
los datos se están volviendo cada vez más frecuentes en la industria. Esta nueva
abundancia de datos presenta una oportunidad de oro para que las instituciones
financieras se especialicen y se hagan un hueco ofreciendo valor añadido a sus clientes.
Al aprovechar las herramientas analíticas, estas instituciones pueden anticipar con
precisión las necesidades únicas de sus clientes, manteniéndose así un paso por delante
en el panorama financiero en constante evolución.
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Asimismo, la industria financiera ha sido reconocida como uno de los sectores
líderes en el Índice de Digitalización de la Industria de MGI, lo que indica su importante
adopción e inversión en inteligencia artificial. En consecuencia, no sorprende que la
convergencia de las finanzas y la tecnología, conocida como Fintech, esté remodelando el
panorama del sector financiero. Esta integración abarca la utilización de avances digitales
y modelos de negocio inventivos habilitados por la tecnología dentro del ámbito
financiero.
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los Smart Data son los
impulsores clave de la revolución tecnológica en este sector en particular. Entre ellas, el
aprendizaje automático destaca como la disciplina de inteligencia artificial más utilizada
dentro de la industria financiera (Fernández, 2019). Por lo tanto, este estudio enfatiza las
aplicaciones del aprendizaje automático al tiempo que proporciona una descripción
general de su proceso de implementación.
Para incorporar eficazmente el aprendizaje automático (ML) en los procesos de
negocio, es crucial seguir una metodología de trabajo sistemática y desarrollar un
proyecto bien definido que tenga como objetivo crear un modelo capaz de cumplir los
objetivos predeterminados. Este proceso implica varias etapas, como la recopilación de
datos, el preprocesamiento, la capacitación del modelo y la evaluación, que deben
ejecutarse cuidadosamente para garantizar la implementación exitosa del ML en el
entorno empresarial. Al adherirse a esta metodología, las empresas pueden aprovechar
el poder del ML para optimizar las operaciones, mejorar la toma de decisiones, mejorar
las experiencias de los clientes y, en última instancia, impulsar el crecimiento y la
rentabilidad.
Para brindar una comprensión integral de las diversas etapas involucradas en el
procesamiento de datos con fines comerciales, discutiremos la metodología CRISP-DM.
Este modelo analítico ampliamente utilizado, conocido como Proceso Estándar
Intersectorial para Minería de Datos, se originó a fines de la década de 1990 e incorpora
dos elementos cruciales: una estrategia de calidad total, también conocida como mejora
continua, y el concepto de tratar un proyecto como un proceso paso a paso que consta de
múltiples fases. El siguiente diagrama ilustra las distintas fases de la metodología CRISP-
DM.
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La etapa inicial implica obtener una comprensión integral del negocio, que sirve
como base para cualquier aplicación del aprendizaje automático a los datos comerciales.
Esta etapa es crucial ya que nos permite evaluar la situación actual, establecer objetivos a
nivel de minería de datos y desarrollar un plan de proyecto que describa claramente los
resultados deseados de todo el proceso. Pasando a la segunda fase, nos centramos en los
procesos de captura de datos, determinando las fuentes de las que se extraerán los datos.
Esto implica buscar fuentes confiables y garantizar la calidad de los datos. Una vez
identificados, decidimos un método de extracción que minimice la corrupción y cumpla
con los requisitos de seguridad. Esta fase también implica la comprensión de los datos,
donde realizamos tareas de exploración y gestión de calidad para identificar posibles
problemas y ofrecer soluciones. A continuación, preparamos los datos estableciendo el
universo de datos con el que se trabajará y realizando las tareas de limpieza necesarias.
En esta fase, empleamos técnicas de preparación de datos para adaptar el conjunto de
datos para su uso con varios algoritmos. La fase de modelado implica seleccionar las
técnicas de aprendizaje automático más adecuadas y que produzcan los mejores
resultados para nuestro conjunto de datos, teniendo en cuenta el tipo de datos y nuestros
objetivos.
Adicionalmente, establecemos una estrategia para verificar la calidad del modelo.
Vale la pena señalar que ningún método o algoritmo domina a los demás, ya que depende
del conjunto de datos específico que se analiza. Por lo tanto, es crucial evaluar el modelo.
Finalmente, diseñamos un plan de despliegue de producción de los modelos y
comunicamos el conocimiento adquirido a partir de ellos dentro de nuestra organización.
También llevamos a cabo una revisión integral del proyecto en su conjunto para
identificar las lecciones aprendidas. Este modelo en particular evalúa sus resultados
basándose en la prosperidad de la empresa en lugar de basarse en puntos de referencia
estadísticos.
Aplicaciones en el sistema financiero
Las técnicas no supervisadas desempeñan un papel crucial en el análisis de
grandes volúmenes de datos, particularmente en el ámbito financiero, donde se emplean
para identificar posibles casos de fraude. Dado que las tarjetas de crédito se están
volviendo cada vez más populares como medio de pago, la ocurrencia de actividades
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fraudulentas ha mostrado una tendencia a aumentar. Esto ha llevado a las instituciones
financieras a recurrir a metodologías inteligentes, ya que los enfoques convencionales de
detección manual de fraude demostraron ser lentos en su capacidad para mantenerse al
día con la creciente tasa de fraude.
Los bancos emplean un servicio de seguridad que se activa cuando los patrones
de gasto de un cliente se desvían de sus gastos habituales. Para identificar transacciones
potencialmente sospechosas (conocidas como valores atípicos), se utilizan métodos no
supervisados para comparar cada transacción con las anteriores. Estos métodos implican
analizar diversos factores como la ubicación del cliente, sus preferencias, sus hábitos de
compra y su comportamiento típico.
Los métodos supervisados se emplean en los casos en que se construye un modelo
utilizando una colección de transacciones fraudulentas y legítimas para categorizar
efectivamente nuevas transacciones como fraudulentas o legítimas. En un estudio
realizado por Bhattacharyya, Jha, Tharakunnel y Westland (2011), se descubrió que los
bosques aleatorios, un tipo de algoritmo supervisado, superaban a otros métodos en
términos de diversos criterios de rendimiento. Para identificar patrones e identificar
transacciones anómalas, se utilizan datos históricos y el comportamiento del cliente.
La implementación del aprendizaje automático plantea numerosos desafíos
debido a diversos obstáculos, como manejar grandes cantidades de datos, navegar a
través de distribuciones cambiantes y sesgadas, manejar la variabilidad de los costos de
error a lo largo del tiempo (incluidos falsos positivos y falsos negativos) y adaptarse a
cambios en constante evolución. comportamientos y cuestiones sociales.
Por otro lado, la utilización de la herramienta SNA también puede ayudar en la
detección de fraude. El análisis de redes sociales (SNA) es una técnica que se esfuerza por
identificar y comprender las conexiones entre individuos o entidades dentro de grupos
sociales. Al estudiar el impacto de las interconexiones dentro de una red, el SNA pretende
obtener información sobre diversos fenómenos sociales. Una red social comprende
actores interconectados, que pueden ser individuos o entidades, vinculados por lazos
familiares, parentesco, membresía compartida en un grupo u organización. Esta técnica
se basa en la teoría de grafos y emplea mediciones matemáticas para describir la
estructura de la red y el significado de la disposición de los nodos.
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En este contexto, los nodos representan a los actores dentro de la red social y las
relaciones entre los participantes se representan como vínculos que conectan estos nodos.
En lugar de tratar a los nodos como entidades aisladas, el SNA se centra en comprender
el comportamiento humano basándose en la importancia de las relaciones sociales y sus
implicaciones. La importancia del estudio de las redes sociales se remonta a la
antropología y la sociología, particularmente en los modelos psicométricos. Al examinar
las conexiones de red a través del SNA, los modelos se vuelven menos dependientes de
la subjetividad y minimizan el riesgo de perder información crítica, ya que se pueden
calcular parámetros cuantitativos de la red y se pueden interpretar gráficos.
El fraude con tarjeta no presente (CNP), que se refiere a realizar pagos con una
tarjeta sin necesidad de estar físicamente presente durante la transacción, está en
aumento y a menudo se asocia con redes organizadas de estafadores. Para abordar este
problema, el Análisis de Redes Sociales (SNA) se ha convertido en una herramienta
prometedora para detectar y comprender las conexiones entre estos estafadores. A
diferencia de los métodos tradicionales de detección de fraude que se basan en el análisis
de puntuaciones de riesgo, SNA se centra en las relaciones entre los actores en las redes
sociales para identificar comportamientos fraudulentos. Esto significa que SNA puede
analizar datos de diversas fuentes, incluidas plataformas de redes sociales, registros
telefónicos y pasarelas de pago, para descubrir patrones y conexiones que puedan indicar
actividad fraudulenta. Al incorporar el SNA al modelo existente de detección de fraude,
los investigadores esperan obtener conocimientos más profundos sobre los mecanismos
subyacentes del fraude y desarrollar estrategias de prevención más efectivas.
