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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”
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72 %de las empresas de servicios financieros considera que el machine learning es una parte fundamental de su estrategia
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40 %de las empresas espera un aumento en la inversión en machine learning debido al COVID-19
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260 %de crecimiento en la cantidad de equipos de ciencia de datos por empresa entre el 2018 y el 2020
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