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Tecnología permite hacer detección de operaciones inusuales, fraudulentas o sospechosas, generando alertas que permitan a las distintas áreas actuar oportunamente frente a éstas.
El Machine Learning (ML) se ha definido como la forma en que la tecnología accede a una gran cantidad de datos con el objetivo de aprender de éstos y establecer relaciones entre variables para luego hacer predicciones.
Por eso su utilización se torna cada vez más relevante en la industria financiera. De hecho, el modelo se ha convertido hoy en una pieza fundamental para derivados de créditos y de coberturas, así como en la gestión completa de portafolios de inversión.
Por ello, es clave entender el proceso mediante el cual los expertos en datos gestionan esta información y lo que diferencia a aquellas instituciones financieras que avanzan más rápido y exitosamente en la digitalización de sus operaciones.
A partir de esto, VMetrix Group INC- fintech que desarrolla soluciones en gestión de transacciones e inversiones- dedicará la segunda conferencia de su ciclo “Financial Challenge” a analizar el rol que está teniendo este modelo en el mercado financiero actual. La serie de tres eventos está destinada a discutir sobre los principales temas que marcan el desarrollo financiero y tecnológico de la región.
La masterclass “El impacto del Machine Learning en finanzas” estará a cargo John C. Hull, profesor de Derivados y Gestión de Riesgos de Maple Financial Group de la Universidad de Toronto, experto en esta materia y autor de uno de los principales libros sobre ML.
En este espacio de conversación, VMetrix adelantará algunas de las principales funciones que tendrá su nuevo sistema en modalidad SaaS (Software en modalidad de servicio) que lanzará al mercado en el último trimestre de 2022 para agilizar y hacer más eficiente la administración completa de portafolios de inversión.
Con el nuevo software de VMetrix SaaS, todo tipo de organizaciones podrán avanzar hacia la transformación digital que requiere su negocio y con ello optimizar el manejo de portafolios de inversión, todo en modalidad de servicio.
Para esto, el sistema incluirá el 80/20 de los instrumentos financieros y datos de mercado previamente cargados, listos para ser usados. Contará también con un deployment desarrollado con tecnología de clase mundial, que no requerirá infraestructura por parte del cliente y cuya implementación será rápida y eficaz.
Según un estudio sobre el mercado Cloud, se estima que para el 2025 un 85% de las empresas utilizará alguna solución para su gestión operativa en modalidad SaaS. De hecho, para este año se espera que el software como servicio tenga un crecimiento de al menos un 19,6%.
En ese sentido, VMetrix es el primer proveedor del mercado Worldclass que incorporará modelos de Machine Learning en su solución para mejorar la gestión de activos financieros.
Cada actualización del software agregará herramientas de ML que permitirán detectar operaciones inusuales y generar alertas con información actualizada que el cliente podrá utilizar para tomar acciones oportunas y con esto minimizar potenciales pérdidas.
En cada actualización del software se irán integrando funciones, entre eso están las operaciones usando ML, para ser precisos en que serán parte de las features que irán incorporándose con el tiempo
Al respecto, Sebastián Valenzuela, CEO y fundador de VMetrix, asegura que la industria financiera actual busca concentrar sus esfuerzos en el éxito de su operación y alejarse de procesos de implementación de softwares muy extensos, pesados y de alto costo en infraestructura.
“Nosotros cambiaremos el paradigma de cómo hoy se administran los activos financieros a través de un software que incorpora una capa de servicios que da cobertura completa a todas las operaciones que se incluyen en una cartera de inversiones”, agrega.
El uso de Machine Learning pone a la industria un paso más adelante en la transformación digital y será el foco de la quinta revolución industrial, haciendo más eficiente el manejo de carteras de inversión y el funcionamiento de las distintas áreas operativas o de Compliance dentro de las instituciones. De esta manera, instituciones financieras como bancos, fondos de pensión, agencias de valores o corredores de bolsa podrán visualizar riesgos operativos y analizarlos en profundidad.
El modelo ML puede, además, proveer de sistemas de regresión para el cálculo de riesgos de créditos a través de la estimación de la probabilidad de un pago o no pago de una contraparte y entregar definiciones y clasificaciones según el perfil de inversionista que tenga una determinada institución.
Incluso, al levantar sus propios índices, Machine Learning genera métricas propias que el cliente puede contrastar y comparar con los datos traspasados por las clasificadoras de riesgo, entregando a los actores del mercado un amplio abanico de datos que les permiten mejorar la performance de los portafolios.
Este punto se vuelve muy relevante para las economías de Latinoamérica, dado que uno de los principales problemas que tienen sus mercados es que no cuentan con toda la información necesaria para la generación de análisis, en particular respecto al riesgo de crédito.
Esta segunda masterclass del ciclo se llevará a cabo el día 06 de septiembre a las 10:00 horas de Chile y será transmitida de forma gratuita. Para inscripciones e información, ingresa en https://events.vmetrix.com/
