{"id":772,"date":"2022-12-01T12:29:51","date_gmt":"2022-12-01T12:29:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.provenir.com\/spanish\/?p=772"},"modified":"2026-03-10T10:11:00","modified_gmt":"2026-03-10T10:11:00","slug":"el-desafio-del-algoritmo-uso-de-ia-para-la-toma-de-decisiones-sobre-riesgos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.provenir.com\/es\/el-desafio-del-algoritmo-uso-de-ia-para-la-toma-de-decisiones-sobre-riesgos\/","title":{"rendered":"El desaf\u00edo del algoritmo: uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos"},"content":{"rendered":"<div>blog<\/div>\n<h1><span class=\"uk-text-primary\">El desaf\u00edo del algoritmo:<\/span> uso de IA para la toma de decisiones sobre riesgos<\/h1>\n<ul>\n<li>\n<\/li>\n<li>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>C\u00f3mo implementar algoritmos avanzados de IA para hacer mejoras a lo largo del modelado del ciclo de vida del cliente<\/h2>\n<div>\n<p>Por: Giampaolo Levorato, cient\u00edfico de datos Senior en Provenir<\/p>\n<p>Todos hemos escuchado el t\u00e9rmino Big Data y en el mundo de los servicios financieros no es una excepci\u00f3n. Big data se refiere a grandes conjuntos de informaci\u00f3n estructurados y no estructurados que crecen a un ritmo cada vez mayor. Los datos impulsan las decisiones claves que toman las fintechs y las organizaciones dentro de esta industria, que van desde ayudar a determinar la identidad y aprobar un pr\u00e9stamo de autom\u00f3vil o una hipoteca hasta optimizar los precios y decidir cu\u00e1ndo venderle m\u00e1s a un cliente actual.<\/p>\n<p>El aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha llevado a las instituciones financieras a utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico para tomar decisiones m\u00e1s inteligentes y r\u00e1pidas. Pero el uso de IA no est\u00e1 exento de desaf\u00edos. Puede haber varios obst\u00e1culos para una implementaci\u00f3n exitosa, incluida la elecci\u00f3n de los algoritmos correctos, la interpretaci\u00f3n, explicaci\u00f3n e implementaci\u00f3n de modelos complejos, la garant\u00eda de que la infraestructura sea suficiente y la gesti\u00f3n de sesgos.<\/p>\n<\/div>\n<h2>Los desaf\u00edos de la Inteligencia artificial<\/h2>\n<div>\n<ol>\n<li><strong>Elegir el algoritmo correcto<\/strong>: no todos los algoritmos funcionan igual de bien en el mismo conjunto de datos. Dependiendo de la naturaleza de los datos, las organizaciones deben poder elegir y configurar el mejor algoritmo para ajustar su informaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Complejidad, interpretabilidad y explicabilidad del modelo<\/strong>: la complejidad de los algoritmos de IA puede hacer que estos se vuelvan \u00abcajas negras\u00bb, en el sentido de que a menudo incluso los desarrolladores no saben por qu\u00e9 y c\u00f3mo los algoritmos toman las decisiones que toman.<\/li>\n<li><strong>Implementaci\u00f3n de modelos:<\/strong> la implementaci\u00f3n de un modelo en producci\u00f3n requiere coordinaci\u00f3n entre los cient\u00edficos de datos, los desarrolladores de software y los usuarios comerciales, lo que plantea un desaf\u00edo con respecto a los diferentes lenguajes de programaci\u00f3n y a los enfoques que deben unificarse en una sola soluci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Requisitos de infraestructura:<\/strong> muchas organizaciones carecen de la infraestructura necesaria para el modelado de datos y su reutilizaci\u00f3n. Ser capaz de desarrollar y probar r\u00e1pidamente diferentes herramientas, a trav\u00e9s de distintos grandes conjuntos de datos, es esencial para producir resultados m\u00e1s precisos y manejables.<\/li>\n<li><strong>Sesgo de exclusi\u00f3n:<\/strong> muchos consumidores en todo el mundo siguen siendo \u00abinvisibles para el cr\u00e9dito\u00bb o poseen un historial crediticio reducido, lo que significa tienen poco o nulo acceso a calificaciones crediticias.