La IA y su impacto en el mundo financiero

IA y su impacto en el mundo financiero, conferencia que Ramón Trias, presidente de AIS Group, pronunció en el Instituto de Estudios Financieros (IEF).

Una mejora de un 25% a un 50% en el nivel de acierto en la gestión del riesgo de crédito gracias a los avances de hardware y software, que permiten una capacidad de cálculo anteriormente impensable. Un ámbito en el que el desarrollo de equipos informáticos de gran potencia se ha abaratado considerablemente permitiendo procesar sin problemas los grandes volúmenes de datos o Big Data, resultan ideales para alimentar a los motores de la Inteligencia Artificial.

Ramon Trias, economista y presidente de AIS Group
Ramon Trias, economista y presidente de AIS Group

Estas son las principales conclusiones  de la conferencia “IA y su impacto en el mundo financiero” que Ramón Trias, presidente de AIS Group, pronunció recientemente en el Instituto de Estudios Financieros (IEF). Durante su exposición recordó e insistió en que, “pese a que la Inteligencia Artificial existe desde hace décadas, ha sido el adelanto tecnológico el que le ha permitido situarse como un elemento determinante para sectores como la sanidad, la logística, la industria, los recursos humanos o las finanzas”.

La clave de este cambio es la capacidad de proceso que van cobrando los dispositivos que están hoy al alcance de todo el mundo y su repercusión sobre las relaciones y los flujos de información. Pero lo digital no es nuevo, aunque  hasta ahora no se había alcanzado este nivel de desarrollado.  “Los ordenadores de hace 30 años eran 500.000 veces más lentos que hoy. Esto quiere decir que un cómputo que antes tardaba un mes, ahora está listo en poco más de 5 segundos” recordó.

Conviene subrayar que el concepto de inteligencia artificial, ya se conocía en diversos ámbitos en los años 50 del pasado siglo. En películas como “2001. Odisea del espacio” (1970)  por ejemplo, en la que el ordenador HAL 9000 se rebela ante sus creadores, se vislumbró una nueva realidad, que en el fondo es un planteamiento del concepto de la evolución y la inteligencia artificial (hoy se le llama computación cognitiva). Por aquellos entonces también, ya IBM había iniciado el desarrollo de capacidades de inteligencia artificial. Al día de hoy IBM Watson es considerado el sistema cognitivo y de inteligencia artificial para los negocios más desarrollado del mundo.

La Inteligencia Artificial exige prestar la mayor atención a un tema clave para la banca y el sector financiero, por ser sectores excepcionalmente ricos en datos: la ciberseguridad.

Actualmente la explosión de la Inteligencia Artificial y las técnicas de Machine Learning han permitido al sector financiero aplicar algoritmos y técnicas que multiplican la capacidad de acierto en los modelos de gestión del riesgo de crédito. En este sentido Trias recordó que, los resultados obtenidos en proyectos recientes revelan que el nivel de acierto en los modelos de concesión y seguimiento del riesgo de crédito mejora entre un 25% y un 50% cuando se utilizan algoritmos de machine learning ante las técnicas tradicionales. Estos resultados quedan reflejados en el índice Gini, que pasa del 50% o 60% a situarse cerca del 90%. “Es un porcentaje de acierto altísimo”, puntualizó.

En un mundo en el que la rapidez con la que pueden analizarse datos para luego tomar decisiones marca la diferencia entre ganancias y pérdidas, la velocidad de los equipos y las prestaciones de los sistemas resulta clave, por lo que bancos, aseguradoras y  fondos de inversión invierten miles de millones de dólares y euros en tecnología para obtener ventaja en las transacciones frente a sus competidores y minimizar los errores humanos. Pero no basta con la inversión.

En efecto, la Inteligencia Artificial exige prestar la mayor atención a un tema clave para la banca y el sector financiero, por ser sectores excepcionalmente ricos en datos: la ciberseguridad. “Cada vez el malware es más avanzado y utiliza técnicas de Inteligencia Artificial. No se limita a tumbar los sistemas de las compañías, sino que hay ataques más elaborados de robos de información progresivos y ataques masivos y automatizados” advirtió Trías.

La IA controlada y combinada con el papel del experto financiero, sigue jugando un papel clave

Según el presidente de AIS Group, firma que lleva generando valor a las empresas a través de sistemas de predicción y optimización desde hace más de 30 años, el tiempo de la Inteligencia Artificial no es futuro, sino presente. En este sentido, subrayó la necesidad de contar con una IA controlada y combinada con el papel del experto financiero, que sigue jugando un papel clave. “Es el experto quien hará que estas técnicas generen valor consiguiendo mayor predicción, efectividad y rentabilidad”, concluyó.

Datos para un informe
 

Pese a todas sus posibilidades, la Inteligencia Artificial tiene ciertas limitaciones. No es posible recrear artificialmente la conciencia humana y por lo tanto, tampoco lo es desarrollar soluciones artificiales capaces de imitar y llevar a cabo todo lo que un humano consciente puede hacer, como por ejemplo tomar decisiones críticas o traspasar el marco conceptual previamente programado.  A día de hoy, la IA todavía carece de razonamiento generalizado, lo que llamamos sentido común.

Limitaciones de la IA en el sector financiero

En el Sector Financiero es especialmente importante combinar sentido común con aprendizaje automático:

*   La predicción y el filtrado en la concesión de crédito sesga la muestra de aprendizaje. Desaparece el contraste.

*   Los perfiles manifiestamente problemáticos en crédito, se interpretan como solventes, debido a los “overridings” previos.

*   La detección automática de perfiles de compra encamina la oferta a muchos clientes ya servidos por la competencia.

*    El nivel de opacidad suele ser alto. Auditores y supervisores han de reinventar su inspección.

*    El peso simétrico de falsos positivos y falsos negativos es poco realista

Casos reales

Algunas limitaciones de la IA en el sector financiero:

*   El 6 de mayo de 2010 el índice Dow Jones Industrial Average tuvo el mayor desplome diario (998.5 p) debido a la utilización deshonesta de FastTrading por un operador.

*   En los primeros años de utilización del CreditScoringenEspaña, expertos matemáticos presentaron el resultado de su proyecto en una Caja de Ahorros. Dicho proyecto se canceló cuando el sistema denegó el crédito al Director General de la entidad.

*   El 1 de agosto de 2012, un error informático en un nuevo programa de FastTrading de KnightCapital provocó una pérdida de €440 M en el New York Stock Exchange ($10M al minuto en el inicio de la sesión).

*   Errores en Infinium Capital Management el 3 de febrero de 2010 en el New York MercantileExchange. Flash Crash del 6 de mayo del 2010.

Fuente: AIS Group

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