La ciencia de datos en finanzas, también conocida como financial data science, es la aplicación de las técnicas de la ciencia de datos a los problemas financieros. Este campo combina conocimientos de informática, matemáticas, estadística, visualización de información, diseño gráfico, sistemas complejos, comunicación y negocios.
Se basa en métodos científicos y algoritmos para extraer información de datos estructurados y no estructurados. Sus técnicas más comunes incluyen el modelado predictivo, la agrupación, el manejo de datos, la visualización y la reducción de dimensionalidad.
¿Qué es la ciencia de datos en finanzas?
La ciencia de datos en finanzas está cambiando la forma en que funciona el sector financiero y abriendo nuevas puertas para los analistas financieros dispuestos a adquirir habilidades en ciencia de datos.
El campo del análisis financiero utiliza métodos estadísticos para comprender los problemas financieros. La ciencia de datos financiera combina las tradiciones de la econometría con los componentes tecnológicos de la ciencia de datos. Utiliza el machine learning, el análisis predictivo y prescriptivo para ofrecer posibilidades robustas para comprender los datos financieros y resolver problemas relacionados.
El campo está creciendo a pasos agigantados.
Conocimiento de dominio requerido
La combinación de econometría, ciencia de datos, conocimiento financiero y mercados financieros crea una larga lista de dominios involucrados; estos son los aspectos más destacados:
- Mercados financieros : Mercados donde se negocian valores, incluyendo el mercado de valores, el mercado de bonos, el mercado de divisas y el mercado de derivados, entre otros.
- Análisis de riesgo : Utilizando el modelado predictivo, la previsión y el análisis de escenarios para gestionar el riesgo de la cartera.
- Métodos cuantitativos : Análisis estadístico, matemático o numérico de datos de encuestas, sondeos o la manipulación computacional de datos estadísticos preexistentes.
- Prueba de hipótesis : Se formula una hipótesis comprobable basada en los datos observados y se prueba para determinar si un efecto es estadísticamente significativo.
- Regresión lineal : Utilizando una relación (supuesta) lineal para modelar las relaciones entre dos o más variables.
- Estimación de volatilidad : Estimación y modelado del grado de variación de las series de datos financieros.
- Análisis de series de tiempo : Técnicas estadísticas aplicadas a secuencias de puntos de datos numéricos (de la misma serie) observados a lo largo del tiempo.
- Métodos de simulación : Métodos estadísticos que analizan la ejecución de un modelo que imita el funcionamiento de un proceso o sistema del entorno real a lo largo del tiempo.
- Valoración : Estimación del valor actual (o proyectado) de un activo o una empresa.
- Manejo de datos : La limpieza, estructuración y enriquecimiento de datos brutos en un formato deseado para el análisis y el modelado.
- Modelos de machine learning : Modelos estadísticos utilizados para estimar las relaciones del entorno real, cuyos parámetros se aprenden a lo largo del tiempo a medida que se dispone de más datos.
- Modelos de aprendizaje profundo : Un subconjunto de modelos de machine learning que incluye redes neuronales con más de dos capas ocultas.
- Lenguajes de programación : SQL, Python y R para la consulta de datos, la computación estadística, los gráficos y mucho más.
Cómo aplicar la ciencia de datos en finanzas
La ciencia de datos puede aplicarse a las finanzas de varias maneras. Algunos ejemplos incluyen la prevención del fraude, la gestión de riesgos, la asignación de crédito, el análisis de clientes y el comercio algorítmico.
Prevención del fraude
La detección tradicional de fraudes utiliza modelos basados en reglas que identifican transacciones inusuales. Estos modelos a menudo señalan transacciones legales basadas en reglas rotas o actividades fraudulentas cuando millones de transacciones se están produciendo al mismo tiempo.
Por el contrario, el machine learning crea algoritmos que procesan grandes conjuntos de datos con muchas variables para encontrar correlaciones ocultas entre el comportamiento de los usuarios y la probabilidad de acciones fraudulentas.
Utilizando técnicas de machine learning y análisis de big data, los bancos y otras empresas de servicios financieros crean sistemas altamente eficientes para detectar y prevenir actividades fraudulentas, incluyendo el comercio especulativo, el comercio fraudulento y las violaciones de las regulaciones.
Gestión de riesgos
La crisis financiera de 2008 puso de manifiesto las debilidades de las herramientas tradicionales de gestión de riesgos y condujo a una mayor regulación financiera y límites a la asunción de riesgos. La ciencia de datos ayuda a las empresas a encontrar mejores maneras de medir y gestionar el riesgo en toda la organización, utilizando el análisis de big data y el machine learning para permitir la incorporación de nuevas fuentes de datos no estructurados en sistemas de detección de riesgos en tiempo real.
