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¿El aprendizaje automático está cambiando nuestro enfoque de la gestión de activos?

La gestión de activos y activos ha recorrido un largo camino y ha evolucionado mediante el uso de inteligencia artificial o soluciones de IA. No pretende reemplazar a las personas y amenazar su propia existencia, sino fortalecer la conexión entre las empresas y sus clientes. El aprendizaje automático (ML) es una forma de IA que se utiliza cada vez con más frecuencia en el mercado debido al creciente número de proveedores de IA en la industria bancaria. Pero, ¿la IA se está convirtiendo en el principio y el fin de la gestión de activos? ¿Cuánto potencial tiene realmente?

¿Por qué el aprendizaje automático?

Las soluciones basadas en inteligencia artificial continúan creciendo por necesidad a medida que nos encontramos en el ámbito digital, donde las empresas y las industrias son catapultadas al centro de atención y llevan su ventaja competitiva al mercado. La industria bancaria y financiera no es diferente.

Las transacciones de empresa a empresa (B2B) son más rápidas y seguras gracias a varias aplicaciones y software. Los clientes o clientes ahora pueden realizar transacciones más seguras para inversiones, ahorros, préstamos y gastos. La IA ha cambiado fundamentalmente la forma en que las personas manejan el dinero y las decisiones que lo acompañan.

Qué significa el aprendizaje automático para los administradores de activos

En el lado financiero de las empresas, las empresas de gestión de activos utilizan el aprendizaje automático con sistemas de gestión de mantenimiento computarizados (CMMS) y análisis de datos para gestionar los activos digitales.

CMMS es un producto de inteligencia artificial que facilita a las empresas y organizaciones la gestión de activos tanto online como offline. Los procesos se simplifican para que los equipos de mantenimiento mantengan y organicen de manera eficiente los registros de activos, rastreen el historial y el rendimiento de las transacciones archivadas y establezcan programas de mantenimiento técnico. Hay fuentes que contienen una lista de herramientas CMMS, o más comúnmente conocidas como software CMMS.

El aprendizaje automático también ayuda a los administradores de activos, ya que activa algoritmos que ayudan a analizar conjuntos de datos y permiten predicciones. Como una forma de inteligencia artificial, desafía las instrucciones del código y pasa por el proceso de prueba y error para proporcionar recomendaciones precisas.

Las inversiones en valores son fáciles de navegar, ya que los administradores de activos pueden intervenir rápidamente y tomar las decisiones correctas. Al mismo tiempo, los administradores de patrimonio pueden usar datos agregados de otros sectores para eludir restricciones antes de que también puedan usar la información proporcionada por el ML. No se requiere la aprobación regular de las partes interesadas para las decisiones de inversión, ya que los administradores de la cartera pueden hacer esto por ellos a través del aprendizaje automático.

El análisis de datos es otra ciencia que utiliza la inteligencia artificial y es utilizada por los analistas para recopilar información para que puedan identificar inversiones que valgan la pena y actuar. La investigación, la recopilación de datos y el procesamiento de los datos encontrados pueden ser laboriosos. Junto con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el software de inteligencia artificial puede extraer información relevante de cantidades de datos no estructuradas.

El aprendizaje automático también fortalece la ciberseguridad y obliga a las empresas de diversas industrias a reforzar sus medidas de seguridad. Los usuarios de Internet han revelado información personal a cambio de un uso justo de los servicios, compras y otras interacciones con negocios en línea. Si bien los consumidores tienen esta libertad, las empresas deben proteger a sus usuarios.

Si bien existen dudas y quejas sobre la confiabilidad del aprendizaje automático en relación a la ciberseguridad, la contribución de las tecnologías de IA aún tiene implicaciones para la seguridad de los datos, ya sea que pertenezcan a los usuarios, clientes o la propia empresa.

Los administradores de activos utilizan varios dominios de ciberseguridad, como la detección de malware y spyware. Estos virus digitales pueden infectar sus sistemas informáticos para obtener información privada, como números de tarjetas de crédito y otra información personal y confidencial. Las empresas de tecnología han aprendido varios patrones de malware para descubrir contramedidas que las empresas pueden utilizar.

El intercambio de información a través de almacenamiento en frío se consideraba anteriormente peligroso debido a varias redes que pueden acceder a datos confidenciales en línea. Hoy en día, los sistemas de aprendizaje automático utilizados por las empresas de comercio electrónico tienen la capacidad de analizar varios intentos de violación de la información, sin limitarse a transferencias de datos a ubicaciones desconocidas, descargas de datos importantes e intentos de inicio de sesión que el sistema corporativo no puede detectar.

Los desarrolladores de tecnología crean continuamente soluciones de aprendizaje automático fáciles de usar para el análisis de datos que no requieren codificación. El aspecto técnico no está gestionado por los propios desarrolladores. Los clientes que utilizan el software pueden concentrarse en administrar el negocio en lugar de la carga adicional de administrar errores técnicos.

Conclusión

El aprendizaje automático facilita la gestión de activos para varias empresas. Confiar en él se está convirtiendo en la norma en respuesta a las demandas de la era digital. Con procesos más rápidos y fáciles, los administradores de activos pueden utilizar los datos recopilados para obtener conocimientos y tomar decisiones calculadas en caso de problemas imprevistos.