Los métodos supervisados, como la regresión y la clasificación, desempeñan un
papel crucial en la predicción de las variables de riesgo crediticio, específicamente en la
calificación crediticia. Por otro lado, los métodos no supervisados se centran en el análisis
y procesamiento de datos. El objetivo principal de los métodos supervisados es identificar
y detectar posibles riesgos futuros que puedan resultar en incumplimiento. Vale la pena
señalar que la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático afecta directamente
la precisión de las predicciones del sistema, incluida la determinación del momento, los
datos, el contenido y el canal correctos. Esta comprensión integral permite la formulación
de ofertas de pago adecuadas para motivar a las personas a cumplir con sus obligaciones
de deuda.
Pág. 20
Los cuadros de mando se utilizan con el fin de evaluar el riesgo crediticio de los
clientes, particularmente después de la introducción de Basilea II en 2007 por el Comité
de Basilea. Este acuerdo internacional exige que las instituciones financieras posean
mecanismos efectivos para evaluar el riesgo crediticio de los clientes, lo que requiere
ajustes en los sistemas de presentación de informes y métodos de análisis de la
información.
Un cuadro de mando es un modelo que utiliza datos para estimar la probabilidad
de que un cliente incumpla su crédito. Esta herramienta es particularmente útil para los
bancos, ya que proporciona un formato estructurado y fácil de entender para evaluar la
solvencia de sus clientes. El cuadro de mando consta de varios componentes, incluidas
características, atributos y puntos. Las características se refieren a los datos que se
analizan sobre el cliente, como su edad y situación laboral. Los atributos, por otro lado,
son las diferentes respuestas o categorías dentro de cada característica. Por ejemplo, la
edad podría clasificarse en rangos como 18-25 o 25-35, mientras que la situación laboral
podría clasificarse como desempleado o gerente, entre otros. Se asignan puntos a cada
atributo y sirven como una puntuación que indica la probabilidad de incumplimiento del
cliente. Cuantos más puntos reciba un cliente, menor será su probabilidad de
incumplimiento. El número específico de puntos asignados a cada atributo está
determinado por los datos históricos del banco sobre el poder predictivo de la
característica y la correlación entre diferentes características .
Hay dos categorías distintas de calificación crediticia conocidas como calificación
de aplicación y calificación de comportamiento. La puntuación de solicitud se centra
únicamente en la información proporcionada por el cliente que busca crédito, mientras
que la puntuación de comportamiento incorpora tanto la información proporcionada
como los datos históricos. El proceso de creación de un cuadro de mando crediticio
implica tres etapas: recopilar y construir el conjunto de datos necesario, aplicar el modelo
y documentar los resultados.
El paso inicial consiste en recopilar los datos necesarios y dividirlos en dos grupos
distintos. Los datos de entrenamiento, que representan el 70% del conjunto de datos, se
utilizarán para construir el cuadro de mando, mientras que el 30% restante se utilizará
como datos de prueba para evaluar la precisión del cuadro de mando. A continuación,
debemos evaluar las características de los datos y descartar aquellos que menos
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contribuyen a las predicciones, simplificando el conjunto de datos. Además, es posible
segmentar los datos, creando cuadros de mando separados para clientes con diferentes
atributos, con el fin de mejorar las capacidades de predicción. Una vez que se ha
desarrollado el modelo, se somete a pruebas utilizando los datos de prueba. Si el banco
está satisfecho con la precisión del modelo a la hora de predecir resultados, se
implementará para su uso.
Las instituciones financieras frecuentemente encuentran dificultades al utilizar
datos históricos debido a su naturaleza desequilibrada. Este desequilibrio plantea un
desafío importante para estas instituciones mientras navegan por las complejidades del
análisis e interpretación de los datos. Cuando se trata de análisis de riesgo crediticio, es
importante señalar que los bancos sólo tienen datos sobre los clientes a los que se les han
concedido préstamos, no sobre aquellos a los que se les ha negado. En consecuencia, los
datos históricos solo incluyen información sobre el número total de clientes que han
recibido préstamos, no el número total de clientes que han solicitado préstamos. Los
datos de las personas a quienes se les han negado préstamos no se registran, lo que genera
un sesgo conocido como sesgo de rechazo.
Como resultado, los bancos tienen más casos de clientes que han pagado con éxito
sus préstamos en comparación con aquellos que no lo han hecho. Equilibrar estos datos
supondría un coste significativo para la empresa, ya que tendría que aprobar préstamos
para personas que es poco probable que los paguen. Para abordar este problema, se
pueden emplear varias técnicas de extracción de datos, como el muestreo, para mitigar el
problema. La técnica más utilizada es el muestreo, que implica tres enfoques diferentes.
El submuestreo implica eliminar observaciones de los datos repetidas aleatoriamente,
generalmente aquellas de clientes que han pagado exitosamente sus préstamos. Por otro
lado, el sobremuestreo agrega observaciones de la clase menos común, aumentando los
datos existentes para esa clase en particular. Por último, se puede emplear una técnica
híbrida, combinando elementos de los métodos antes mencionados para lograr un
conjunto de datos equilibrado.
Un campo que está fuertemente influenciado por los algoritmos es el comercio de
alta frecuencia, donde es necesario tomar decisiones en fracciones de segundo. El
comercio de alta frecuencia, a menudo abreviado como HFT, es una práctica en la que los
inversores emplean programas de software especializados para implementar estrategias
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de inversión en múltiples valores de manera sistemática y con alta frecuencia. Esta
ingeniería matemática, a menudo denominada robots financieros, permite ejecutar
órdenes de acciones en cuestión de segundos, lo que ha generado controversia en el
mercado. Según Martínez (2010), los sistemas automáticos representan hoy más del 60%
del negocio bursátil mundial, lo que genera preocupación sobre su potencial para
desestabilizar el mercado. El concepto detrás de HFT era minimizar los costos de
transacción y maximizar las ganancias; así el aprendizaje automático se ha convertido en
una herramienta popular para ejecutar operaciones y generar alfa.
Para mejorar la eficiencia de diversas tareas, se emplea el aprendizaje por refuerzo,
ya que nos permite adquirir conocimientos sobre cómo navegar y tomar decisiones de
manera efectiva dentro de un entorno determinado, en lugar de predecir únicamente los
resultados deseados. Al utilizar algoritmos de aprendizaje por refuerzo, podemos
determinar el curso de acción más adecuado en función de las circunstancias
prevalecientes. En consecuencia, esto puede proporcionar una valiosa orientación a los
inversores, ayudándoles a identificar el momento y el lugar óptimos para adquirir valores
financieros, minimizando así los costos y maximizando el rendimiento de la inversión.
En el ámbito de las finanzas, el término "alfa" se refiere a la capacidad de un activo
financiero para superar al mercado general y lograr una mayor rentabilidad. Para lograr
alfa, los analistas e inversores emplean modelos de predicción del movimiento de precios
para identificar señales ventajosas que superen los costos asociados con el comercio. Este
meticuloso proceso se basa en el análisis de datos pasados para determinar tendencias
futuras y tomar decisiones de inversión informadas.
Para comprender el sector financiero, es fundamental tener claro lo que implica un
mercado eficiente, en donde los precios de los activos financieros reflejan con precisión
toda la información disponible. Esto significa que los precios de estos activos representan
su verdadero valor intrínseco y se actualizan en tiempo real a medida que hay nueva
información disponible. Al adherirse a esta teoría, se desacredita cualquier noción de
obtener ganancias prediciendo movimientos futuros de precios. Afirma que los
productos financieros no están ni infravalorados ni sobrevalorados. Según la teoría del
mercado eficiente, es posible lograr altos rendimientos, pero sólo en proporción al riesgo
asociado. Sin embargo, la evidencia reciente sugiere que los principios fundamentales de
la teoría financiera han quedado desacreditados. El mercado financiero no es tan eficiente
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como se creía anteriormente, lo que permite a los inversores beneficiarse potencialmente
de la predicción de futuras fluctuaciones de precios. Aquí es donde el aprendizaje
automático juega un papel importante.
En los últimos años, la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en la
predicción de precios del mercado de valores ha ganado fuerza. Wang y Wang (2017)
realizaron un estudio en el que utilizaron técnicas de aprendizaje automático para
desarrollar un modelo predictivo de los precios del mercado de valores. Su enfoque arrojó
resultados prometedores, demostrando un alto nivel de precisión en la predicción de los
precios de las acciones. Predecir los precios de las acciones o de cualquier activo
financiero es una tarea compleja y desafiante.
Para investigadores Niederhoffer y Osborne (1966), los cambios en los precios
suelen ocurrir en direcciones opuestas con más frecuencia que los cambios en la misma
dirección. Esto pone de relieve la dificultad inherente a la predicción precisa de los
movimientos de precios. Para abordar este desafío, comúnmente se emplean métodos
supervisados. Estos métodos se basan en la disponibilidad de datos etiquetados, donde
se conoce en todo momento el precio futuro de un activo financiero. A medida que pasa
el tiempo, el conjunto de datos se actualiza constantemente con nuevos datos etiquetados,
lo que permite una predicción más precisa.
