La forma tradicional de análisis de datos quedó por fuera del sistema; las innovaciones digitales cambiaron por completo la forma de tomar decisiones en el sistema financiero. Pero los desafíos también evolucionan.
En los últimos años, el avance de las tecnologías ha irrumpido en diversas áreas donde su utilización garantiza una nueva forma de realizar diversos procesos. El machine learning es una de las innovaciones digitales que cambió por completo la manera de comercializar en los mercados financieros.
Esta herramienta, que funciona con inteligencia artificial, permite analizar grandes cantidades de información e identifica ciertos patrones de datos, que transforma la forma en la que trabajan los inversores, administradores de fondos y las entidades financieras, siendo de gran ayuda a la hora de tomar decisiones de inversión.
La inteligencia artificial, el instrumento innovador para tomar decisiones
Los machine learning surgen de la mano de la inteligencia artificial, que tienen como función realizar tareas sin ser programadas. Uno de sus usos más frecuentes, y por el que se volvieron populares en la red, es poder accionar con algoritmos – sin ser programadas- y realizar un análisis de información, arrojando estadísticas para predecir y reconocer patrones.
La capacidad de procesamiento es realmente para grandes volúmenes, por lo que se pueden usar para datos con un largo historial, y se pueden crear patrones para reconocer pronósticos, que permiten tomar decisiones automáticas, a base de información.
Para el ámbito financiero, esta herramienta se ha vuelto una gran aliada, teniendo en cuenta la gran inestabilidad que tiene esta área. Esta característica es un obstáculo para un efectivo análisis técnico, para estar preparado frente a fluctuaciones.
En este sentido, el impacto del machine learning es de alto impacto ante las nuevas posibilidades que brinda para inversiones y transacciones seguras.
Qué datos puede arrojar el Machine Learning
En primer lugar, el análisis de información que realiza el machine learning es de todas las plataformas que existen en la Internet, tanto redes sociales como datos arrojados en cualquier medio de la red. Y a partir de esto, hace su análisis. También realiza una predicción de precios, con un estudio de sus variantes y transacciones históricas.
La gestión de riesgos es otra de las tareas que realiza esta herramienta. Mediante sus algoritmos son capaces de identificar los desafíos futuros que pueden surgir, como comportamientos fraudulentos. Además, mediante el trading algorítmico con esta información se toman decisiones de compra y venta automáticas e inmediatas, basadas en los patrones del mercado.
No obstante, pese a la gran innovación que son para el mercado, los desafíos están presentes. Uno de ellos es el denominado overfitting, que se desarrolla cuando la herramienta no es capaz de generalizar los datos nuevos que surjan, con el entorno cambiante.
Asimismo, el contexto social en el ámbito financiero como sucesos políticos, desastres naturales o decisiones regulatorias pueden causar efectos en esta área y pueden afectar directamente en el uso del Machine Learning, ya que dependen de datos históricos. Esto puede causar pérdida por los algoritmos.
Respecto a esto, también puede ser una dificultad para la lectura del humano para entender las conclusiones arrojadas, lo que se convierte en un reto para el que se requiere que estar preparado. No obstante, el camino que se recorre predice que la evolución de esta herramienta aumentará y su uso será crucial, por lo que adaptarse es significante para el mercado.