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<h2>Superando los obst\u00e1culos de la IA<\/h2>\n<div>\n<p>\u00bfCu\u00e1l es la mejor manera de abordar estos desaf\u00edos? Las organizaciones de servicios financieros deben hacer la transici\u00f3n de modelos tradicionales lineales generalizados (GLM) hacia algoritmos de IA explicables\u00a0 para poder mejorar la velocidad y la exactitud de sus decisiones. <a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/provenir-fintech-nexus-latam-2023\/\">Seg\u00fan una encuesta reciente realizada por Pulse y Provenir<\/a>, el 69% de las empresas planean invertir en decisiones crediticias habilitadas por IA en 2022. Los algoritmos de IA tambi\u00e9n pueden ayudar a identificar con mayor facilidad el fraude y crear oportunidades para mejorar la experiencia del cliente en todo el ciclo de vida completo<\/p>\n<\/div>\n<h2>Beneficios de la IA<\/h2>\n<div>\n<p><strong>Optimizaci\u00f3n de los algoritmos<\/strong>: elija los algoritmos m\u00e1s apropiados entre una amplia variedad de<\/p>\n<p>opciones, que incluyen Gradient Boosting Decision Trees, bosques aleatorios y Deep Neural<\/p>\n<p>Networks, seg\u00fan la naturaleza del conjunto de datos.<\/p>\n<p><strong>Interpretabilidad y explicabilidad<\/strong>: a trav\u00e9s de una cuidadosa adopci\u00f3n de la explicaci\u00f3n de los m\u00e9todos\u00a0 SHAP y LIME es posible aclarar c\u00f3mo y por qu\u00e9 tu modelo ha hecho una predicci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Facilidad de implementaci\u00f3n<\/strong>: el uso de una plataforma unificada permite una implementaci\u00f3n perfecta, lo que les permite a las empresas tomar medidas r\u00e1pidas y eficaces.<\/p>\n<p><strong>Escalabilidad<\/strong>: reduce el tiempo de desarrollo, de meses a d\u00edas, mediante el entrenamiento autom\u00e1tico, probando, monitoreando y administrando su modelo.<\/p>\n<p><strong>Datos diversos<\/strong>: al aprovechar los datos tradicionales y alternativos, mejora la precisi\u00f3n de tu modelo,<\/p>\n<p>mientras manejas el sesgo y promueves la inclusi\u00f3n financiera.<\/p>\n<p>Usar algoritmos de IA brinda numerosos beneficios (que incluyen una mayor precisi\u00f3n, un mejor cumplimiento y una escalabilidad superior)\u00a0 lo cual tiene un tremendo impacto en la estabilidad y el crecimiento general de tu negocio.<\/p>\n<p>Utilizar algoritmos de IA significa obtener modelos m\u00e1s predictivos y precisos, lo que resulta en mayores ganancias, p\u00e9rdidas reducidas y evaluaciones de riesgos m\u00e1s actualizadas. Despu\u00e9s de realizar una investigaci\u00f3n interna, Provenir ha observado que los algoritmos de IA pueden mejorar la precisi\u00f3n de un modelo hasta en un 7%, mientras que su implementaci\u00f3n y desarrollo automatizado pueden reducir el tiempo y el esfuerzo hasta en un 90%. Esto asegura una mayor velocidad de comercializaci\u00f3n con modelos m\u00e1s precisos y la capacidad de responder r\u00e1pidamente a las necesidades de los consumidores y a las tendencias del mercado, para una verdadera escalabilidad. Y los efectos de esto van m\u00e1s all\u00e1 de un negocio individual, sino que impacta en la econom\u00eda en su conjunto \u2013 <a href=\"https:\/\/www.wsj.com\/articles\/the-current-state-of-ai-adoption-01549644400\">The Wall Street Journal<\/a> pronostic\u00f3 un aumento del 14% en el PIB mundial para 2030 gracias a los avances de la IA.<\/p>\n<p>Ahora hay m\u00e1s legislaci\u00f3n en juego que requiere una completa explicabilidad de los modelos. Los modelos interpretables y explicables cumplen estos requisitos al demostrar claramente c\u00f3mo y por qu\u00e9 toman las decisiones que toman. Adem\u00e1s del cumplimiento, la gobernanza modelo puede ser incre\u00edblemente dif\u00edcil en entornos tradicionalmente aislados. Entornos separados para la recopilaci\u00f3n de datos, el desarrollo de modelos, la implementaci\u00f3n y el monitoreo requieren una inmensa cantidad de tiempo y recursos para integrarse. Con un entorno cohesivo y todo en uno, se elimina ese tiempo y esfuerzo de integraci\u00f3n, lo que permite obtener resultados en tiempo real y ayudar a reducir el error humano de los procesos manuales.<\/p>\n<\/div>\n<h2>El valor de una plataforma unificada<\/h2>\n<div>\n<p>Adem\u00e1s de los entornos aislados de recopilaci\u00f3n de datos, desarrollo de modelos, implementaci\u00f3n y monitoreo, los modelos tambi\u00e9n se construyen a menudo por separado de los motores de decisi\u00f3n y el movimiento de datos innecesarios entre ellos aumenta el tiempo, el esfuerzo y la probabilidad de errores. Con una plataforma unificada que incorpora datos, IA y toma de decisiones, los modelos se construyen e implementan en una misma plataforma, lo que garantiza la obtenci\u00f3n de datos y la integraci\u00f3n de modelos, eliminando retrasos en la grabaci\u00f3n y asegurando el m\u00e1ximo rendimiento de sus modelos. En La experiencia de Provenir, los modelos implementados en una plataforma unificada pueden ahorrar hasta un 30% de tiempo y esfuerzo en el modelado total del proyecto.