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Ón de machine learning y ejemplos en el sector FinTechUtilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias mediante el análisis de sus hábitos de navegación.

, veamos algunos ejemplos de las utilidades que el machine learning tiene para el sector fintech.

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Ón de fraudes: este es uno de os aspectos que ha mejorado notablemente el machine learning.

bien, el machine learning -también conocido como aprendizaje automático- se trata de una disciplina científica que pertenece al ámbito de la inteligencia artificial.

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contenido financiero relevante: los algoritmos de machine learning son capaces de extraer valioso contenido web a tiempo a real entre motores de búsqueda, bases de datos, medios sociales, etc.

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Í, el machine learning es fundamental para ser competitivo en una economía cada vez más datificada y digitalizada, identificar las necesidades de cada segmento de usuarios y automatizar numerosos procesos financieros y tecnológicos.

Ás, el machine learning también se utiliza para las soluciones de autenticación segura como las biométricas, que ya emplean empresas fintech como feedzai, bionym, eye verify -un sofware de “huellas oculares”-, o biocatch, empleada por numerosos bancos para proteger a sus clientes del malware o los ataques remotos rat.

de la productividad: gracias al machine learning, las fintech pueden ser más productivas, analizar con mayor eficiencia y rapidez el mercado de valores, identificar clientes potenciales o evaluar patrones comunes a su actividad de consumo y contratación de productos financieros, además de adaptar mejor la oferta a las exigencias de cada parcela de usuarios.

uno de los más usados es el machine learning y en este post te vamos a explicar su significado y algunas de las aplicaciones más interesantes que tiene en el sector fintech.

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