"El uso del Machine Learning en el sector financiero tiene un impacto directo para realizar una toma de decisiones adecuada".

Seguimos con un nuevo artículo de #NuestrosAcadémicosHablan un mes más por parte de nuestra Facultad de Empresa.    

Hoy ha querido responder a nuestras preguntas Francisco Pérez Hernández, profesor de Economía Financiera en la Universidad Europea .

Conociendo más de cerca a Francisco Pérez

Doctor en Modelización Económica Aplicada por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), Master in Financial Markets (M1) por la Universidad Paris-Dauphine y el Centro Internacional Carlos V y Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad de Guadalajara, México.  

Con 15 años de experiencia laboral en Tesorería, Capital Markets, riesgos financieros y consultoría, actualmente desempeño mi actividad profesional como Responsable Tesorería y Riesgos Financieros de Minsait | Indra. 

Adicionalmente, compagina su vida laboral con la docencia. Con más de 14 años de experiencia docente en mercados financieros y economía financiera, actualmente es Profesor adjunto de Finanzas en la Universidad Europea , EAE Business School y de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). También ha desarrollado labores docentes y de investigación en las Universidades ParisDauphine de Francia, la Universidad de Roma La Sapienza de Italia y la Universidad de Reading de Reino  Unido.

Es autor de diversas publicaciones en revistas como el Journal of Management and Business Economics y Journal of Industry, Competition and Trade. 

Como experto en el área de Tesorería y la Gestión de Riesgos Financieros ¿cuáles crees que serán los desafíos/oportunidades del futuro en un sector tan dinámico como éste? 

En 2022 hemos evidenciado cómo se producían cambios drásticos como la invasión de Rusia en Ucrania, seguido del ciclo de subidas de tipos de interés más rápida, tanto del ECB como de la Reserva Federal, en la última década o la reciente caída de Credit Suisse han exigido que todos los inversores institucionales y agentes económicos estén muy atentos a sus métricas de gestión de riesgos financieros para atender dos principales desafíos u oportunidades: (i), dada una posible caída de las expectativas de inflación y los elevados cupones ofrecidos por la renta fija, se espera una rentabilidad moderada en 2023, mientras que la aceleración del riesgo de impago del crédito podría ser un motor de creación de oportunidades para los inversores en crédito distressed; y (ii), la inversión verde ya que, recordemos que hará alcanzar los objetivos del Acuerdo de París, se esperan inversiones de millones de dólares al año en infraestructuras de baja emisión de carbono y eficiencia energética. 

¿Para qué sirve el Machine Learning en el Sector Financiero y en la Gestión de Riesgos Financieros?  

Las técnicas de Machine Learning permiten a los algoritmos que decidamos crear, identificar patrones complejos entre gran cantidad de datos para, posteriormente, inferir en sus propias reglas para detectar patrones similares en nuevos conjuntos de datos.  

El uso del Machine Learning en el sector financiero y en la gestión de riesgos financieros principalmente de utiliza para: (i), Optimización de procesos o procedimientos de engineering IT; (ii), Predecir comportamientos de los factores de riesgos y sus respectivas métricas que afectan a las posiciones en cartera, ya sea del Banking o Trading Book; y (iii), Detectar similitudes o anomalías de forma automática. Todo ello, con impacto directo para realizar una toma de decisiones adecuada. 

¿Cuáles son los principales beneficios/ventajas de utilizar técnicas de Machine Learning en la Gestión de Riesgos Financieros? 

Los beneficios de utilizar la inteligencia artificial en la industria de servicios financieros y la gestión de riesgos son diversos. Las entidades e instituciones bancarias utilizan técnicas de ML para realizar una mejora toma de decisiones y ofrecer un tratamiento más personalizado a sus clientes. De entre las principales ventajas se pueden destacar dos principales beneficios en la gestión de riesgos financieros: (i), Optimización de tiempos en los procesos que dependen de una gran base de datos provenientes tanto de proveedores de datos de mercado (Bloomberg, Reuters, etc) como de data interna u open banking; y (ii), mejora en las métricas de riesgos para asegurar los requerimientos de capital y reporting regulatorio (por ejemplo, optimización en el pricing de instrumentos financieros, estimación de volatilidades NN de nodos de riesgo de mercado, credit scoring de carteras de crédito, detección de actividades fraudulentas o riesgo operacional, etc.). 

Por último, como docente de la Universidad Europea en el Máster en Dirección Financiera – Online, ¿qué ventajas crees que encontrarán los alumnos de este título para poder diferenciarse de la competencia en un futuro? 

Los alumnos de este Máster, además de adquirir un conocimiento profundo en Tesorería, Planificación Financiera, Finanzas y Gestión de Riesgos Financieros, reciben constantemente, por parte del profesorado, casos de uso y métodos prácticos en los que están aplicando no solo sus conocimientos funcionales, sino también los cuantitativos acercándose poco a poco al mundo de la inteligencia artificial aplicada a la finanzas, lo que les permitirá formarse como un perfil mixto que les permitirá afrontar mejor los retos que actualmente exigen las empresas. 

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