<\/p>\n<p>Pero, \u00bfqu\u00e9 hace que la IA sea tan poderosa y capaz? Se trata de los datos. Cuantos m\u00e1s datos tengan sus modelos de IA, mejor funcionar\u00e1n sus algoritmos avanzados. Una plataforma agn\u00f3stica de datos que puede integrar y enriquecer sus conjuntos de datos existentes con cualquier otro tipo de conjunto de datos (es decir, varias formas de datos alternativos) es cr\u00edtica. Esta perfecta integraci\u00f3n con una amplia variedad de fuentes de datos ayuda a fomentar la inclusi\u00f3n, gestionar el sesgo y mejorar el poder predictivo de tus modelos. Y no es un trato hecho en una \u00fanica vez: el verdadero valor proviene de la mejora continua que ocurre cuando junta los datos, la IA y la toma de decisiones. El monitoreo de modelos y un ciclo de retroalimentaci\u00f3n constante te ayudan a afinar tus decisiones para una continua optimizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La capacidad de aumentar tu poder predictivo y tomar decisiones m\u00e1s precisas tiene un impacto en todo el ciclo de vida del cliente. Los paneles e informes en tiempo real te ayudan a mantenerte actualizado sobre los cambios con tus clientes, tu cartera y todos tus modelos. Esto te\u00a0 permite generar actualizaciones autom\u00e1ticas, con todo lo necesario para el monitoreo en vivo. De esta manera puedes tener mejores relaciones con tus clientes, aumentar tu agilidad para responder a las necesidades del mercado y predecir mejor (\u00a1y prevenir!) el fraude y la p\u00e9rdida.<\/p>\n<p>Seg\u00fan <a href=\"https:\/\/www.businesswire.com\/news\/home\/20200602005192\/en\/Banks-and-Insurance-Companies-Expect-86-Increase-in-AI-Related-Investments-Into-Technology-by-2025-According-to-New-Research-by-The-Economist-Intelligence-Unit\">The Economist<\/a>, el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversi\u00f3n en IA, pero la mayor\u00eda de los proyectos de IA nunca superan la etapa de concepto y\/o planificaci\u00f3n. A pesar de que pasar de modelos lineales a modelos avanzados de IA puede parecer desalentador, es posible implementar IA y ver resultados en menos de 60 d\u00edas.<\/p>\n<p><a href=\"\/spanish\/ia-simplificada-aumente-el-nivel-de-sus-decisiones-de-riesgo\/\">Consulte nuestra gu\u00eda con tips para que tu toma de decisiones de riesgo con IA escale de nivel.<\/a><\/p>\n<\/div>\n<div>C\u00f3mo ir m\u00e1s all\u00e1 de la exageraci\u00f3n de la inteligencia artificial<\/div>\n<p><p>\n        <a href=\"\/spanish\/ia-simplificada-aumente-el-nivel-de-sus-decisiones-de-riesgo\/\">Obtener el libro electr\u00f3nico<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<h3>LATEST BLOGS<\/h3>\n<div>\n<div class=\"pt-cv-wrapper\"><div class=\"pt-cv-view pt-cv-grid pt-cv-colsys cveffect-darken pt-cv-same-height pt-cv-pgregular pt-cv-round-btn\" id=\"pt-cv-view-8dc1b6fgo4\"><div data-id=\"pt-cv-page-1\" class=\"pt-cv-page\" data-cvc=\"4\" data-cvct=\"3\" data-cvcm=\"1\"><div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"38367\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/la-serie-de-mitos-de-la-hiperpersonalizacion-2\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/02\/Hyper-Personlization-2-ES.png\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded skip-lazy \" alt=\"La serie de mitos de la Hiperpersonalizaci\u00f3n #2:\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/la-serie-de-mitos-de-la-hiperpersonalizacion-2\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">La serie de mitos de...<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">La serie de mitos de la Hiperpersonalizaci\u00f3n #2: La trampa del scorecard: c\u00f3mo los modelos tradicionales est\u00e1n dejando dinero sobre ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/la-serie-de-mitos-de-la-hiperpersonalizacion-2\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"38332\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-de-las-reglas-estaticas\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1800\" height=\"942\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/02\/250922-BLOG-AI-Campaign-social-tile04-1200x628-GL_ES-46776.jpg\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded skip-lazy \" alt=\"M\u00e1s all\u00e1 de las reglas est\u00e1ticas\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-de-las-reglas-estaticas\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">M\u00e1s all\u00e1 de las regl...