CaixaBank crea su propio “Machine Learning” para analizar riesgos

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La digitalización es uno de los principales pilares de CaixaBank en su plan estratégico para 2019-2021. Tras los avances logrados en el anterior, la entidad sigue avanzando en nuevas iniciativas que pretenden mejorar el presente y adelantarse a las necesidades del futuro. Algunos de estos proyectos son, además, pioneros. Es el caso del desarrollo del primer algoritmo de machine learning para la clasificación de riesgos de la banca española empleando computación cuántica. CaixaBank es, además, una de las primeras entidades del mundo en incorporar este tipo de tecnología a su actividad en I+D. “Nuestro objetivo es contribuir al bienestar financiero de nuestros clientes y al progreso de toda la sociedad”, afirman desde la entidad.

CaixaBank realizó con éxito una fase de pruebas reales que concluyó el verano pasado sobre la aplicación de la tecnología cuántica en el negocio financiero. El ordenador cuántico utiliza como unidad básica de memoria el qubit, frente al bit generalizado en estos momentos. Ambos sistemas consiguen llegar a las mismas soluciones, pero el cuántico emplea menos tiempo y recursos, permite resolver tareas que son imposibles con la tecnología actual y proporciona mejores respuestas a problemas de optimización actuales. “Mientras que el método clásico requiere de una enorme cantidad de simulaciones, del orden de miles o millones, según los casos, la implementación del algoritmo cuántico precisa del orden de decenas”, aseguran desde CaixaBank.

Este tipo de tecnología puntera tiene la capacidad de resolver problemas difíciles o imposibles de abordar hasta ahora por su complejidad exponencial, como puede ser el descubrimiento de nuevas proteínas o fármacos o la exploración espacial.

CaixaBank aplica un esquema híbrido —combina durante el proceso de cálculo computación cuántica y convencional en distintas etapas del proceso— para clasificar los perfiles de riesgos crediticios. Con ese fin, utiliza un conjunto de datos públicos, correspondientes a mil supuestos usuarios, con un perfil muy similar a clientes reales, pero con información figurada para la realización de la prueba. Desde el banco explican que “con la aplicación de algoritmos híbridos en el análisis de riesgo se consigue llegar a las mismas conclusiones que con el método clásico en mucho menos tiempo”. Con ello, la entidad mejora en la simulación de escenarios de riesgos y aprendizaje automático (machine learning), donde los algoritmos son cada vez más complejos y requieren de grandes cantidades de datos para aprender, a la vez que avanza en su análisis de las aplicaciones de computación cuántica.

Para CaixaBank es esencial la inversión en explorar el potencial de uso que la computación cuántica tiene para las diversas áreas del negocio financiero, pero las primeras aplicaciones comerciales pueden tardar en llegar. “Es una tecnología millones de veces más potente que la actual. Su capacidad traerá cambios disruptivos en sectores claves como el farmacéutico, el espacial, la seguridad informática y el financiero. En definitiva, tiene el potencial para transformar el mundo del mismo modo o más que el primer procesador. El reto clave reside en traducir los problemas del mundo real al lenguaje cuántico”, resume la entidad.

EL PAÍS (21/04/2020)

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