El futuro de la automatización gracias al Machine Learning

Si alguna vez te has preguntado cómo Spotify te recomienda canciones que te gustan o cómo Siri y Alexa pueden entender lo que les dices… la respuesta es la automatización y el "machine learning", también conocido como aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender sin programación explícita. Esta tecnología permite identificar patrones en los datos y hacer predicciones precisas transformando la personalización en los servicios.

Básicamente, el "machine learning" es capaz de crear un programa informático a partir de una muestra de datos que puede extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos sin entrenamiento previo, es decir, es un experto en el reconocimiento de patrones. Esta forma de aprendizaje automático está haciendo posible lo imposible y se está utilizando para la mejora de los motores de búsqueda, la robótica, la detección del fraude y la automatización en las empresas.

¿Cómo se usa el Machine Learning en la automatización?

El machine learning ha llevado la automatización hacia un nuevo concepto, la automatización inteligente, la cual puede ayudar a las empresas todavía más, mejorando sus operaciones, flujos de trabajo o reduciendo las respuestas redundantes, todo esto lo realiza a través del uso de datos preexistentes y la automatización del análisis que se deriva de ellos.

La automatización inteligente tiene la capacidad de agregar y automatizar múltiples conjuntos de datos distintos, por ejemplo, en el sector de la seguridad lo hace con el reconocimiento de matrículas, datos de mediciones de temperatura, videos, datos basados en mapas, además de otros registros.

Al aplicar el machine learning a la automatización, se utiliza la correlación y combinación de fuentes de datos, lo que hace posible evaluar escenarios y problemas concretos, igualmente, hay que tener en cuenta que esta automatización inteligente que resulta de esta aplicación, es más eficiente cuando se emplea en situaciones bien definidas. Por ejemplo, si un procedimiento halla X y otro encuentra Y, la automatización inteligente tendría que realizar Z.

Aplicaciones de la Automatización Inteligente

El papel del machine learning en la automatización varía según los requerimientos de cada sector o mercado donde se aplique, cumpliendo diversas funciones y manipulando información de forma eficiente para las empresas. Las principales áreas donde se aplica esta automatización inteligente son:

  • Optimización de los tiempos: Saber cuándo tomar decisiones críticas como reducir producción, despedir personal o invertir.
  • Estudio del cliente: Utilizando la información histórica disponible, podemos determinar cuántos clientes tienen una alta probabilidad de abandonarnos, analizando sus patrones de comportamiento previo y comparándolos con los de nuestros clientes actuales para tomar medidas efectivas.
  • Atención al cliente: Se pueden encontrar nuevas preguntas o palabras claves que pueden ser respondidas por un bot a partir del análisis del comportamiento.
  • Seguridad de la información: Proteger los datos personales de nuestros clientes aportándoles garantía y confianza con la aplicación del machine learning.

Te puede interesar: Diferencias entre Machine Learning vs Inteligencia Artificial

La Automatización Inteligente aplicada al sector financiero

El machine learning ha supuesto una transformación positiva en el sector bancario. Mejoras en la eficiencia de los procedimientos internos, navegabilidad del usuario y seguridad son algunos de los beneficios logrados gracias a la implementación de tecnologías de inteligencia artificial.

A continuación describimos 3 aspectos en los que el machine learning beneficia la automatización de la banca y el sector financiero.

Automatización de procedimientos

La automatización de procesos en la industria financiera permite reducir costos operativos y aumentar la productividad. El uso de un software con inteligencia artificial, basado en el aprendizaje automático permite verificar datos, generar informes y extraer información de documentos y formularios. Al destinar la automatización en tareas redundantes con alta periodicidad, se reduce el sesgo y se reorientan los esfuerzos de los trabajadores en aquellos procesos que requieren la participación humana imprescindible.

Créditos automatizados

La implementación de la tecnología de predicción y el machine learning por parte de los bancos permitirá generar modelos de riesgo de crédito a través de la inteligencia artificial. El comportamiento basado en el crédito, la información financiera y el consumo del usuario serán utilizados para automatizar todo el proceso y permitir que los clientes puedan monitorear el estatus de su solicitud a través de canales online. Esto permitirá que se acelere el proceso de entrega a los clientes y se reduzca el riesgo mediante un análisis profundo sobre cada uno de ellos.

Predicción del fraude

La detección de actividades fraudulentas y la prevención del blanqueo de capitales pueden ser solventadas eficazmente por la inteligencia artificial. Además, aplicando el machine learning, se puede aprender y crear modelos que permiten la detección automática de fraudes cada vez más complejos.

Otros sectores con influencia del Machine Learning

El uso del machine learning ha significado una verdadera revolución en muchos sectores, no solo en el financiero. Ejemplo de ello son el retail, el gran consumo y los seguros, que han visto cómo esta tecnología ha mejorado significativamente sus procesos y resultados. El uso de esta inteligencia artificial ha permitido a estas industrias analizar grandes cantidades de datos de forma más rápida y efectiva, lo que ha permitido tomar decisiones más informadas y mejorar la experiencia del cliente.

Sector Retail

La inteligencia artificial ha permitido la creación de sistemas de etiquetado automático en el sector retail, lo que ha revolucionado la forma en que se identifican los productos. A través de estos sistemas, el reconocimiento de productos se realiza de manera automatizada, sin la necesidad de la intervención humana. Por ejemplo, una simple imagen de unas zapatillas permite al sistema identificar el modelo, la marca, el tipo de suela y el color.

Mediante el machine learning, este etiquetado automático se perfecciona con la colaboración del usuario, lo que resulta en una reducción de costes y tiempos de operación, y en una mejora de los resultados de búsqueda.

Gran Consumo

Los supermercados basados en IA confían en algoritmos de machine learning para lograr sus objetivos específicos, además utilizan la tecnología Walk Out, que se compone de visión artificial para procesar imágenes del mundo real y obtener información numérica. Con esta tecnología, la tienda puede identificar a sus clientes y rastrear sus compras de forma automatizada, sin necesidad de hacer colas o usar efectivo.

Sector Seguros

En el sector de los seguros, la insatisfacción del cliente o la aparición de una oferta más competitiva suelen ser los motivos principales que llevan a la baja de un servicio. Sin embargo, las empresas contactan con el usuario una vez que la baja se ha efectuado o incluso durante el proceso de renuncia del servicio, lo que resulta poco efectivo ya que el cliente ya ha elegido el cambio.

Ante estos problemas el machine learning permite predecir de forma automatizada qué usuarios son más propensos a abandonar una compañía, lo cual permite a las empresas diseñar estrategias de retención para evitar que se vayan, además, esta herramienta facilita el contacto con el cliente, lo que permite ofrecer nuevos productos y servicios.

Compartir:
La Industria 4.0 y sus principales características

La Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial se basa en la integración de tecnologías digitales en la producción y el procesamiento de bienes y [...]

Leer más »
La Inteligencia Artificial en el mercado Fintech

Antes de hablar de la inteligencia artificial en el mercado Fintech nos gustaría mencionar que el término Fintech se aplica hoy en día para las tec [...]

Leer más »
6 Ventajas de los servicios en la nube

La implantación masiva de servicios en la nube en las empresas ha transformado el modo en que se realizaban las transacciones comerciales, pues conll [...]

Leer más »
Mejores aplicaciones y software de Deep Learning

El deep learning se traduce como aprendizaje profundo y es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se encuentra englobado dentro del machine learn [...]

Leer más »
Ver más entradas
© Gamco 2021, All Rights Reserved - Aviso legal - Privacidad - Cookies