Machine learning para la clasificación de riesgos de la banca española, una realidad

Fecha de publicación: 22/04/2020

La aplicación de tecnológicas pioneras como inteligencia artificial (IA) o machine learning se extienden cada vez más a todos los sectores permitiendo automatizar diferentes procesos y ahorrarando una gran cantidad de tiempo.

CaixaBank se ha sumado a esta corriente y ha desarrollado un algoritmo que logra clasificar los riesgos del sector de la banca aplicando la tecnología machine learning o aprendizaje automático.

Durante este proceso, la línea general era utilizar los bits como unidad básica de memoria; sin embargo, en este nuevo algoritmo la compañía ha utilizado el qubit. Este último logra invertir menos tiempo y recursos ofreciendo mejores soluciones. Es decir, el método utilizado tradicionalmente requiere de un gran número de simulaciones para determinar los riesgos, mientras que la aplicación de aprendizaje automático logra los mismos resultados con un menor número de pruebas, lo que permite agilizar las operativas. 

De este modo, CaixaBank aplica un método híbrido que combina el cálculo con computación cuántica y sistema tradicional utilizando datos de usuarios que simulan la realidad para clasificar los perfiles de riesgo de forma sencilla.

 

El nuevo modelo de cálculo simula diversos escenarios de riesgos con procesos más ágiles gracias a la aplicación de machine learning.
 
 
Los nuevos métodos de cálculo de riesgos requieren el uso de tecnologías pioneras como el aprendizaje automático, la robótica, el blockchain, la inteligencia artificial o la computación cuántica
 
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