<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">M\u00e1s all\u00e1 de las reglas est\u00e1ticas:c\u00f3mo los sistemas de aprendizaje mejoran la toma de decisiones en los servicios financieros En ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-de-las-reglas-estaticas\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"38280\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-del-modelo-unico-como-construir-un-ecosistema-de-ia-que-realmente-escale-en-servicios-financieros\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1800\" height=\"942\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/01\/260121-BLOG-AI-Campaign-FeatureIMG-ES.jpg\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded skip-lazy \" alt=\"M\u00e1s all\u00e1 del modelo \u00fanico: c\u00f3mo construir un ecosistema de IA que realmente escale en servicios financieros\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-del-modelo-unico-como-construir-un-ecosistema-de-ia-que-realmente-escale-en-servicios-financieros\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">M\u00e1s all\u00e1 del modelo ...<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">M\u00e1s all\u00e1 del modelo \u00fanico::c\u00f3mo construir un ecosistema de IA que realmente escale en servicios financieros La mayor\u00eda de los ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-del-modelo-unico-como-construir-un-ecosistema-de-ia-que-realmente-escale-en-servicios-financieros\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"38270\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-del-score-crediticio-como-los-datos-alternativos-estan-abriendo-las-puertas-a-la-inclusion-financiera\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" 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En los servicios financieros, ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-alla-del-score-crediticio-como-los-datos-alternativos-estan-abriendo-las-puertas-a-la-inclusion-financiera\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"38176\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/fraude-de-primera-persona-el-costo-oculto-de-los-buenos-clientes\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1800\" height=\"941\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2025\/09\/BLOG-FPF-ES-Jason-feature.jpg\" 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de la experiencia del cliente para fomentar la lealtad a lo largo del ciclo de vida del ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/telcos-la-importancia-de-la-experiencia-del-cliente-para-fomentar-la-lealtad-a-lo-largo-del-ciclo-de-vida-del-suscriptor\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"38108\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/mas-que-un-selfie\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2400\" height=\"1254\" 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href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/optimizacion-de-la-orquestacion-de-datos-para-la-prevencion-de-fraudes-en-aplicaciones\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1347\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2025\/04\/Fraud-featureimg-ES-scaled.jpg\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded skip-lazy \" alt=\"fraud\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/optimizacion-de-la-orquestacion-de-datos-para-la-prevencion-de-fraudes-en-aplicaciones\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Optimizaci\u00f3n de la O...<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">Optimizaci\u00f3n de la Orquestaci\u00f3n de Datos para la Prevenci\u00f3n de Fraudes en Aplicaciones C\u00f3mo la respuesta no siempre radica en ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/optimizacion-de-la-orquestacion-de-datos-para-la-prevencion-de-fraudes-en-aplicaciones\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" rel=\"nofollow\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"text-left round-button pt-cv-pagination-wrapper\"><ul class=\"pt-cv-pagination pt-cv-ajax pagination\" data-totalpages=\"7\" data-currentpage=\"1\" data-sid=\"8dc1b6fgo4\" data-unid=\"\" data-isblock=\"\" data-postid=\"\"><li class=\"active\"><a href=\"#\">1<\/a><\/li>\n\t<li ><a class=\"\" href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/772\/?