La inteligencia artificial ha comenzado a jugar un papel fundamental en la transformación del sector bancario, ofreciendo a las instituciones herramientas novedosas para optimizar sus operaciones y obtener ventajas competitivas. En este contexto, el aprendizaje automático (ML) ha emergido como una solución eficaz para mejorar la previsión de oferta y demanda, predecir la rotación de clientes, puntuar riesgos crediticios y anticipar entregas tardías, entre otras tareas críticas.
No obstante, implementar estos ciclos de ML de manera tradicional puede ser un proceso extenso y complicado, demandando no solo semanas o meses sino también un conocimiento profundo de la ciencia de datos y habilidades especializadas en desarrollo de ML. Esta complejidad suele resultar en retrasos significativos en las implementaciones de modelos por parte de los analistas de negocio, quienes no siempre cuentan con el apoyo necesario de los equipos técnicos debido a sus capacidades limitadas.
Una implementación reciente en una institución bancaria ha destacado cómo los analistas financieros están aprovechando las nuevas herramientas tecnológicas para superar estos desafíos sin necesidad de convertirse en expertos en ciencia de datos. A través de la utilización de Amazon SageMaker Canvas—una plataforma con interfaz visual que facilita la creación y despliegue de modelos de ML—un analista puede predecir el estado de pago de un préstamo eficientemente. Este proceso implica la recopilación y limpieza de datos, la construcción de un modelo predictivo, y su despliegue sin requerir un conocimiento técnico profundo.
Complementariamente, servicios como Amazon Redshift y Amazon QuickSight proporcionan almacenamiento de datos a gran escala y soluciones avanzadas de inteligencia empresarial, respectivamente. Un flujo de trabajo efectivo comienza cuando el analista accede a SageMaker Canvas, conecta la plataforma al almacén de datos en Amazon Redshift y construye un modelo analítico que posteriormente es refinado y sus resultados visualizados a través de QuickSight.
Esta integración tecnológica no solo permite acelerar la creación de soluciones de ML de alto rendimiento, sino que también libera a los científicos de datos y a los ingenieros de enfocarse en aspectos más estratégicos de sus funciones. Como consecuencia, los analistas de negocio pueden ofrecer insights de gran valor y tomar decisiones más ágiles sin necesitar un profundo conocimiento en ML o ciencia de datos.
El uso de ML en el sector bancario es solo una de las muchas formas en que las tecnologías emergentes están remodelando el panorama empresarial. Al democratizar el acceso a la inteligencia artificial y a herramientas de analítica avanzada, se potencia a expertos y analistas por igual a maximizar el valor de su información y capitalizar nuevas oportunidades de negocio.