En esencia, predecir precios en los mercados financieros es una tarea compleja
debido a la frecuente ocurrencia de cambios en direcciones opuestas. Para superar este
desafío, se utilizan métodos supervisados, aprovechando datos etiquetados para
actualizar y mejorar continuamente las predicciones. Mediante el análisis cuantitativo de
precios históricos y el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los investigadores
han logrado avances significativos en el desarrollo de modelos de predicción precisos de
los precios del mercado de valores. El principal objetivo de estos métodos es identificar
patrones y tendencias en los precios históricos de activos financieros a través de análisis
cuantitativos. Al analizar los movimientos de precios pasados, los investigadores y
analistas pretenden descubrir relaciones y correlaciones significativas que puedan
utilizarse para predecir precios futuros.
Otro uso del aprendizaje automático en el ámbito de los mercados financieros se
conoce como algo-trading o comercio algorítmico. En este proceso, se programan
Pág. 24
instrucciones específicas en el software para ejecutar órdenes de compra o venta. Al
incorporar algoritmos en esta práctica, los comerciantes pueden potencialmente
aumentar sus ganancias minimizando los gastos comerciales, al mismo tiempo que se
benefician de una mayor velocidad y frecuencia de las transacciones en comparación con
las operaciones manuales. Este enfoque ayuda a aliviar la influencia de la subjetividad
humana en las decisiones comerciales, haciendo que el proceso sea más metódico y
sistemático.
El algoritmo requiere parámetros específicos en sus instrucciones, incluido el
precio de compra o venta deseado, el volumen de instrumentos a operar y el vencimiento
de la orden. Si la orden es de compra, el precio indicado representa el precio máximo que
el inversor está dispuesto a pagar por el instrumento financiero. El algoritmo comprará
todos los instrumentos por debajo de este precio máximo, comenzando por los de menor
precio, hasta alcanzar el volumen deseado. Por el contrario, si la orden es de venta, el
precio indicado es el mínimo permitido, y el algoritmo venderá a precios mayores o
iguales a ese precio indicado, empezando por el más alto, hasta conseguir el volumen
solicitado.
Cualquier valor que no cumpla con las condiciones de precio permanecerá en el
registro de órdenes pendientes hasta que expire la orden, momento en el cual la
instrucción será eliminada del sistema. Esto asegura que la máquina siga condiciones
específicas para ejecutar la orden y enviarla al mercado financiero a través de la
plataforma del intermediario financiero. Este enfoque garantiza la rentabilidad y ayuda
a limitar las pérdidas potenciales. Para proporcionar una comprensión más clara de cómo
funciona el comercio algorítmico, a continuación se incluye un gráfico visual.
Pág. 25
Una de las aplicaciones más importantes de la inteligencia artificial en el mundo
actual es el uso de chatbots, que son programas diseñados para mantener conversaciones
con personas en plataformas de mensajería y esencialmente actúan como reemplazos
robóticos de la interacción humana. Esta interacción puede realizarse a través de texto o
audio, utilizando lenguaje natural. Los chatbots han revolucionado el servicio al cliente
al permitir interacciones personalizadas entre clientes y empresas, brindando a los
usuarios beneficios sociales, informativos y económicos.
Asimismo, los chatbots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la
semana, lo que ofrece atención al cliente continua y reduce la necesidad de que los clientes
viajen físicamente a los establecimientos físicos. Además, dentro de las organizaciones se
implementan chatbots para ayudar a los trabajadores a resolver cualquier duda o
pregunta que puedan tener. En el sector financiero, los chatbots tienen un inmenso
potencial y pueden servir como asistentes de recursos humanos, asistentes de inteligencia
de mercado, asistentes de flujo de trabajo, asistentes de redes sociales, asistentes de
analistas financieros, asistentes de programación e incluso como embajadores de la
empresa Es de destacar que sólo el 20% del trabajo administrativo representa un
asombroso 85% del costo total para los bancos. Para 2022, se estima que los chatbots
generarán más de 8 mil millones de dólares en ahorros de costos anuales (United
Consulting Group, 2018).
Los chatbots representan alrededor del 9,6% del suministro total de productos de
IA. Sin embargo, en la industria bancaria, se utilizan en aproximadamente el 33,9% de los
casos de uso de IA (Francés Monedero, 2020). Esta importante dependencia de los
chatbots por parte de los bancos puede deberse a su deseo de presentarse como
innovadores y tecnológicamente avanzados. Desafortunadamente, muchos bancos
carecen de una estrategia clara de IA. Ian Wilson, ex director de IA de HSBC, señaló que
la pregunta más común en los bancos es sobre el futuro y el retorno de la inversión, pero
no hay una respuesta satisfactoria para esto, lo que plantea un problema. Además, estos
programas de chatbot tienen una capacidad limitada para manejar consultas básicas de
los clientes.
Debido a que el lenguaje humano es complejo, plantea un desafío para los chatbots
entablar conversaciones fluidas y coherentes. Sin embargo, el programa informático
Eugene logró un hito importante en 2014 al superar con éxito la prueba de Turing. Este
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avance marcó un importante punto de inflexión, ya que permitió a las máquinas utilizar
técnicas de aprendizaje automático para entablar un diálogo significativo con los
humanos.
Inicialmente, el desarrollo de chatbots se basó en la experiencia de profesionales y
siguió estándares establecidos. Si bien, a medida que pasó el tiempo, se introdujeron
proyectos híbridos que combinaban técnicas de aprendizaje automático con enfoques
tradicionales. Actualmente, hay un cambio hacia chatbots que utilizan únicamente el
aprendizaje automático. Estos sistemas avanzados de chatbot se entrenan continuamente
utilizando datos históricos, lo que les permite mejorar indefinidamente a medida que
acumulan más información.
El algoritmo empleado por estos chatbots está diseñado para identificar la
intención del usuario y extraer información relevante de sus mensajes. Al evaluar el
problema del cliente, el sistema puede generar una respuesta adecuada. Esto se logra
analizando las soluciones más comunes que se encuentran en el conjunto de datos y
devolviéndolas al sistema mediante el aprendizaje supervisado. En los casos en los que
hay múltiples respuestas potenciales, el chatbot emplea técnicas de aprendizaje profundo
para evaluar el contexto de la conversación y selecciona la respuesta más adecuada en
función de la entrada actual.
El funcionamiento de los chatbots implica la utilización de diversas técnicas. Para
facilitar la interacción con los usuarios, la interfaz del software se basa en la aplicación de
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). La NLP, al ser una subdivisión de la
inteligencia artificial, abarca la capacidad de las máquinas para comprender el lenguaje
humano. Este campo se centra en procesar la información recibida de una manera que
permita a las máquinas interpretarla de forma eficaz. Por otro lado, el backend,
específicamente el procesador de entrada frontend, utiliza técnicas de aprendizaje
supervisado y aprendizaje profundo para mejorar su funcionalidad.
España ha ostentado el título de ser el país más bancarizado del mundo, con un
impresionante número de sucursales por persona, con la asombrosa cifra de 95,87
sucursales por cada 100.000 personas (Camino y de Garcillán López-Rua, 2014). Sin
embargo, esta distinción está experimentando gradualmente una transformación, todo
gracias a la llegada de tecnologías innovadoras. Una famosa cita de Bill Gates de 1994
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destaca este cambio de perspectiva: "Necesitamos el sistema financiero, pero no los
bancos". La aparición de aplicaciones móviles y servicios automatizados en línea está
revolucionando el panorama financiero, ofreciendo una experiencia altamente
personalizada y adaptada a los clientes. Estas innovadoras plataformas financieras,
acertadamente denominadas "roboadvisors", están allanando el camino hacia una nueva
era de la banca.
Esta herramienta utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer
asesoramiento de inversión a los clientes. Al interactuar con el cliente y analizar sus
ingresos y gastos pasados, la máquina puede sugerir planes de ahorro e inversión. El
cliente crea un perfil y responde una serie de preguntas, lo que permite que el programa
informático comprenda su perfil de riesgo, preferencias de activos y más. Utilizando esta
información, el robo-advisor aplica algoritmos para brindar una recomendación
personalizada. La integración de los robo-advisors en el ciclo financiero bancario permite
una mejor planificación financiera que se alinea con el ciclo de vida y el perfil de riesgo
del cliente, ayudándole a alcanzar sus objetivos financieros.
Al implementar este enfoque, la utilización de dicha tecnología tiene el potencial
de disminuir significativamente la cantidad de oficinas operativas necesarias para
atender a los clientes. Además, los robo-advisors ofrecen una oportunidad invaluable
para que una parte sustancial de la población, que tal vez no posea conocimientos
financieros fundamentales, participe en inversiones, ahorros e incluso planificación de la
jubilación.
El campo del análisis y reconocimiento de documentos (DAR) se centra en la
extracción automatizada de información de los documentos, con el objetivo de identificar
las cuestiones clave que deben abordarse para la evaluación, resaltando así la información
más significativa. Según Marinai y Fujisawa (2007), la integración de técnicas de
aprendizaje automático (ML) en este proceso de análisis es muy ventajosa. El proceso de
análisis de documentos consta de tres fases principales: recopilación y almacenamiento
de información, preprocesamiento de datos y aplicación de diversas técnicas de análisis.
La fase de procesamiento de la información es crucial porque los documentos
normalmente contienen datos no estructurados y carecen de una organización definida.
