Febrero 2020

Transformando información en conocimientoData Science

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Inteligencia Artificial

Desarrollar técnicas quepermitan que lascomputadoras aprendan.De forma más concreta,se trata de crearprogramas capaces degeneralizarcomportamientos a partirde una informaciónsuministrada en formade ejemplos

Wikipedia

Actual

Linear Model

RandomForest

Consultores Steven Spielberg

“Los Robots se van avolver locos y nos van amatar a todos”

Lugar Común

Disociación entre lo que habitualmente se percibe y lo que habitualmente se vende en términos de Inteligencia Artificial

Técnicas que toman información y arrojan un algoritmo de predicción / comportamiento

Técnicas que, autónomamente, aprenden / actualizan el algoritmo de predicción / comportamiento

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Se expone a continuación un ejemplo numérico de impacto en base a Benchmarks de mercado.

ROC 75%

% C

lien

tes

Targ

et

Inteligencia Artificial aplicada a Análisis Crediticio

Concepto Dato

Frecuencia Reestimación 3,6 años

# Clientes 1MM

Monto Promedio $20.000

PD Anual 5%

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En general los trabajosde Data Science sebasan en detectarpatrones de una Basede Datos Histórica aefectos de programarun proceso repetitivooptimizado en base adicha historia.

Muchos algoritmosque habitualmente seasocian a InteligenciaArtificial, no seescapan de estelógica conceptual:

Inteligencia Artificial

1 Año

Variable Descriptiva

Variable Objetivo Coeficientes

Estimación

(Técnicas de Estimación de Modelos de Proyección sobre BBDD Históricas)

Implantación de Autómata

(Algoritmo de Proyección)

Variable Descriptiva

Coeficientes ProyecciónM

odel

izac

ión

T

rad

icio

nal

• Logistic Regression• GLM (General Linear

Model)• Decision Trees• Random Forests• Clustering• K-Means

• Euclidean Distance• Kalman Filtering• Factorial Analysis• Neural Networks• Hopfeld• Perceptron• Genetic Algorithms

• Bayes• Beta Regression• Support Vector Machine• Gradient Boosting• Unsupervised Learning• Steepest Descent• Discriminant Analysis

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La Inteligencia Artificial,en sentido restringido,implica emular lamecánica deaprendizaje.

De este modo, esposible utilizaralgoritmos deInteligencia Artificial, afin de buscar elalgoritmo de aprendizajeque mejor actualice elalgoritmo de proyección.

Inteligencia Artificial

1 mes

1 Año

Variable Descriptiva

Variable Objetivo Coeficientes

Estimación

(Técnicas de Estimación de Modelos de Aprendizaje sobre BBDD Históricas)

Implantación de Robot

(Algoritmo de Aprendizaje)

Variable Descriptiva

CoeficientesVariable Objetivo

1 mes

1 mes

Variable Descriptiva Proyección

Inte

lige

ncia

Art

ifici

al

1 mes

1 mes

1 mes

(Algoritmo de Proyección)

“La IA consiste en la capacidadde un sistema de interpretarinformación externa, aprender yusar esos conocimientos paraalcanzar objetivos a través de sureadaptación”

Kaplan & Haenlein

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Contamos con diversasfamilias de algoritmosde aprendizaje quecompiten entre si paraarrojar el mejor Robotpara AnálisisCrediticio:

• Por método deAprendizaje:

• Logistic• Gradient Boost• GLM• Neural Network• …

• Por método deRetroalimentación:

• Acumulativo• Medias Móviles• Decay Factor• L – Learning• …

Inteligencia Artificial

1 mes

1 Año

Variable Descriptiva

Variable Explicativa Coeficientes

Estimación Implantación de Autómata

Variable DescriptivaCoeficientes Proyección

1 Año

Variable Descriptiva

Variable Explicativa Coeficientes

Estimación Implantación de Robot

Variable DescriptivaCoeficientes

Variable Explicativa

1 mes

1 mes

Variable DescriptivaProyección

Mod

eliz

ació

n

Tra

dic

iona

lIn

telig

enc

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rtifi

cia

l

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Inteligencia Artificial aplicada a Análisis Crediticio

PETICIÓN DE INFORMACIÓN

EXTRACCIÓN

ANALISIS DE CALIDAD

ESTIMACIÓN DE ALGORITMO PREDICTIVO

ANÁLISIS UNIVARIANTE Y MULTIVARIANTE

TRATAMIENTO DE DATOS Y ANÁLISIS

DESCRIPTIVO

IMPLANTACIÓN DEL ALGORITMO PREDICTIVO

ANÁLISIS DE BONDAD DEL

MODELO

Un trabajo de estimacióne Implantación demodelos, habitualmentecuenta con las siguientesfases:

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Inteligencia Artificial aplicada a Análisis Crediticio

PETICIÓN DE INFORMACIÓN

EXTRACCIÓN

ANALISIS DE CALIDAD

ESTIMACIÓN DE ALGORITMO DE APRENDIZAJE

ANÁLISIS UNIVARIANTE Y MULTIVARIANTE

TRATAMIENTO DE DATOS Y ANÁLISIS

DESCRIPTIVO

IMPLANTACIÓN DE ALGORITMO DE APRENDIZAJE

IMPLANTACIÓN DEL ALGORITMO PREDICTIVO

ANÁLISIS DE BONDAD DEL

MODELO

Un trabajo de estimacióne Implantación dealgoritmos de InteligenciaArtificial requieren untrabajo mayor en términosde:• Volumen de

información• Modelos a Estimar• Complejidad

Computacional de laOptimización

• Codificación delAlgoritmo

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Inteligencia Artificial aplicada a Análisis Crediticio

Se presenta a continuación una comparación entre tiempos y esfuerzos asociados a un trabajo deModelación Tradicional y un trabajo de Inteligencia Artificial:

Modelización Tradicional

Inteligencia Artificial

Requerimiento de Información

Extracción de Información

Análisis de Calidad

Tratamiento de Información

Análisis Univariante y Multivariante

Estimación de Algoritmo de Aprendizaje

Análisis de Bondad de Ajuste

Implementación de Algoritmo de Predicción

Estimación de Algoritmo de Aprendizaje

Documentación

1 2 3 4

Meses

Tareas 5

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A continuación se exponen algunasexperiencias locales en materia de DeepLearning.

Fraude en Firmas Text Mining Video Analytics

Deep Learning

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Conclusiones

• La Inteligencia Artificial es más de lo que se suele comentar en presentaciones tradicionales

de powerpoint.

• Tiene diferentes usos, no todos son valiosos en el análisis crediticio.

• El uso de robots se optimiza alterando la frecuencia en la re-estimación de los algoritmos.

• El Data Scientist no desaparece. No hay seguimiento del modelo de predicción sino

seguimiento de modelo de aprendizaje.

• Las técnicas de Inteligencia Artificial deben usarse para agregar valor y no para asignar

nombres bonitos a métodos pre existentes.

• Existen prácticas de Deep Learning que aplican para crear variables no analizadas

tradicionalmente

Bien usada, la Inteligencia Artificial puede generar ventajas competitivas en su negocio

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