Los asociados de la AEFI son invitados a Suiza con motivo del “Taller europeo de soluciones financieras basadas en aprendizaje automático”

El pasado miércoles 4 de septiembre tuvo lugar en Winterthur (Zurich) el evento “Taller europeo de soluciones financieras basadas en aprendizaje automático (o machine-learning)”, el primero de seis talleres prácticos organizados con motivo del internacional Proyecto Horizon2020. 

Este proyecto, que tiene como objetivo mejorar la competitividad del sector Fintech europeo, busca introducir un marco regulatorio común para todos los países involucrados y que acorte la brecha existente entre los expertos del marco tecnológico y regulatorio, mostrando casos prácticos de éxito y de reciente investigación sobre este sector en auge. 

Durante la jornada, los asistentes pudieron ver de primera mano cómo implementar soluciones de ML en áreas tan variadas del mundo Fintech como: Roboadvisors, localización de activos, previsión del estado de los mercados financieros o la estimaciones de riesgo sistémico. Se mantuvieron interesantes debates sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se lanzaron preguntas tan recurrentes hoy en día como: ¿Debe tomarse la IA como una solución a un problema o como una tecnología más para alcanzar un fin dentro del negocio? ¿La madurez de implantación de estas técnicas está siempre ligada al tamaño de la organización? ¿Por qué falla la implantación de esta tecnología y cuales son las claves para su puesta en práctica? Muchas de estas preguntas, sin respuestas claras a día de hoy, sirvieron de inspiración y aliciente para presentar los casos prácticos especialmente seleccionados para el evento, por su relevancia y utilidad. 

Como ejemplo, durante el evento se pudo observar los últimos avances en el área de los Robo-Advisors, que proveen asesoramiento financiero con mínima intervención humana. Resaltando el uso de considerar un Motor de Personalidad Financiera, incluyendo variables hasta ahora poco valoradas como el OCEAN personality o incluso las listas de reproducción de música del cliente. Además, se presentó un algoritmo para filtrar información y mejorar la comprensión de sistemas complejos usando redes embebidas en superficies y un algoritmo para detectar zonas de riesgo de solvencia financiera durante y después de la última crisis económica.

Por otro lado, se pudo observar ver como los casos de uso más extendidos que ofrece la ciencia de datos al mundo financiero se antojan cada vez más claros y concisos como por ejemplo, la realización de operaciones financieras más ágiles y rápidas, la oferta de productos y de asesoramiento a medida o una toma de decisiones más inteligentes. Sin embargo, a la hora de llevarlo a la práctica, muchas veces caemos en prácticas erróneas y los resultados no son tan satisfactorios como se había prometido. Este workshop junto con otros eventos similares que se organizarán en próximas fechas, son una buena oportunidad para conocer el avance del estado del arte en este campo, así como para inspirarse en la búsqueda de nuevos caminos y soluciones a los retos tan complejos y apasionantes que se presentan en el sector fin-tech en plena 4º revolución tecnológica, la del aprendizaje automático y la inteligencia artificial aplicada.