Las exposiciones al riesgo de crédito y de mercado y las valoraciones se pueden simular con mayor precisión, ayudando a los bancos y a las empresas financieras a monitorear proactivamente los riesgos en toda la organización.
Asignación de crédito
Cada persona que accede o se registra en un sitio web deja un rastro de información llamado huella digital, un enorme conjunto de datos que está repleto de todo tipo de información útil. Los algoritmos de machine learning, respaldados por big data y una alta potencia de computación, pueden analizar las huellas digitales para revelar relaciones previamente desconocidas entre nuevos factores y el comportamiento de los clientes.
Estas ideas pueden afectar la asignación de crédito y superar los modelos tradicionales de calificación crediticia para predecir la probabilidad de que un cliente devuelva un préstamo.
Análisis de clientes
Muchas instituciones financieras han hecho de la experiencia del cliente y la personalización una prioridad máxima. Con la ayuda de la ciencia de datos, pueden obtener información sobre el comportamiento de los clientes a medida que se está produciendo con la ayuda del análisis en tiempo real para tomar mejores decisiones estratégicas de negocio u ofrecer a los consumidores recomendaciones basadas en sus preferencias bancarias o de inversión.
Por ejemplo, las aseguradoras están utilizando el machine learning supervisado para comprender los motores del comportamiento de los consumidores, reducir las pérdidas eliminando a los clientes con un valor inferior a cero, aumentar las oportunidades de venta cruzada y medir el valor total de la vida útil de los clientes.
Para comprender a los clientes, los bancos y las empresas financieras también recurren al machine learning no supervisado, donde se pueden identificar grupos de grupos de clientes con comportamientos similares utilizando técnicas de clustering.
Comercio algorítmico
En el comercio algorítmico, las complejas fórmulas matemáticas y los cálculos de alta velocidad ayudan a las empresas financieras a idear nuevas estrategias de comercio. Una mayor cantidad de datos en forma de flujos de datos crecientes y nuevos presenta desafíos continuos para los modelos de comercio algorítmico.
Estos modelos miden y describen los flujos de datos subyacentes. Un motor analítico realiza predicciones del mercado incorporando y procesando rápidamente conjuntos de datos masivos. Otra aplicación implica el uso de técnicas de machine learning predictivo para determinar la identidad de los participantes del mercado.
Ejemplos de la ciencia de datos en finanzas
Cuando se aplica la ciencia de datos a las finanzas, la combinación ayuda a construir sistemas y procesos para extraer información de los datos financieros en varias formas. Ha mejorado significativamente el análisis de riesgos y la detección de anomalías, lo que ha llevado a mejoras conocidas en la capacidad de detectar transacciones fraudulentas y actividades de lavado de dinero.
Aquí hay algunos ejemplos del entorno real de cómo las empresas de servicios financieros y los bancos están utilizando la ciencia de datos financieros.
Servicio al cliente
En el campo de la atención al cliente, los bancos y las fintechs con visión de futuro atienden mejor a sus clientes analizando sus datos transaccionales y de comportamiento utilizando varios algoritmos de ciencia de datos. Algunos de los bancos más grandes del entorno están utilizando la ciencia de datos para obtener información sobre las compras, los compromisos y las cuentas de los clientes anteriores que son más relevantes para ellos.
Ahora principalmente reciben avisos sobre productos de inversión, coberturas de seguros, cuentas bancarias, hipotecas y otros productos que reflejan sus intereses.
Ventas y marketing
La ciencia de datos también está ofreciendo información sobre qué tan bien se vende un producto o a quién se le vende, por lo que las empresas de servicios financieros y los bancos pueden desarrollar productos de consumo, políticas e instrumentos de inversión que probablemente se vendan bien en el futuro.
También pueden utilizar datos externos, como las actividades del mercado durante una recesión o qué productos hipotecarios se venden mejor cuando el mercado inmobiliario está estancado, para crear productos que sean útiles para sus clientes y lucrativos para el banco.
¿Cómo convertirse en un analista financiero?
Si la idea de examinar las tendencias de datos y evaluar el rendimiento de las acciones y los bonos para ayudar a las empresas o las personas a tomar decisiones de inversión informadas te intriga, una profesión como analista financiero podría ser tu camino ideal.
La ciencia de datos está transformando el panorama financiero, abriendo nuevas oportunidades para los profesionales que están dispuestos a abrazar las habilidades y los conocimientos necesarios. Con su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos, identificar tendencias y predecir resultados, la ciencia de datos está habilitando nuevas formas de tomar decisiones de inversión, gestionar riesgos y mejorar la experiencia del cliente.
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