La gestión de la información en banca: de las finanzas del comportamiento a la inteligencia artificial
Fecha: 2019
Papeles de Economía Española, N.º 162 (2019)
Sumario
[expand title= "La banca frente a la disrupción digital"]- Este documento analiza la disrupción tecnológica en el sector bancario, su impacto sobre la competencia y su potencial para aumentar la eficiencia y el bienestar del cliente. Se abordan las posibles estrategias de los participantes-bancos tradicionales, firmas fintech, y el papel de la regulación. Aunque la competencia aumentará con los nuevos entrantes, el impacto a largo plazo dependerá de la regulación. El reto para los reguladores es mantener unas condiciones equitativas para los competidores y lograr un equilibrio entre el fomento de la innovación y la preservación de la estabilidad financiera, junto con la protección de los consumidores en el nuevo entorno.
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- Este artículo analiza los patrones que determinan la adopción y el uso frecuente de servicios financieros digitales entre los usuarios bancarios. Se realiza un ejercicio comparativo de las aportaciones econométricas tradicionales con otros dos métodos de análisis de información más recientes. En primer lugar, el aprendizaje automático (machine learning), con el objetivo de analizar la secuencia de decisiones que se sigue hasta convertirse en un usuario de servicios digitales financieros. Los resultados de este análisis sugieren que la consciencia sobre la gama de posibilidades de uso online y la consulta de información preceden a un uso frecuente de canales digitales para realizar transacciones. En segundo lugar, un análisis de resonancia magnética funcional para identificar si existen patrones neurológicos que expliquen diferencias entre los individuos en relación a su grado de digitalización financiera. Los resultados indican que existen patrones biológicos que pueden explicar diferencias en la predisposición a adoptar medios financieros digitales.
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- El presente artículo examina la evolución del crédito peer-to-peer (P2P) online durante la última década. Comienza con una exhaustiva revisión de la investigación relevante publicada en ocho de las principales revistas especializadas en finanzas, contabilidad y dirección de empresas entre 2010 y 2019. Las claves y conclusiones obtenidas a partir de la literatura se emplean a continuación para analizar la industria del crédito de mercado (marketplace lending) en un país, China, cuyo mercado P2P supera en tamaño al de todo el resto del mundo junto. Paradójicamente, se da la circunstancia de que cerca de dos terceras partes de las plataformas de crédito P2P online en China han quebrado. La evidencia empírica resultante de datos operativos mensuales de 735 plataformas crediticias y de los datos a nivel de transacción procedentes de una prominente plataforma (Renrendai) confirma muchas de las predicciones teóricas. También se apuntan algunas observaciones con el fin de orientar la investigación futura sobre el crédito P2P.
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- Las finanzas conductuales ofrecen una interpretación intuitiva de los ciclos de crédito bancario. Tras resumir los principales sesgos de comportamiento, y las anomalías que generan en los mercados financieros, profundizamos en el efecto que tienen en la gestión de la información por parte de la banca. Revisamos varios modelos basados en sesgos por parte de algunas de las entidades que ofertan crédito. La interpretación conductual implica cuestiones regulatorias relevantes: una industria bancaria de exquisito funcionamiento estaría, aun así, expuesta a los sesgos de comportamiento en algunas de sus entidades.
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- En un contexto marcado por la creciente importancia estratégica de los datos, la industria financiera se enfrenta al importante desafío de conseguir salvaguardar sus ventajas comparativas sin comprometer, a su vez, la privacidad de los datos personales de sus clientes ni impedir que terceras partes puedan ejercer su legítimo derecho de acceso a los mismos. Se trata de un escenario complicado en el que, con independencia de las actuaciones que puedan emprender dichas entidades, resulta también necesario contemplar ciertas dosis de intervención pública. Entre otros aspectos, esta deberá orientarse no solo a garantizar que imperen unas reglas de juego equilibrado dentro del sector, sino que, además, se dirigirá a encontrar las fórmulas prácticas más convenientes para sacar el máximo provecho de la información digital disponible de cara al mejor desempeño de las funciones de regulación y supervisión que son propias de las autoridades.