Para abordar esto, se emplean técnicas de simplificación, como reducir las palabras a sus
raíces o eliminar palabras irrelevantes que no contribuyen al significado general de las
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oraciones. Luego, en la fase de análisis se aplican diferentes técnicas para escudriñar el
texto. Esto puede implicar un análisis cuantitativo, en el que se examina la repetición de
ciertas palabras dentro del mismo documento para medir la importancia del tema en el
texto presentado, o puede abarcar un análisis de sentimientos, entre otros métodos.
Esta herramienta cambia las reglas del juego en el sector financiero, ya que permite
escanear y extraer información crucial de documentos extensos, brindando inmensos
beneficios a través de la implementación de tecnología de aprendizaje automático. Al
utilizar la plataforma COiN, JP Morgan ha revolucionado sus operaciones al recuperar
sin esfuerzo datos vitales de acuerdos de crédito comerciales anuales en cuestión de
segundos. Esto ha dado como resultado un asombroso ahorro de tiempo de 360.000 horas
al año, que de otro modo se gastarían en tediosas revisiones manuales. La utilización de
esta herramienta muestra el increíble potencial del aprendizaje automático para abordar
de manera eficiente las necesidades de la industria financiera.
Las ventajas ML en el sistema financiero
En el pasado, las instituciones financieras utilizaban el precio, la velocidad y el
acceso para atraer clientes. Si bien, con la llegada de la globalización, este enfoque ha
cambiado. Ahora, la capacidad de analizar grandes cantidades de datos y utilizar
algoritmos para identificar los productos que mejor satisfacen las necesidades de los
clientes es crucial para obtener una ventaja competitiva. Las expectativas de los clientes
también han evolucionado, con una demanda creciente de ofertas diversas y
personalizadas. Como resultado, la estandarización ya no es una fuente importante de
ingresos. En cambio, la atención se centra en ofrecer productos altamente personalizados,
donde la inteligencia artificial (IA) juega un papel crucial. Este cambio en la industria ha
llevado a que los grandes operadores tradicionales se conviertan en proveedores de
servicios de IA.
El aprendizaje automático permite la segmentación de clientes, facilitando así el
desarrollo de estrategias personalizadas basadas en sus características únicas. Es
importante que los individuos dentro del mismo segmento posean similitudes entre ellos
pero también muestren diferencias en comparación con otros grupos. Al implementar
diversas estrategias para varios segmentos, las empresas pueden ofrecer experiencias más
personalizadas a sus clientes.
Pág. 29
Como resultado, la implementación de tecnología de aprendizaje automático
otorgará una importante ventaja competitiva a las instituciones financieras que la
adopten, permitiéndoles ofrecer niveles incomparables de servicio al cliente
personalizado. Esta tecnología de vanguardia permite a estas entidades adaptar sus
servicios a las preferencias y necesidades individuales, estableciendo así una conexión
más fuerte con su clientela. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las
empresas del sector financiero pueden obtener información valiosa sobre el
comportamiento de los clientes, anticipar sus requisitos únicos y ofrecer soluciones
personalizadas de forma proactiva. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de
datos de manera eficiente y precisa, el aprendizaje automático equipa a estas entidades
con las herramientas para mejorar la satisfacción y lealtad del cliente. En consecuencia,
las organizaciones que adopten el aprendizaje automático en la industria financiera no
solo prosperarán en un mercado altamente competitivo, sino que también revolucionarán
la forma en que interactúan y atienden a sus clientes.
Las instituciones financieras pueden automatizar tareas repetitivas o tareas que
aportan menos valor mediante técnicas como el procesamiento del lenguaje natural o el
reconocimiento de imágenes. Por ejemplo, las preguntas más frecuentes se pueden
responder utilizando estas técnicas. Amazon ha implementado más de cien mil robots en
todo el mundo. Según el director de operaciones, Dave Clark, el objetivo era que las
máquinas realizaran tareas monótonas, permitiendo a los humanos realizar trabajos
mentalmente interesantes. En lugar de humanos versus máquinas, la IA se trata de
humanos mejorados por máquinas, como afirman Jubraj, Graham y Ryan. La IA tiene el
potencial de mejorar las habilidades humanas y optimizar el tiempo de los empleados de
la empresa liberándolos de tareas repetitivas y permitiéndoles centrarse en tareas más
valiosas.
A lo largo de la historia, los economistas han sostenido la creencia de que las
máquinas poseen el potencial de reemplazar a múltiples trabajadores humanos en
diversas industrias. Sin embargo, su argumento final ha sido que tales avances
tecnológicos conducirían a un aumento significativo en los niveles de productividad, lo
que en consecuencia resultaría en un aumento sustancial tanto del ingreso como del
producto interno.
Pág. 30
Como resultado, la cadena de valor sufrirá una transformación significativa en
términos de generación de beneficios. Con el tiempo, habrá un cambio notable en la
distribución del valor hacia tareas que exigen experiencia especializada, mientras que los
servicios que pueden ejecutarse sin la participación de profesionales experimentados
serán menos valorados por la sociedad. La razón detrás de este cambio de percepción
radica en la llegada del aprendizaje automático, que permite realizar estas tareas a un
costo considerablemente reducido.
Dentro de la industria financiera, si se automatizaran las tareas más monótonas,
se liberaría una cantidad significativa de tiempo para los equipos de gestión financiera.
Según Chui, Manyika y Miremadi (2015), esto podría representar potencialmente más del
20% de su carga de trabajo total. Al delegar responsabilidades como la recopilación,
verificación y consolidación de datos a las máquinas, los profesionales de este campo
tendrían la oportunidad de concentrar sus esfuerzos en aspectos más cruciales como el
análisis y la toma de decisiones. El nivel de automatización de tareas sería directamente
proporcional a la medida en que el trabajo de un empleado comprenda actividades
rutinarias.
Cuando se trata de trabajadores responsables de aprobar préstamos hipotecarios,
el aprendizaje automático se hará cargo de la tarea repetitiva de recopilar y analizar datos.
Esto permitirá a los empleados gestionar un mayor número de solicitudes de préstamos
y brindar asesoramiento a un mayor número de clientes. Como resultado, los empleados
podrán hacer un uso más eficiente de su tiempo aprovechando el análisis de datos
realizado por las máquinas.
Por el contrario, los asesores financieros darán prioridad a comprender las
necesidades de sus clientes y formular diversas tácticas para lograr sus objetivos,
dedicando comparativamente menos tiempo a examinar el estado financiero de los
clientes. Las máquinas agilizarán el procesamiento y evaluación de los datos de cada
cliente, tarea que antes realizaban empleados humanos del sector.
En un estudio realizado por McKinsey en 2018, se descubrió que a pesar de la
automatización de las tareas manuales, la creación de nuevos puestos de trabajo superará
el número de puestos de trabajo reemplazados. El estudio sugiere que los beneficios de
la inteligencia artificial irán más allá de la simple sustitución de puestos de trabajo, ya
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que solo una fracción de los beneficios totales procederá de la sustitución de puestos de
trabajo (Francés Monedero, 2020).
Así en la medida que las empresas adopten la IA, habrá un cambio en las
habilidades necesarias para los puestos de trabajo. La demanda de habilidades físicas
disminuirá, lo que resultará en un exceso de oferta, mientras que la demanda de
habilidades cognitivas aumentará. En consecuencia, habrá un aumento de los salarios. El
auge de las máquinas en el sector bancario, según informa Bloomberg, redefinirá los roles
y funciones de los empleados bancarios. Esto ha generado una gran demanda de
candidatos con experiencia en inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de
datos en el sector financiero, según portales de empleo como Glassdoor y Linkedin
(Francés Monedero, 2020).
De similar forma, a medida que ciertas tareas en el sector financiero se
automaticen, habrá una mayor necesidad de puestos centrados en la gestión de relaciones
con los clientes (CRM) para brindar un servicio más personalizado a los clientes. Si bien
las máquinas pueden generar recomendaciones, son los empleados humanos quienes
mejoran la experiencia del cliente a través de interacciones personalizadas. Por tanto, la
cooperación entre la inteligencia emocional humana y la eficiencia de las máquinas es
crucial en esta industria.
En actividades que requieren toma de decisiones, la objetividad es crucial. El
aprendizaje automático ofrece un mayor nivel de precisión, ya que puede analizar datos
de diversas fuentes, en diferentes formatos, y verificar su valide. Esto reduce la influencia
de la subjetividad de un individuo en la toma de decisiones. Un ejemplo de la importancia
de la objetividad en las actividades empresariales es la auditoría. Cuando las empresas
alcanzan un determinado nivel de capital, están obligadas por ley (en España, por
ejemplo) a someterse a auditorías externas realizadas por auditores independientes. Estos
auditores no deben tener ninguna asociación con las operaciones de la empresa. Esto
garantiza la confiabilidad de los estados financieros y elimina los conflictos de intereses.
Esta objetividad es particularmente valiosa en sectores como el financiero, donde
la toma de decisiones implica elegir entre múltiples opciones que impactan directamente
el bienestar financiero de los clientes. En tales casos, es necesario disponer de información
completa y seleccionar estrategias con la máxima objetividad. Los asesores humanos, por
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otro lado, son subjetivos, propensos a errores y consumen mucho tiempo. Por el
contrario, los algoritmos son objetivos, más precisos, más rápidos, eficientes y pueden
funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana.
