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Modelos de machine learning para el futuro

El auge del científico de datos:

A medida que el uso del machine learning en los servicios financieros progresa y los científicos de datos adoptan una función más estratégica, en una nueva encuesta de Refinitiv se revela cómo las empresas duplican sus inversiones para obtener ventajas.

La incidencia del COVID-19 solo ha hecho que las estrategias basadas en datos y la inversión en inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) sean más importantes.

Dado que las dificultades anteriores relacionadas con el talento, la tecnología y el financiamiento han disminuido, las empresas han desarrollado una base sólida para implementar el machine learning a escala. El crecimiento de la comunidad de la ciencia de datos, tanto en tamaño como en influencia, es un impulso clave que motiva estos desarrollos.

Sin embargo, la calidad de los datos y los problemas de accesibilidad continúan alterando las estrategias de machine learning, y solo las empresas que pueden aprovechar los datos de calidad y la experiencia en la ciencia de datos para implementar sus modelos rápidamente tendrán una ventaja competitiva.

Acceda al informe completo para descubrir:

  • Las últimas tendencias de machine learning y los casos prácticos en el sector de servicios financieros
  • La forma en que el COVID-19 ha incidido en los modelos de machine learning y las inversiones
  • Principales obstáculos para la adopción del machine learning
  • Cómo está evolucionando el papel de los científicos de datos financieros
  • Los avances tecnológicos que demuestran que el machine learning es una realidad más que una “expectativa”
  • 72 %
    de las empresas de servicios financieros considera que el machine learning es una parte fundamental de su estrategia
  • 40 %
    de las empresas espera un aumento en la inversión en machine learning debido al COVID-19
  • 260 %
    de crecimiento en la cantidad de equipos de ciencia de datos por empresa entre el 2018 y el 2020

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