_page=2\">2<\/a><\/li>\n\t<li ><a class=\"\" href=\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/772\/?_page=3\">3<\/a><\/li>\n\t<li ><a href=\"#\">&hellip;<\/a><\/li>\n\t<li ><a class=\"\" 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Big data se refiere a grandes conjuntos de informaci\u00f3n estructurados y no estructurados que crecen a un ritmo cada vez mayor. Los datos impulsan las decisiones claves que toman las fintechs y las organizaciones dentro de esta industria, que van desde ayudar a determinar la identidad y aprobar un pr\u00e9stamo de autom\u00f3vil o una hipoteca hasta optimizar los precios y decidir cu\u00e1ndo venderle m\u00e1s a un cliente actual.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>El aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha llevado a las instituciones financieras a utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico para tomar decisiones m\u00e1s inteligentes y r\u00e1pidas. Pero el uso de IA no est\u00e1 exento de desaf\u00edos. Puede haber varios obst\u00e1culos para una implementaci\u00f3n exitosa, incluida la elecci\u00f3n de los algoritmos correctos, la interpretaci\u00f3n, explicaci\u00f3n e implementaci\u00f3n de modelos complejos, la garant\u00eda de que la infraestructura sea suficiente y la gesti\u00f3n de sesgos.<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"remove\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"class\":\"uk-text-primary\",\"content\":\"Los desaf\u00edos de la Inteligencia artificial\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"parallax_easing\":\"0.5\",\"parallax_end\":\"50vh + 50%\",\"parallax_target\":\"!.tm-grid-expand\",\"title_element\":\"h2\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"headline\"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<ol>\\n\n\n<li><strong>Elegir el algoritmo correcto<\/strong>: no todos los algoritmos funcionan igual de bien en el mismo conjunto de datos. Dependiendo de la naturaleza de los datos, las organizaciones deben poder elegir y configurar el mejor algoritmo para ajustar su informaci\u00f3n.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Complejidad, interpretabilidad y explicabilidad del modelo<\/strong>: la complejidad de los algoritmos de IA puede hacer que estos se vuelvan \\\"cajas negras\\\", en el sentido de que a menudo incluso los desarrolladores no saben por qu\u00e9 y c\u00f3mo los algoritmos toman las decisiones que toman.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Implementaci\u00f3n de modelos:<\/strong> la implementaci\u00f3n de un modelo en producci\u00f3n requiere coordinaci\u00f3n entre los cient\u00edficos de datos, los desarrolladores de software y los usuarios comerciales, lo que plantea un desaf\u00edo con respecto a los diferentes lenguajes de programaci\u00f3n y a los enfoques que deben unificarse en una sola soluci\u00f3n.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Requisitos de infraestructura:<\/strong> muchas organizaciones carecen de la infraestructura necesaria para el modelado de datos y su reutilizaci\u00f3n. Ser capaz de desarrollar y probar r\u00e1pidamente diferentes herramientas, a trav\u00e9s de distintos grandes conjuntos de datos, es esencial para producir resultados m\u00e1s precisos y manejables.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Sesgo de exclusi\u00f3n:<\/strong> muchos consumidores en todo el mundo siguen siendo \\\"invisibles para el cr\u00e9dito\\\" o poseen un historial crediticio reducido, lo que significa tienen poco o nulo acceso a calificaciones crediticias.<\/li>\n\n\\n<\/ol>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"remove\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"class\":\"uk-text-primary\",\"content\":\"Superando los obst\u00e1culos de la IA\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"parallax_easing\":\"0.5\",\"parallax_end\":\"50vh + 50%\",\"parallax_target\":\"!.tm-grid-expand\",\"title_element\":\"h2\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"headline\"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p>\u00bfCu\u00e1l es la mejor manera de abordar estos desaf\u00edos? Las organizaciones de servicios financieros deben hacer la transici\u00f3n de modelos tradicionales lineales generalizados (GLM) hacia algoritmos de IA explicables\u00a0 para poder mejorar la velocidad