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- Este trabajo describe el actual entorno de información masiva, el llamado Big Data, en el que se mueven hoy las entidades financieras y analiza las nuevas oportunidades para bancos, cajas de ahorros y otras instituciones financieras de utilizar los nuevos datos disponibles sobre sus clientes, presentes y potenciales, para mejorar sus estrategias comerciales. Se describen las nuevas formas de información disponible, que incluyen no solo las tablas de datos numéricos tradicionales, sino imágenes, textos de la web y datos temporales y espaciales, a veces en forma de funciones. Estos nuevos datos pueden revelar patrones de comportamiento y de relaciones entre variables que permitan segmentar mejor la clientela y construir modelos con mayor capacidad predictiva que los actuales. Se revisan brevemente algunas de las nuevas herramientas desarrolladas en los últimos años bajo los nombres de «aprendizaje estadístico» (statistical learning), «inteligencia artificial» y «aprendizaje automático» (machine learning) y su potencial en distintos problemas, como predicción personalizada, análisis de redes de clientes, prevención del fraude o detección de la lealtad de los clientes, entre otros. Por último, se presenta un ejemplo de cómo la construcción de redes de clientes y su análisis puede mejorar las políticas comerciales en un gran banco internacional.
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- La irrupción digital y el avance tecnológico han supuesto una revolución en la sociedad y en la organización empresarial. El sector financiero no es ajeno a estos cambios. En este artículo ilustramos el impacto que el uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial han tenido en la transformación del sistema financiero, en los procesos internos de las entidades y en el servicio al cliente, analizando el marco técnico, competitivo y regulatorio que delimita la frontera del big data y que serán clave para el impacto que tendrá en la industria de servicios financieros.
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- El big data y la inteligencia artificial son dos avances tecnológicos que van a mejorar la toma de decisiones de todos los agentes. La intención de este artículo es analizar la potencial aplicación por parte de los diferentes miembros de los mercados financieros, tanto de los gestores de carteras y fondos de inversión («tradicionales» y «cuantitativos») como de los asesores en banca privada. Cualquier progreso en la capacidad de conocer la realidad económica y financiera, así como de entender la reacción de las cotizaciones, de los inversores y de los clientes será útil y justificará la dedicación de recursos al estudio y la inversión en big data.
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- El sector bancario está sometido a un continuo proceso de transformación tecnológica. Este artículo examina la evolución y principales características de dicha transformación resaltando su carácter global y su futura aceleración. Además, el artículo se centra en un conjunto de nuevas tecnologías –análisis masivo de datos (big data), inteligencia artificial (IA), tecnología de registro descentralizado (blockchain) y computación en la nube (cloud computing)– cuya implementación configura una «nueva tecnología bancaria». El análisis de la adopción de esta nueva tecnología en la banca europea refleja una cierta correlación positiva entre su adopción, la rentabilidad bancaria y la capacidad de generar ingresos.
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- En la última década se han desarrollado tecnologías de tratamiento descentralizado de la información que proporcionan notables mejoras de eficiencia en cuanto a coste y velocidad. La aplicación de estas innovaciones al sector financiero se ha denominado de forma genérica como finanzas descentralizadas (decentralized finance o DeFi). En este artículo se trata de explicar las principales ventajas que puede incorporar la aplicación de sistemas DeFi al mundo financiero y bancario, así como los retos que impone el tratamiento descentralizado de la información para supervisores y reguladores. Se describe, asimismo, la diferencia entre el grado de descentralización limitado que ofrecen el llamado open banking y la descentralización cuasicompleta que proponen las DeFi.
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- El aumento de las soluciones tecnológicas disponibles y de sus capacidades, sumado a la cristalización del fenómeno big data y los recientes avances de la inteligencia artificial, están concediendo a la industria financiera un mundo de nuevas posibilidades de gestión. De forma continua, las personas, los negocios y las propias máquinas están generando multitud de datos e información susceptible de generar movimientos de gran magnitud en los mercados financieros. Esto exige a los grandes gestores desarrollar sistemas que estén conectados a todas las fuentes de información, interpretando y analizando datos de forma continua, y tomando de forma autónoma decisiones inmediatas de inversión a partir de ellos. Y en todo ello, la inteligencia artificial y en particular el machine learning, juegan un papel fundamental. Esto está provocando que aproximadamente dos tercios de las operaciones que reciben los mercados financieros sean generadas por bots de forma automática. Esta importante transformación que está sufriendo el sector permite intuir que la supervivencia de las empresas del sector en los próximos años, sin duda, estará determinada por la incorporación de estas tecnologías.
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- La gestión de la identidad electrónica es clave para entender los servicios financieros del futuro, que tendrán un impacto global en un contexto multicanal. Las nuevas tecnologías y la regulación que ya las impulsa sitúan en el centro al cliente tanto para una mayor conveniencia como para oportunidades de contratación en el sector. El artículo ofrece una descripción de estas oportunidades y las ilustra con detalles y ejemplos prácticos.
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