El aprendizaje automático procesa datos con precisión. Por ejemplo, cuando se
realiza un análisis cualitativo de la probabilidad de incumplimiento crediticio, la
información de entrada utilizada para evaluar el riesgo crediticio de un cliente es a
menudo subjetiva y vaga. Abordar esta cuestión es crucial para garantizar una mayor
objetividad y cumplimiento de las directrices establecidas por el Banco de Pagos
Internacionales (BPI). El BPI es responsable de mantener la estabilidad del sistema
financiero y monetario internacional. En 2015, el BPI publicó once principios de
orientación supervisora sobre el riesgo crediticio y la contabilización de las pérdidas
crediticias esperadas. El principio número dos enfatiza la importancia de que los bancos
adopten y se adhieran a metodologías sólidas para evaluar y calcular el riesgo crediticio
en todas las exposiciones crediticias (Banco de Pagos Internacionales, 2015).
Tradicionalmente, los bancos recopilaban información de los solicitantes de
préstamos a través de formularios de solicitud y otras fuentes para evaluar si el préstamo
debía otorgarse y sus términos. Luego, los empleados analizarían esta información y
tomarían una decisión. Sin embargo, no era raro que diferentes asesores llegaran a
conclusiones diferentes sobre si se debía conceder o no un préstamo. Al utilizar el
aprendizaje automático, se puede crear un modelo de calificación crediticia
estandarizado, garantizando que la decisión sea universal y no dependa del análisis de
un individuo.
Los datos del aprendizaje automático se caracterizan por tres factores principales:
volumen, variedad y velocidad.
• El volumen de datos ha aumentado significativamente debido a la amplia
cobertura y conexiones de Internet, lo que plantea el desafío de almacenar
cantidades tan grandes de información.
• La variedad de fuentes de medios, diversas representaciones y disponibilidad de
datos hacen que su análisis sea una tarea compleja.
• Además, la velocidad a la que se generan los datos ha aumentado
exponencialmente con el avance de la difusión de datos desde diversos
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dispositivos. Es fundamental analizar y almacenar estos datos de manera eficiente
y rápida para evitar incurrir en costos de oportunidad, ya que puede no siempre
ser factible analizar cada pieza de información.
El concepto de Internet de las Cosas, comúnmente conocido como IoT, abarca la
conectividad y comunicación entre varios objetos y dispositivos a través de una red
privada o basada en Internet. Esta interconexión permite una interacción perfecta y el
intercambio continuo de datos entre estos dispositivos conectados. En consecuencia, el
gran volumen de datos que se transmiten, que incluye información tanto cuantitativa
como cualitativa, es notablemente vasto.
Los dispositivos móviles han contribuido significativamente a la expansión de las
operaciones y la acumulación de una gran cantidad de datos en el sector financiero. Para
aprovechar y extraer eficazmente información valiosa de esta abundancia de datos, la
integración de algoritmos de aprendizaje automático se ha vuelto esencial. Estos
algoritmos permiten el procesamiento de datos en tiempo real, facilitando así la
recuperación inmediata de información valiosa. Esta innovadora incorporación de la
inteligencia artificial en el sector financiero ha revolucionado los procesos,
particularmente mediante la implementación de sistemas automáticos de reconocimiento
de dígitos.
Así se tiene que, los mercados financieros funcionan las 24 horas del día y la
capacidad de procesar datos comerciales rápidamente es crucial para una gestión
comercial eficaz. Como resultado, la tecnología de aprendizaje automático permite a las
personas tomar decisiones en tiempo real, lo que les permite posicionarse
estratégicamente y prever resultados potenciales en los dinámicos mercados financieros.
En la misma línea, los cambios mencionados, que se caracterizan por su rapidez y
amplitud, tienen un profundo impacto en las operaciones y funciones del Banco de
España. Estos cambios no solo influyen en los procesos internos del banco sino que
también tienen implicaciones significativas para sus funciones analíticas y de supervisión
(Banco de España, 2020). El sector financiero se enfrenta constantemente a regulaciones
y estándares de presentación de informes novedosos, lo que requiere la capacidad de
adaptarse rápidamente a estos requisitos en evolución.
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El aprendizaje automático no sólo acelera el procesamiento de los datos y la
información de un cliente, sino que también acelera la capacitación de los empleados
bancarios, lo que resulta en una mayor productividad y rentabilidad para las
organizaciones. Al automatizar las tareas, se reduce el tiempo necesario para su ejecución,
acelerando así la curva de aprendizaje de los nuevos empleados. Además, la utilización
del aprendizaje automático infunde confianza en el trabajo de estos nuevos empleados,
ya que están respaldados por la confiabilidad de los algoritmos.
En la actualidad, existe una disparidad en la accesibilidad a los servicios sanitarios
y financieros, y solo determinadas clases sociales tienen fácil acceso a ellos. Sin embargo,
la utilización del aprendizaje automático puede revolucionar la eficiencia de estos
servicios y permitirles llegar a una gama más amplia de personas. Esto es particularmente
significativo cuando se consideran préstamos pequeños, como los requeridos por las
pequeñas empresas, donde el monto relativamente bajo del préstamo y el riesgo potencial
involucrado para los prestamistas no justifican los gastos asociados con la evaluación de
la solvencia del prestatario. En tales casos, la integración de técnicas de aprendizaje
automático ofrece una solución óptima, que permite que una mayor parte de la población
aproveche los servicios financieros.
Por el contrario, en los casos en que una parte de las tareas esté automatizada, las
comisiones que reciben los asesores financieros se reducirían, lo que aumentaría el
atractivo para una clientela más amplia. Además, si bien adoptar el aprendizaje
automático (ML) tiene ventajas innegables, es importante reconocer la existencia de
ciertos obstáculos y complejidades que presenta.
Los desafíos de la ML
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en las empresas ha creado la
necesidad de contratar científicos de datos que posean la experiencia necesaria. Aun
cuando, debido a la intensa competencia, encontrar personal con las habilidades
adecuadas se ha convertido en una tarea desafiante. Actualmente, existe una mayor
demanda de estas personas calificadas que la oferta disponible. Como resultado, las
empresas que deseen implementar el aprendizaje automático en sus servicios deben
hacer todo lo posible no sólo para atraer, sino también para retener a estos especialistas.
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Vale la pena señalar que el 90% de las 1.600 startups de IA en Europa se centran
principalmente en ofrecer servicios de IA a otras empresas. Esto indica que determinadas
empresas optan por subcontratar sus servicios de aprendizaje automático a proveedores
externos. Para las empresas en esta situación, los factores claves del éxito residen en
integrar eficazmente estos servicios externalizados y establecer una relación de largo
plazo con sus proveedores. Dado el número limitado de profesionales en este campo, si
las empresas del sector financiero dependieran en gran medida del aprendizaje
automático para sus operaciones, podría aumentar su riesgo operativo e incluso generar
un riesgo sistémico.
Un factor crucial para la implementación exitosa de la IA es la posesión de amplios
conjuntos de datos para el desarrollo de algoritmos, y garantizar el acceso a estos datos
es esencial. Además, la cantidad de esfuerzo humano necesaria para recopilar estos datos
es inmensa, ya que antes implicaba una cantidad significativa de tiempo para la
extracción, pero ahora se centra más en la preparación. Esto es particularmente
importante debido a las características específicas de los datos utilizados en el
aprendizaje automático, como el volumen, la variedad y la velocidad, que requieren un
proceso de captura de datos eficiente. Sin embargo, el sector financiero no enfrenta este
desafío porque ya posee una vasta base de datos acumulada con el tiempo debido al
sistema contable y los requisitos regulatorios. Estos registros históricos, que inicialmente
no fueron plenamente reconocidos por su potencial, ahora tienen un valor significativo.
También, el sector financiero ha evolucionado hacia una industria multicanal, lo que se
ha traducido en un mayor volumen de datos generados desde diversos dispositivos en
un período de tiempo más corto a través de transacciones monetarias. Como resultado,
el sector financiero se enfrenta ahora a una cantidad tan enorme de datos que se ha hecho
necesario emplear técnicas para analizarlos.
Por el contrario, el aprendizaje automático tiene el potencial de incorporar sesgos
de datos históricos, incluidos los relacionados con el género y la raza. Como resultado,
cuando se trata de brindar servicios financieros a grupos minoritarios, estos algoritmos
pueden no ser los más adecuados. La precisión a la hora de clasificar personas con
diferentes tonos de piel, ya sean hombres o mujeres, varía significativamente debido a la
presencia predominante de personas de piel clara en los conjuntos de datos. En esencia,
los propios algoritmos de aprendizaje automático pueden ser imparciales, pero no se
Pág. 36
puede ignorar la naturaleza sesgada de los datos con los que se entrenan. Para garantizar
la equidad y la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas para las instituciones
financieras, es crucial adoptar conjuntos de datos diversos e inclusivos, así como emplear
los métodos de capacitación y enfoques de desarrollo de algoritmos más efectivos.
Un ejemplo lo constituye Amazon, que intentó desarrollar un algoritmo de
aprendizaje automático con el objetivo de acelerar su proceso de selección de personal.