y la exactitud de sus decisiones. <a href=\\\"https:\/\/www.provenir.com\/es\/provenir-fintech-nexus-latam-2023\/\\\">Seg\u00fan una encuesta reciente realizada por Pulse y Provenir<\/a>, el 69% de las empresas planean invertir en decisiones crediticias habilitadas por IA en 2022. Los algoritmos de IA tambi\u00e9n pueden ayudar a identificar con mayor facilidad el fraude y crear oportunidades para mejorar la experiencia del cliente en todo el ciclo de vida completo<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"remove\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"class\":\"uk-text-primary\",\"content\":\"Beneficios de la IA\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"parallax_easing\":\"0.5\",\"parallax_end\":\"50vh + 50%\",\"parallax_target\":\"!.tm-grid-expand\",\"title_element\":\"h2\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"headline\"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p><strong>Optimizaci\u00f3n de los algoritmos<\/strong>: elija los algoritmos m\u00e1s apropiados entre una amplia variedad de<\/p>\n\n\\n\n\n<p>opciones, que incluyen Gradient Boosting Decision Trees, bosques aleatorios y Deep Neural<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Networks, seg\u00fan la naturaleza del conjunto de datos.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><strong>Interpretabilidad y explicabilidad<\/strong>: a trav\u00e9s de una cuidadosa adopci\u00f3n de la explicaci\u00f3n de los m\u00e9todos\u00a0 SHAP y LIME es posible aclarar c\u00f3mo y por qu\u00e9 tu modelo ha hecho una predicci\u00f3n.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><strong>Facilidad de implementaci\u00f3n<\/strong>: el uso de una plataforma unificada permite una implementaci\u00f3n perfecta, lo que les permite a las empresas tomar medidas r\u00e1pidas y eficaces.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><strong>Escalabilidad<\/strong>: reduce el tiempo de desarrollo, de meses a d\u00edas, mediante el entrenamiento autom\u00e1tico, probando, monitoreando y administrando su modelo.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><strong>Datos diversos<\/strong>: al aprovechar los datos tradicionales y alternativos, mejora la precisi\u00f3n de tu modelo,<\/p>\n\n\\n\n\n<p>mientras manejas el sesgo y promueves la inclusi\u00f3n financiera.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Usar algoritmos de IA brinda numerosos beneficios (que incluyen una mayor precisi\u00f3n, un mejor cumplimiento y una escalabilidad superior)\u00a0 lo cual tiene un tremendo impacto en la estabilidad y el crecimiento general de tu negocio.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Utilizar algoritmos de IA significa obtener modelos m\u00e1s predictivos y precisos, lo que resulta en mayores ganancias, p\u00e9rdidas reducidas y evaluaciones de riesgos m\u00e1s actualizadas. Despu\u00e9s de realizar una investigaci\u00f3n interna, Provenir ha observado que los algoritmos de IA pueden mejorar la precisi\u00f3n de un modelo hasta en un 7%, mientras que su implementaci\u00f3n y desarrollo automatizado pueden reducir el tiempo y el esfuerzo hasta en un 90%. Esto asegura una mayor velocidad de comercializaci\u00f3n con modelos m\u00e1s precisos y la capacidad de responder r\u00e1pidamente a las necesidades de los consumidores y a las tendencias del mercado, para una verdadera escalabilidad. Y los efectos de esto van m\u00e1s all\u00e1 de un negocio individual, sino que impacta en la econom\u00eda en su conjunto \u2013 <a href=\\\"https:\/\/www.wsj.com\/articles\/the-current-state-of-ai-adoption-01549644400\\\">The Wall Street Journal<\/a> pronostic\u00f3 un aumento del 14% en el PIB mundial para 2030 gracias a los avances de la IA.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Ahora hay m\u00e1s legislaci\u00f3n en juego que requiere una completa explicabilidad de los modelos. Los modelos interpretables y explicables cumplen estos requisitos al demostrar claramente c\u00f3mo y por qu\u00e9 toman las decisiones que toman. Adem\u00e1s del cumplimiento, la gobernanza modelo puede ser incre\u00edblemente dif\u00edcil en entornos tradicionalmente aislados. Entornos separados para la recopilaci\u00f3n de datos, el desarrollo de modelos, la implementaci\u00f3n y el monitoreo requieren una inmensa cantidad de tiempo y recursos para integrarse. Con un entorno cohesivo y todo en uno, se elimina ese tiempo y esfuerzo de integraci\u00f3n, lo que permite obtener resultados en tiempo real y ayudar a reducir el error humano de los procesos manuales.