El internet mueve millones y millones de datos, todos ellos variables en cuanto origen, características y jerarquización. A esta inmensa cantidad de datos e información se le conoce como Big Data. Para que estos datos adquieran sentido y sean óptimos y accesibles, se han desarrollado procesos que facilitan su análisis y posterior agrupamiento, como sucede con el Clustering.
Cuando hablamos de Clustering nos referimos a un proceso de segmentación y agrupación de datos. El objetivo de este es el análisis de la información para crear conjuntos (clusters) de datos similares entre sí (Graph, s.f.). De esta manera, se convierte en una técnica de alta eficiencia para la minería de datos. Así como para el desarrollo de lenguajes de programación y de application programming interfaces.
Ahora bien, ¿cómo se logra el Clustering? Se desarrolla gracias a algoritmos de aprendizaje automático. Estos analizan constantemente los datos y los agregan a los diferentes clusters según la media de sus valores. Cada cluster cuenta con un “punto intermedio” a partir del cual se ajusta la ubicación de los elementos (Avansis, 2020).
Clustering: máximo provecho del Big Data en el sector financiero
Partiendo de lo anterior, es momento de hablar de la relación entre Clustering y el sector financiero.
Es de conocimiento común que el sector financiero es uno de los sectores que mayor cantidad de información maneja: los datos provienen de clientes, mercado, productos, servicios y otras entidades. Debido a esto, el agrupamiento de datos propiciado por el Clustering ofrecerá importantes ventajas. Entre ellas encontramos:
- En términos generales, los procesos internos y externos de la entidad serán mucho más elaborados y eficientes. Esto beneficiará tanto al banco como a los mismos usuarios, ya que mejora la calidad de atención al cliente.
- Al analizar los datos generados por los clientes y agruparlos entre sí, se llega a una segmentación mucho más precisa. Gracias a esto, se identifica el nivel de afinidad y relacionamiento para desarrollar estrategias personalizadas (Fisa Group, s.f.).
- El Clustering permite la creación de motores de recomendaciones. Al usar la banca digital o las apps bancarias, los clientes tendrán acceso a recomendaciones de productos y servicios. Estas recomendaciones estarán basadas en su comportamiento y necesidades.
- Esta técnica es esencial para la prevención de fraudes. Con el agrupamiento de datos se pueden establecer patrones de comportamientos y reglas que, al ser comparadas con otros datos o clusters, podrán demostrar comportamientos sospechosos.
El clustering se ve reflejado en los procesos técnicos y administrativos de la entidad bancaria. Beneficiando directamente a la institución, pero también en las relaciones con los canales de atención y comunicación con los clientes y otras entidades.
Machine learning vs Clustering
El Machine Learning o aprendizaje automático es un conjunto de técnicas pertenecientes a la inteligencia artificial. Estas técnicas permiten a las máquinas aprender a identificar patrones y a hacer predicciones a partir de ellos (BBVA, 2019). Eso significa que, al establecer patrones, también se podrán establecer similitudes y diferencias entre los datos que los conforman. Es acá cuando aparece el aprendizaje no supervisado. Este tipo de aprendizaje hace que las máquinas busquen similitudes en las bases de datos y agrupen la información de acuerdo con estas.
Entre las principales tendencias encontramos:
Reconocimiento facial
En la banca, el reconocimiento facial es cada vez más fuerte como tendencia. Permite aumentar la seguridad para el acceso a la información y a su vez facilitar los procesos para clientes. En este caso, los algoritmos de Clustering buscarán patrones comunes que identifiquen al rostro.
Clustering y backtesting
En la actualidad, una de las principales aplicaciones del Clustering dentro del sector financiero está relacionada con el backtesting. Esta es una metodología que se utiliza para verificar y diagnosticar la eficiencia de un modelo bancario o financiero.
Predicciones de inversión
El aprendizaje no supervisado y de Clustering permite identificar el tiempo de cambio en el mercado y así predecir las tendencias de los fondos y los modelos de inversión (Pardo, 2020).
A modo de conclusión, vale la pena hablar sobre la importancia de los métodos de segmentación y agrupación. Estas metodologías permiten al sector financiero mejorar la toma de decisiones empresariales a partir del análisis preciso de la información y el conocimiento certero de las necesidades de sus clientes. Cada entidad deberá decidir cuáles son sus objetivos frente a la implementación del Clustering, para así definir variables y límites coherentes.
Bibliografía:
- (2020) ¿Qué significa Clustering y k-means en inteligencia artificial? Recuperado de: https://www.avansis.es/inteligencia-artificial/que-significa-clustering-y-k-means-en-inteligencia-artificial/
- BBVA (2019) Machine Learning: ¿qué es y cómo funciona? Inteligencia artificial. Recuperado de: https://www.bbva.com/es/machine-learning-que-es-y-como-funciona/
- Fisa Group. (s.f.) 4 formas en que machine learning en la banca es esencial. Recuperado de: https://www.fisagrp.com/blogs/machine-learning-banca.html
- (s,f.) ¿Qué es el Clustering? Graph Everywhere. Recuperado de: https://www.grapheverywhere.com/que-es-el-clustering/
- Pardo, F. (2020) Inteligencia artificial en el sector financiero. Recuperado de: https://formiik.com/publicacion/inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero
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