El objetivo principal era examinar los CV de las personas y excluir a aquellos que, según
los datos históricos de la empresa, era poco probable que fueran contratados. El algoritmo
utilizó todos los CV de la década anterior, sin tener en cuenta el género. Sin embargo,
surgió un problema notable cuando se descubrió que el modelo frecuentemente ignoraba
a las mujeres como candidatas potenciales debido a sesgos inherentes en el conjunto de
datos, que favorecían la contratación de hombres. Tras un examen más detenido, se
descubrió que el algoritmo pasaba por alto los CV que contenían los términos "mujer" o
"femenino" durante el proceso de selección. Otro ejemplo que destaca las deficiencias de
los sistemas algorítmicos es la implementación por parte de Google de un algoritmo de
reconocimiento facial que identificó incorrectamente a los individuos negros como
gorilas. Este etiquetado erróneo fue consecuencia de observaciones insuficientes de caras
negras en el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo.
El uso de algoritmos en el sector financiero, particularmente en actividades como
ofrecer crédito o negociar activos financieros, tiene el potencial de dar lugar a casos de
agregación y, con el tiempo, podría conducir a un comportamiento procíclico.
La competencia
Se espera que el surgimiento de la economía de la IA cree un panorama
competitivo que favorezca a las instituciones establecidas con importantes cuotas de
mercado e innovadores ágiles. En consecuencia, existe la preocupación de que esto pueda
conducir a una situación monopolística en la que las grandes instituciones financieras
tradicionales dominen el mercado, ya que las pequeñas y medianas empresas pueden
carecer de la inversión necesaria para mantenerse al día con los avances tecnológicos. Esta
preocupación está respaldada por un estudio realizado por Edelman y el Foro Económico
Mundial en 2019, que encontró que el 54% del público en general y el 43% de los líderes
tecnológicos creen que la IA tendrá implicaciones negativas para las personas más
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vulnerables, mientras que el 67% y El 75% respectivamente prevé que beneficiará
principalmente a los más ricos. Estos hallazgos resaltan la posibilidad de que surjan
desequilibrios como resultado de la economía de la IA (Francés Monedero, 2020).
La brecha entre las empresas que optan por implementar el aprendizaje
automático y las que no seguirán creciendo a medida que las primeras inviertan más en
tecnología de aprendizaje automático y recopilen más datos. Es fundamental que las
empresas se anticipen a este cambio e incorporen el aprendizaje automático en sus
operaciones. De no hacerlo, estas empresas podrían verse expulsadas del mercado debido
a la intensa competencia. En consecuencia, habrá un cambio en el panorama competitivo,
lo que requerirá nuevos factores para lograr el éxito. El aprendizaje automático acelerará
enormemente los procesos comerciales, lo que conducirá a ciclos más rápidos de
innovación, adopción y consumo. Esta aceleración ha reducido históricamente el tiempo
que las grandes empresas siguen siendo líderes del mercado. Es probable que el
aprendizaje automático proporcione una ventaja competitiva, creando potencialmente un
monopolio para las grandes empresas, dejando solo a un pequeño grupo de
competidores.
El accionar
Las empresas enfrentan dificultades al intentar aplicar algoritmos que fueron
desarrollados para situaciones específicas a otros casos similares pero diferentes. Este
problema surge porque el uso de algoritmos en datos con los que no fueron entrenados
originalmente puede crear problemas. Para superar este desafío, es necesario desarrollar
algoritmos que puedan aplicarse en un contexto más amplio. Esto se puede lograr
incorporando datos heterogéneos, que consisten en observaciones de varios escenarios.
En 2012, Knight Capital, una empresa especializada en negociación de acciones,
desarrolló un programa de software diseñado específicamente para negociar valores de
acciones en la Bolsa de Nueva York. Sin embargo, se produjo un desafortunado fallo
informático que provocó que la empresa sufriera una asombrosa pérdida de 440 millones
de dólares en tan solo 45 minutos. Afortunadamente, la empresa reconoció rápidamente
el problema y detuvo rápidamente el funcionamiento del algoritmo. El algoritmo
participaba constantemente en la compra y venta de millones de acciones, lo que provocó
un aumento significativo de la demanda y, posteriormente, elevó los precios de las
Pág. 38
acciones. En consecuencia, las acciones se sobrevaluaron, lo que resultó en pérdidas
financieras sustanciales para la empresa (Harford, 2012). Aunque el algoritmo había sido
programado para identificar y comprar acciones infravaloradas, no tuvo en cuenta el
hecho de que comprar una gran cantidad de acciones crearía un aumento en la demanda,
inflando así sus precios y anulando su estado infravalorado inicial.
Legislación y ética
La ciberseguridad es fundamental para el funcionamiento de la economía digital
y tiene como objetivo salvaguardar a los usuarios, activos y recursos digitales (como
redes, equipos y contenidos) del uso no autorizado en el entorno cibernético. Toda
comunicación involucra un remitente, un receptor y un mensaje transmitido. Hay cuatro
propiedades que garantizan la confianza o seguridad digital:
• autenticidad (verificar que el mensaje recibido fue enviado por el remitente
previsto),
• integridad (garantizar que el mensaje recibido no ha sido alterado),
• confidencialidad (garantizar que el mensaje sólo puede ser leído por destinatario
previsto), y
• el no repudio (evitar que el remitente niegue su autoría del mensaje).
La criptografía, un campo de las matemáticas, se ha utilizado durante mucho
tiempo en contextos militares. El cifrado implica transformar los datos originales en un
formato ininteligible utilizando un algoritmo de cifrado y una clave, mientras que el
descifrado invierte este proceso para recuperar los datos originales utilizando un
algoritmo y una clave de descifrado. En contextos históricos, la criptografía sólo
proporcionaba confidencialidad a través de técnicas como la permutación de caracteres,
la sustitución monoalfabética o la sustitución polialfabética. No había forma de verificar
la autenticidad del mensaje ni garantizar su integridad durante la transmisión. Se
depositó confianza en el mensajero y en la entrega del mensaje. Sin embargo, los
protocolos criptográficos modernos se basan en principios matemáticos y herramientas o
algoritmos criptográficos para garantizar las cuatro propiedades criptográficas:
autenticidad, integridad, confidencialidad y no repudio.
Pág. 39
Algoritmos o herramientas criptográficas:
• La criptografía simétrica, también conocida como algoritmo de clave secreta,
implica el uso de una clave secreta compartida conocida por todas las entidades
autorizadas para cifrar y descifrar datos. Este tipo de criptografía requiere un
proceso computacional de moderado a intenso. Su característica inherente es la
capacidad de garantizar la confidencialidad.
• La criptografía asimétrica, también conocida como algoritmo de clave pública,
implica el uso de dos claves que están interconectadas pero distintas entre sí. Una
clave es privada y la genera una autoridad certificadora específicamente para el
ciudadano individual, mientras que la otra clave es pública y la genera la
autoridad certificadora utilizando la clave privada del ciudadano. La clave privada
se utiliza para cifrar datos que sólo se pueden descifrar utilizando su clave pública
correspondiente. Del mismo modo, los datos cifrados con la clave pública sólo
podrán descifrarse utilizando su correspondiente clave privada. A diferencia de la
criptografía simétrica, la criptografía asimétrica requiere más recursos
computacionales. Las características inherentes de este enfoque criptográfico
incluyen garantizar la autenticidad y mantener la confidencialidad.
• La criptografía de función hash, también conocida como algoritmos criptográficos
hash, es un tipo de algoritmo que opera sin necesidad de una clave y genera un
resumen digital de los datos originales. Este método criptográfico implica un
proceso de cálculo moderadamente complejo. Las funciones hash poseen la
característica inherente de garantizar la integridad de los datos, lo que significa
que brindan seguridad mediante la utilización de factores como conocimiento de
algoritmos, claves y sellos.
El uso de diferentes algoritmos criptográficos en el sector financiero es crucial para
garantizar la seguridad. Si bien, cuando el aprendizaje automático se incorpora a varias
entidades, la cuestión de asignar responsabilidades se convierte en una consideración
importante. Por ejemplo, si se descubre que un algoritmo discrimina a un segmento
particular de la población y la entidad es demandada por prácticas discriminatorias,
determinar quién debe rendir cuentas se convierte en una preocupación clave. Este
aspecto debe abordarse antes de implementar el aprendizaje automático.
Pág. 40
Según la ética aristotélica, la responsabilidad requiere conocimiento y control, que
son difíciles de lograr cuando se trata de tecnología, particularmente de algoritmos.
Como resultado, la ética en la tecnología plantea un problema desafiante. A menudo
pasamos por alto la interacción entre humanos y máquinas en las tecnologías financieras,
por lo que es crucial considerar este aspecto. El Foro Económico Mundial (2018) afirma
que la empresa que utiliza el modelo es la responsable en última instancia.
La humanidad
Como se indicó anteriormente, existe una amplia gama de perspectivas sobre las
consecuencias socioeconómicas de las tecnologías emergentes, y hay personas que
expresan una fuerte oposición a la colaboración con máquinas. En consecuencia, los
profesionales de los sectores bancario y comercial perciben la ausencia de una mentalidad
orientada a la innovación como el obstáculo fundamental que obstaculiza la
implementación generalizada de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito bancario.
