La inteligencia artificial está revolucionando diversos sectores, y el bancario no es la excepción. En la actualidad, las empresas recurren cada vez más al aprendizaje automático para optimizar sus operaciones y obtener una ventaja competitiva. Este enfoque promete aumentar los ingresos, fomentar el crecimiento y reducir costos mediante la optimización de funciones clave como la previsión de oferta y demanda, la predicción de rotación de clientes y la evaluación de riesgos crediticios.
A pesar de estas ventajas, el desarrollo de ciclos convencionales de aprendizaje automático suele ser largo y complejo, requiriendo un profundo conocimiento de la ciencia de datos y habilidades especializadas. Este proceso, que puede tomar desde semanas hasta varios meses, a menudo limita la capacidad de los analistas de negocios para implementar modelos de ML de manera eficiente.
Recientemente, una importante implementación en el sector bancario ha demostrado cómo un analista financiero puede predecir el estado de pago de un préstamo utilizando modelos de aprendizaje automático sin necesidad de ser un experto en la materia. Mediante herramientas avanzadas, el analista puede recopilar, limpiar y completar datos, para luego desarrollar y desplegar un modelo que prediga con precisión el estado del préstamo.
Amazon SageMaker Canvas emerge como una solución clave en este contexto, ofreciendo una plataforma visual para crear y desplegar flujos de trabajo de ML. Combinada con Amazon Redshift y Amazon QuickSight, esta herramienta permite a las organizaciones analizar datos de manera efectiva y crear paneles visuales informativos de manera rápida.
El proceso se inicia cuando el analista accede a SageMaker Canvas, extrayendo la información necesaria desde el almacén de datos en Amazon Redshift. Después, construye un modelo de análisis predictivo que, una vez desarrollado, transfiere sus resultados a QuickSight para un análisis más profundo.
Esta integración no solo permite acelerar el desarrollo de soluciones de ML, sino que también libera a los científicos e ingenieros para enfocarse en perfeccionar los modelos, evitando los desafíos técnicos de la manipulación de datos. Así, los analistas de negocios pueden proporcionar insights valiosos sin necesidad de un profundo conocimiento técnico.
La adopción de aprendizaje automático en el sector bancario es solo una muestra de cómo las tecnologías emergentes están transformando las operaciones, democratizando el acceso a la inteligencia artificial y a datos complejos, y potenciando tanto a expertos como a analistas para maximizar el valor de su información.
