El Machine Learning cómo método para predecir el impago big data aprendizaje automático

Experian ha publicado un nuevo informe sobre cómo la transformación digital ha revolucionado el sector financiero. Pues un 82% de los directivos son conscientes de la relevancia de los datos y la analítica avanzada para los negocios.

Multitud de tecnologías como el Big Data y las técnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicción de los modelos de evaluación del riesgo de impago en hasta un 30%.

“Las compañías deben ser capaces de extraer información de múltiples fuentes, así como de interpretarla y explotarla estadísticamente para crear modelos analíticos avanzados, y mejorar sus cuadros de mando de gestión y segmentación de clientes”, afirma Ricardo García, Iberia Analytics Director de Experian.

Machine Learning 

Las técnicas avanzadas de Machine Learning aumentan la discriminación entre buenos y malos pagadores, mejoran la prevención de fraude, y permiten una mayor personalización de productos. Actualmente se utilizan motores de análisis basados en Machine Learning que consideran las características sociodemográficas del usuario, su edad y comportamiento de pago histórico para la evaluación del riesgo. 

El Big Data y las técnicas avanzadas de Machine Learning mejoran la capacidad de predicción de los modelos de evaluación del riesgo de impago en hasta un 30%

 Además, evaluar esta capacidad de pago de un consumidor es de importancia crítica cuando se trata de encontrar el producto o servicio idóneo, al igual que la cercanía con el cliente para así conocer sus necesidades y tener una mayor probabilidad de acertar en estas.

Son muchos los sectores que están invirtiendo en metodologías analíticas avanzadas, y las empresas tecnológicas consiguen mejorar exponencialmente sus herramientas en cada versión. Nuestros últimos modelos mejoran en un rango de 10-20 puntos en su capacidad predictiva respecto a versiones anteriores. Dicha mejora se observa a lo largo de diferentes carteras de forma consistente para todos los sectores”, concluye Ricardo García.