Para evitar que esta situación ocurra, es imperativo que las empresas garanticen la
integración del conocimiento adquirido mediante la utilización de la IA en sus
operaciones diarias y en los comportamientos de sus empleados. En consecuencia, se
vuelve fundamental que la IA se arraigue profundamente en la cultura de la empresa,
llevando a la transformación de ciertos procedimientos dentro de la organización.
Pág. 41
Capítulo 2
Análisis descriptivo en el aprendizaje automático
El aprendizaje automático, considera una serie de situaciones en las que un
individuo mejora sus conocimientos o habilidades para completar una tarea; implica
sacar conclusiones a partir de información específica para construir una representación
adecuada de algún aspecto importante de la realidad o de algún proceso. Una ejemplo
común en el campo del aprendizaje automático, en inteligencia artificial, es ver la
resolución de problemas como un tipo de aprendizaje que incluye, la capacidad de
reconocer la situación problemática y reaccionar de acuerdo con una estrategia
aprendida.
Hoy en día, la mayor diferencia que se puede hacer entre los animales y los
mecanismos de resolución de problemas es que algunos animales pueden mejorar su
desempeño en múltiples tareas resolviendo un problema particular. Este enfoque supone
que un agente autónomo podrá realizar la misma tarea de múltiples maneras, si es posible
y dependiendo de las circunstancias. Debe poder tomar decisiones sobre el curso de
acción más apropiado para resolver problemas y cambiar esas decisiones según lo
requieran las condiciones.
Por este motivo, una de las principales tareas de esta dirección es crear sistemas
capaces de adaptarse con flexibilidad a nuevas situaciones y aprender gracias a la
resolución del problema (o problemas) encontrados sin formación previa. El aprendizaje
automático, también conocido como aprendizaje artificial. es un área de gran interés en
el campo de la inteligencia artificial. En otros campos, como la biología, la psicología y la
filosofía, la naturaleza del aprendizaje también se ha estudiado en relación con los
sistemas biológicos y especialmente con los humanos.
Comprender el aprendizaje (como el aprendizaje humano) de una manera que
permita a las computadoras reproducir aspectos de ese comportamiento es un objetivo
muy ambicioso. Aunque algunos investigadores también han explorado esta posibilidad
utilizando otros animales como modelos, los resultados han sido pobres. Como se
mencionó, el aprendizaje es un término muy general que se refiere a la forma o formas
Pág. 42
en que un animal (o máquina) aumenta sus conocimientos y mejora sus habilidades en el
entorno.
El proceso de aprendizaje puede por tanto verse como un agente que produce
cambios en el sistema de aprendizaje (que, por otro lado, ocurren de forma lenta y
adaptativa) pueden ser reversibles o escalables. Estos cambios no sólo implican mejoras
en las habilidades y el desempeño de las tareas, sino que también incluyen cambios en la
presentación de los hechos conocidos. En este contexto, se hace referencia al sistema de
aprendizaje automático (o alumno) como un artefacto (o conjunto de algoritmos), que,
para resolver problemas, toma decisiones basadas en la experiencia acumulada, en el caso
previamente resuelto, para mejorar el rendimiento. Estos sistemas deben poder manejar
una amplia variedad de entradas, que pueden incluir datos incompletos, datos inciertos,
ruido, inconsistencia y más.
El aprendizaje automático puede verse como un proceso de dos pasos: En el
primer paso, el sistema selecciona las características más relevantes de un objeto o evento
y luego las compara con otras características conocidas. La comparación se realiza
mediante un proceso de emparejamiento, y cuando existen diferencias significativas, el
sistema ajusta su modelo del objeto o evento en función del resultado del
emparejamiento. El aprendizaje es crucial porque frecuentemente resulta en mejoras en
el funcionamiento general de un sistema. Al adquirir conocimiento y comprensión, las
personas y las organizaciones pueden lograr avances significativos en diversos aspectos
de sus operaciones, lo que en última instancia conduce a mejores resultados y logros.
El aprendizaje en sistemas artificiales puede utilizar diversas técnicas para
aprovechar el poder computacional de una computadora, sin depender necesariamente
de procesos cognitivos humanos. Estas técnicas pueden implicar métodos matemáticos
complejos, búsqueda en grandes bases de datos y la creación o modificación de
estructuras de representación del conocimiento para facilitar la identificación de
información relevante.
Una de las razones principales por las que se diseñan y construyen sistemas de
aprendizaje automático es la escasez de experiencia y la naturaleza limitada e incompleta
del conocimiento disponible en muchos dominios. A menudo resulta complicado
proporcionar a un agente todo el conocimiento necesario, ya que es una tarea compleja
Pág. 43
que requiere mucho tiempo y atención especializada para eliminar posibles errores. Por
el contrario, a los seres humanos les lleva varios años adquirir habilidades motoras y
lingüísticas básicas, e incluso más tiempo para captar conceptos complejos, aprender
oficios, comprender convenciones culturales y absorber conocimientos históricos.
Además, el aprendizaje humano se personaliza para cada individuo.
Un área de investigación que tiene gran importancia es la investigación sobre el
nivel de conocimiento adquirido por un alumno en función de su conocimiento existente.
Esto incluye examinar cómo el conocimiento previo del alumno puede contribuir al
proceso de hacer inferencias, circunscribir limitaciones y, en última instancia, adquirir
nuevos conocimientos. Además, existe una fuerte motivación para aprovechar el poder
computacional de las computadoras como un activo valioso en la toma de decisiones. Si
un sistema es capaz de aprender de experiencias pasadas, de forma similar a como lo
hacen los humanos, entonces la utilidad y eficacia de dicha herramienta aumentan
significativamente.
Los procesos en las finanzas
Un escenario en el que la automatización de procesos es particularmente crucial
es durante eventos inconvenientes como enfermedades o accidentes. Una empresa se
basa en la organización de puestos profesionales y la adecuada distribución de
responsabilidades entre sus empleados. Cuando un puesto queda vacante, generalmente
se espera que otros miembros del equipo o individuos puedan cubrir temporalmente las
tareas necesarias hasta que se cubra el puesto. Si bien, en determinadas situaciones, como
durante una pandemia, varios trabajadores pueden enfermarse y dejar numerosas tareas
desatendidas. En tales casos, los procesos automatizados alivian significativamente la
gravedad de este problema, haciéndolo más fácil tanto para las personas responsables
como para los delegados que deban intervenir durante situaciones de emergencia.
Para garantizar que las empresas operen sin problemas y de manera eficiente, han
establecido procesos para monitorear, regular y facilitar diversas actividades. Estos
procesos constan de una serie de acciones o tareas que se llevan a cabo para lograr un
resultado específico. Gracias a las computadoras se pueden ejecutar procesos complejos
de manera eficiente, lo que lleva a un mejor desempeño en la organización. Por ejemplo,
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si necesita localizar una información específica en archivos, es mucho más eficaz utilizar
un programa informático que hacerlo manualmente.
De manera similar, tareas como análisis estadístico, cálculos matemáticos y
evaluaciones financieras se pueden completar mucho más rápido a través de procesos
automatizados en comparación con depender de un equipo de trabajadores. Como
resultado, el uso de tecnología y lenguajes de programación en los procesos de las
empresas es cada vez más común. Vale la pena señalar que una parte importante de las
tareas realizadas por las instituciones financieras son de naturaleza regulatoria, es decir,
son encomendadas por organizaciones que supervisan el buen funcionamiento de estas
empresas.
En la amplia gama de empresas actuales, existe un tipo particular de empresa que
se centra principalmente en el ámbito de la banca, los valores y los seguros. Estas
instituciones financieras brindan productos y servicios que están legalmente clasificados
como financieros, lo que, en términos más simples, significa servicios relacionados con el
manejo y administración de los fondos de los clientes. El sector bancario es
particularmente reconocido, sin embargo, también hay instituciones financieras no
bancarias que desempeñan un papel importante, entre ellas los bancos populares de
ahorro y préstamo, las compañías de seguros, las casas de bolsa, los sistemas de ahorro
para el retiro, los fondos financieros, los fideicomisos y muchos otros.
Asimismo, la importancia que se otorga a la protección de los datos de los usuarios
es igualmente primordial, ya que cualquier violación de esta práctica constituye una
infracción de la ley y conlleva graves consecuencias para los involucrados. La protección
de la información personal se considera una obligación legal, destacando la importancia
de mantener la confidencialidad e integridad de los datos sensibles. Al respetar
regulaciones estrictas, estas instituciones no sólo garantizan la seguridad de los activos
financieros de las personas sino que también contribuyen activamente a la prevención de
actividades ilícitas como la financiación del terrorismo y el lavado de dinero.
En consecuencia, las estrictas regulaciones impuestas a las instituciones
financieras cuando manejan el dinero de otras personas sirven como una garantía crucial
para los consumidores, garantizando la adecuada gestión y protección de sus fondos.
Estas regulaciones se extienden más allá de la seguridad monetaria para abarcar la
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salvaguardia de los datos de los usuarios, con sanciones severas por cualquier infracción.