<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"remove\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"animation\":\"parallax\",\"class\":\"uk-text-primary\",\"content\":\"El valor de una plataforma unificada\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"parallax_easing\":\"0.5\",\"parallax_end\":\"50vh + 50%\",\"parallax_target\":\"!.tm-grid-expand\",\"title_element\":\"h2\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"headline\"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p>Adem\u00e1s de los entornos aislados de recopilaci\u00f3n de datos, desarrollo de modelos, implementaci\u00f3n y monitoreo, los modelos tambi\u00e9n se construyen a menudo por separado de los motores de decisi\u00f3n y el movimiento de datos innecesarios entre ellos aumenta el tiempo, el esfuerzo y la probabilidad de errores. Con una plataforma unificada que incorpora datos, IA y toma de decisiones, los modelos se construyen e implementan en una misma plataforma, lo que garantiza la obtenci\u00f3n de datos y la integraci\u00f3n de modelos, eliminando retrasos en la grabaci\u00f3n y asegurando el m\u00e1ximo rendimiento de sus modelos. En La experiencia de Provenir, los modelos implementados en una plataforma unificada pueden ahorrar hasta un 30% de tiempo y esfuerzo en el modelado total del proyecto.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Pero, \u00bfqu\u00e9 hace que la IA sea tan poderosa y capaz? Se trata de los datos. Cuantos m\u00e1s datos tengan sus modelos de IA, mejor funcionar\u00e1n sus algoritmos avanzados. Una plataforma agn\u00f3stica de datos que puede integrar y enriquecer sus conjuntos de datos existentes con cualquier otro tipo de conjunto de datos (es decir, varias formas de datos alternativos) es cr\u00edtica. Esta perfecta integraci\u00f3n con una amplia variedad de fuentes de datos ayuda a fomentar la inclusi\u00f3n, gestionar el sesgo y mejorar el poder predictivo de tus modelos. Y no es un trato hecho en una \u00fanica vez: el verdadero valor proviene de la mejora continua que ocurre cuando junta los datos, la IA y la toma de decisiones. El monitoreo de modelos y un ciclo de retroalimentaci\u00f3n constante te ayudan a afinar tus decisiones para una continua optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>La capacidad de aumentar tu poder predictivo y tomar decisiones m\u00e1s precisas tiene un impacto en todo el ciclo de vida del cliente. Los paneles e informes en tiempo real te ayudan a mantenerte actualizado sobre los cambios con tus clientes, tu cartera y todos tus modelos. Esto te\u00a0 permite generar actualizaciones autom\u00e1ticas, con todo lo necesario para el monitoreo en vivo. De esta manera puedes tener mejores relaciones con tus clientes, aumentar tu agilidad para responder a las necesidades del mercado y predecir mejor (\u00a1y prevenir!) el fraude y la p\u00e9rdida.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Seg\u00fan <a href=\\\"https:\/\/www.businesswire.com\/news\/home\/20200602005192\/en\/Banks-and-Insurance-Companies-Expect-86-Increase-in-AI-Related-Investments-Into-Technology-by-2025-According-to-New-Research-by-The-Economist-Intelligence-Unit\\\">The Economist<\/a>, el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar su inversi\u00f3n en IA, pero la mayor\u00eda de los proyectos de IA nunca superan la etapa de concepto y\/o planificaci\u00f3n. A pesar de que pasar de modelos lineales a modelos avanzados de IA puede parecer desalentador, es posible implementar IA y ver resultados en menos de 60 d\u00edas.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><a href=\\\"\/spanish\/ia-simplificada-aumente-el-nivel-de-sus-decisiones-de-riesgo\/\\\">Consulte nuestra gu\u00eda con tips para que tu toma de decisiones de riesgo con IA escale de nivel.<\/a><\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"remove\"}}]},{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"padding\":\"small\",\"position_sticky\":\"row\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"position_sticky_offset\":\"100\",\"style\":\"card-default\",\"width_medium\":\"1-3\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"C\u00f3mo ir m\u00e1s all\u00e1 de la exageraci\u00f3n de la inteligencia 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