Al cumplir esta función, estas instituciones desempeñan un papel vital en la lucha contra
las prácticas ilícitas y el mantenimiento de la integridad del sistema financiero. Así, para
garantizar el manejo adecuado de los fondos de otras personas, estas instituciones están
sujetas a regulaciones estrictas que tienen como objetivo proteger a los consumidores y
prevenir casos de robo o actividades fraudulentas. Estas regulaciones no sólo se centran
en salvaguardar los activos financieros sino que también priorizan la seguridad y
privacidad de los datos de los usuarios.
Las instituciones financieras son establecimientos que acuerdan adquirir fondos y
capital de fuentes externas, como individuos, corporaciones u otras instituciones
financieras, a cambio de prestar servicios específicos. Uno de esos servicios lo ofrecen las
empresas de corretaje, que brindan a sus clientes la oportunidad de participar en la
compra y venta de acciones y otros instrumentos financieros dentro del mercado. Por el
contrario, las aseguradoras ofrecen protección y cobertura financiera en caso de pérdidas
específicas. Asimismo, los bancos desempeñan un papel crucial a la hora de almacenar el
dinero de los clientes y facilitar el acceso a él a través de tarjetas de débito o cajeros
automáticos. Los fondos adquiridos de los clientes normalmente se asignan y gestionan
mediante diversos métodos de inversión, siendo el enfoque principal prestar estos fondos
en forma de créditos. Estos créditos pueden servir como apoyo a inversiones o como
solución a desafíos financieros imprevistos. Las inversiones pueden abarcar una amplia
gama de actividades, desde utilizar una pequeña cantidad de dinero para comprar bienes
con la intención de venderlos en el futuro, hasta asignar presupuestos sustanciales para
proyectos inmobiliarios a gran escala. De manera similar, las dificultades financieras
imprevistas pueden variar, desde la necesidad de fondos inmediatos para realizar una
compra poco antes de recibir un sueldo hasta la refinanciación de una deuda hipotecaria
para evitar el riesgo de perder la casa.
Cuando se trata de dinero, es fundamental manejar todos los procedimientos con
extrema precaución y cumplir con los requisitos reglamentarios con la mayor seriedad.
De manera similar, el enfoque para lograr rentabilidad en los negocios no debería
implicar una asunción excesiva de riesgos, ya que el dinero en juego pertenece
principalmente a los usuarios. Para abordar eficazmente este tema, las instituciones
financieras han adoptado diversas metodologías y procedimientos a seguir, que pueden
Pág. 46
variar según cada departamento de la empresa. Estas organizaciones pueden abarcar una
amplia gama de áreas, como derecho, contabilidad y servicios informáticos, entre otras.
Específicamente, este artículo se centrará en aprovechar la programación informática
para automatizar, mejorar y/o simplificar la implementación de ciertos procesos de toma
de decisiones y gestión de riesgos.
En el mundo actual, existe una gran cantidad de conocimientos e información
valiosa oculta en grandes volúmenes de datos. Con la llegada de la revolución digital,
ahora se pueden crear aplicaciones más fácilmente para darle sentido a esta información,
gracias al apoyo y los avances de la tecnología. El aprendizaje automático, también
conocido como machine learning en español, es un campo específico dentro de la
inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo e implementación de algoritmos que
tienen la capacidad de aprender de un conjunto de datos determinado. Este campo
requiere una comprensión integral de la programación, la estadística, las matemáticas y
cualquier otra rama relacionada que esté relacionada con los datos que se procesan, que
puede abarcar una amplia gama de campos como los negocios y la medicina. Los
algoritmos del aprendizaje automático están diseñados específicamente para sacar
conclusiones basadas únicamente en el conjunto de datos proporcionado.
El aprendizaje automático abarca varios tipos, incluido el aprendizaje
supervisado, no supervisado, profundo y de refuerzo. El aprendizaje supervisado,
implica la tarea de clasificar o hacer una regresión de un conjunto de datos, mientras que
el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones ocultos dentro de los datos.
En el caso del aprendizaje por refuerzo, un modelo toma la forma de un agente que
explora un espacio desconocido y determina acciones mediante prueba y error. El agente
aprende de las recompensas y sanciones que recibe en función de sus acciones. Por otro
lado, los algoritmos de aprendizaje profundo se basan en redes neuronales artificiales,
Pág. 47
que constan de múltiples capas de procesamiento. Estas redes tienen la capacidad de
aprender representaciones de datos en distintos niveles de abstracción.
En los últimos tiempos, las empresas han reconocido cada vez más la importancia
de poseer estas habilidades, ya que han demostrado ser fundamentales para maximizar
las ganancias, minimizar los riesgos, mejorar las estrategias comerciales, impulsar la
productividad e incluso identificar enfermedades. Para lograr estos resultados, se debe
seguir un procedimiento específico, que implica adquirir los datos, preprocesarlos y, en
última instancia, convertirlos en información valiosa. Convencionalmente, el conjunto de
datos se divide en dos subconjuntos: datos de entrenamiento y datos de prueba. Los datos
de entrenamiento se emplean para entrenar el algoritmo de aprendizaje y determinar los
parámetros del modelo, mientras que los datos de prueba sirven para evaluar el
rendimiento del modelo. Las diversas aplicaciones del aprendizaje automático se ilustran
vívidamente en la figura anterior (Heros Cárdenas, 2022).
Los datos
Para considerar que un conjunto de datos es de calidad, debe ser útil para el
análisis y contener valores precisos. Deben evitarse datos poco realistas, la coherencia
también es importante, lo que significa que si varias fuentes proporcionan la misma
información, esta debe representarse de forma coherente. Asimismo, los datos deben
estar actualizados para garantizar el conocimiento más fidedigno. Deben minimizarse la
redundancia y la información irrelevante, ya que pueden dificultar el análisis. Los valores
faltantes son comunes al recopilar información, pero tener demasiados valores faltantes
puede hacer que los datos estén incompletos y no sean aptos para el análisis.
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Los datos numéricos y de texto se explican por sí solos, mientras que los datos
categóricos representan diferentes categorías o grupos, que pueden tener o no un orden
lógico. Por ejemplo, el género se puede representar mediante datos categóricos,
asignando 0 al género femenino y 1 al género masculino. Si se necesita un orden lógico,
una variable que represente la satisfacción del cliente puede usar 0 para insatisfecho, 1
para neutral y 2 para satisfecho. Los conjuntos de datos de alta calidad se someten a un
proceso exhaustivo para lograr mejores resultados. Una vez que se establece la idoneidad,
se realiza un análisis estadístico y gráfico para determinar el algoritmo óptimo para
extraer conocimiento.
En algunos casos, es posible que sea necesario transformar los datos a otra escala
o representarlos con valores diferentes sin perder la información original. Hoy en día,
existen numerosos conjuntos de datos reales disponibles que contienen información
valiosa relacionada con diversos campos. Los ejemplos incluyen páginas oficiales de
instituciones como el Banco de instituciones financieras, así como plataformas como
Kaggle y Yahoo Finance. Los datos son el ingrediente esencial para entrenar algoritmos
de aprendizaje automático. Proporciona la información bruta que los algoritmos
necesitan para procesar y convertir en conocimiento. Sin embargo, obtener este
conocimiento no es una tarea sencilla, ya que no todos los datos pueden proporcionar la
información y las respuestas esperadas. Los datos pueden ser cuantitativos o cualitativos
y se transforman en variables numéricas, categóricas y textuales. Estas variables permiten
manipular la evidencia recopilada para diferentes objetivos, como análisis,
procesamiento o creación de modelos.
En este contexto, las técnicas de estadística descriptiva o análisis de datos
exploratorios ayudan a presentar datos de manera eficaz al resaltar su estructura
subyacente. Existen numerosos métodos sencillos y cautivadores para representar
visualmente datos a través de gráficos, que facilitan la identificación de patrones
significativos y anomalías imprevistas. Otro enfoque para describir datos implica
condensarlos en unos pocos valores numéricos que capturen efectivamente su esencia,
minimizando al mismo tiempo cualquier posible distorsión o pérdida de información.
El paso inicial en cualquier análisis de datos debe implicar explorar los datos. Pero
¿por qué no deberíamos simplemente analizar los datos de inmediato? Bueno, para
empezar, las computadoras pueden ser rápidas, pero carecen de la capacidad de pensar
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críticamente como lo hacen los humanos. Simplemente siguen las instrucciones que les
damos y operan en función de los datos proporcionados. Por lo tanto, si hay errores o
patrones inesperados en los datos, la computadora los procesará sin darse cuenta de que
son incorrectos o inusuales. Por eso es fundamental realizar un análisis exploratorio de
los datos previamente, para identificar cualquier anomalía o problema que pueda afectar
la precisión y confiabilidad del análisis posterior.
De forma general, los datos suelen estar incompletos y no proporcionan una
comprensión completa de una situación. Por tanto, es fundamental emplear métodos que
nos permitan extraer información significativa de los datos que observamos. A pesar de
la compleja teoría matemática detrás de ellas, algunas técnicas de análisis de datos son
sorprendentemente fáciles de aprender y utilizar. Incluso los estadísticos enfrentan
desafíos cuando manejan listas de datos. Afortunadamente, existen numerosos métodos
estadísticos disponibles para