Machine learning enfocado en sectores de minería y finanzas

La transformación digital ha ido evidenciando la necesidad de implementar tecnologías disruptivas en los distintos sectores del mercado mundial. Diversas empresas, sin importar su tamaño, se enfrentan cada día a los mismos desafíos de como cumplir con las expectativas cambiantes de los clientes, afrontar los nuevos panoramas políticos y mercados volátiles, además de ser flexibles ante entornos tecnológicos dinámicos.

Es por esta razón que los grandes volúmenes de datos se han convertido en un activo valioso para las compañías, siempre y cuando estos se procesen de una manera eficiente y segura. La ciencia de datos y el machine learning (ML) o aprendizaje automático han aparecido, precisamente, para ayudar a entender los patrones de comportamiento con mayor detalle y en base a ello, predecir futuros eventos y apoyar en la toma de decisiones. Estos campos interdisciplinarios incluyen la estadística, la programación y la experiencia en el sector que demanda el análisis.

Saber aprovechar recursos como la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML), el internet de las cosas (IoT) y la analítica de datos, todas estas tecnologías apoyadas en la nube son indispensables para que las compañías mejoren sus resultados comerciales y sean más eficientes. A continuación, te explicamos cómo se aplica el machine learning en la minería y las finanzas.

 

Machine learning en la minería y las finanzas

 

Los sectores capaces de extraer valor en los datos que generan diariamente tienen una ventaja entre sus competidores, ya que mejorarán su productividad, reducirán los costos y podrán identificar nuevas oportunidades de negocio con mayor antelación.

En el sector de la minería, el machine learning aporta una amplia gama de beneficios a las empresas ayudando a superar desafíos que afectan directamente a la fluidez de su cadena de valor, desde procesos operativos como la perforación, la voladura o la molienda hasta el procesamiento del producto final incluido el transporte y mantenimiento.

 

Se mencionan algunos casos de uso:

 

  • Gemelos digitales: Se trata de copias virtuales de minas, maquinarias y escenarios industriales relacionados entre sí, que se actualizan en tiempo real. De esta manera, se pueden obtener recomendaciones sobre la mejor manera de planificar los próximos pasos de la producción teniendo en cuenta todas las variables predecidas gracias al machine learning. Podemos mencionar el digital twin de un sistema de camiones mineros que se utiliza para la simulación del proceso de carga y acarreo, que consiste en retirar el material volado desde la zona de extracción hacia el camión minero para transportarlo adecuadamente a su lugar de destino como planta, botadero o stockpile. Esta simulación permite predecir el rendimiento e incrementar la producción de las cargas.
  • Mantenimiento predictivo: Es una técnica que permite anticipar posibles incidencias o errores en activos o procesos de producción a través del uso de diferentes tecnologías como la telemetría IoT, el machine learning y la inteligencia artificial. Al aplicar esta solución se realiza la medición, análisis y monitorización de los parámetros de operación regular de los activos de la mina, tales como las vibraciones, los fluidos, la temperatura, la presión, entre otros; con el fin de formular predicciones en las maquinarias que nos alerten con anticipación si algún proceso pudiese quedar inoperativo y tomar acción. Respecto al sector de las finanzas, también utilizan el aprendizaje automático para detectar fraudes y ataques informáticos, fijar el precio de un producto o analizar el perfil de los clientes atípicos a la hora de conceder préstamos.  Las plataformas digitales financieras facilitan la estructuración de los datos y la gestión unificada de esta información, junto con algoritmos de machine learning, desempeñan un papel fundamental para tomar las mejores decisiones estratégicas orientadas al consumidor.

 

Algunos enfoques del machine learning en las finanzas son:

 

  • Concesión de créditos y análisis de riesgo: Tradicionalmente, los bancos usaban estadística avanzada para el análisis y la concesión de préstamos. Sin embargo, los sistemas avanzados del machine learning posibilitan una mayor precisión para ofrecer este servicio a los clientes. Esta tecnología permite manejar un gran número de variables que no se tenían en cuenta al realizar el análisis de riesgo, detectar la predisposición de morosidad y optimizar la selección de clientes para préstamos y créditos preconcedidos.
  • Servicios hechos a medida: Con el uso de machine learning se desarrollan sistemas que identifican en detalle el “Customer Journey” de los usuarios analizando todos los trámites que realizan en el sector financiero, sean estos sus estados financieros en múltiples cuentas, productos contratados, transaccionalidad, etc. El algoritmo aprende de esta ruta y la recalibra periódicamente para brindar un tratamiento particular a cada cliente según su historial financiero específico. Esto le añade valor a los servicios y productos que se ofrecen junto con oportunidades y asesoramiento relevante.

 

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Machine learning ofrece un valor potencial a las empresas que tratan de aprovechar los grandes volúmenes de datos que generan y les ayuda a comprender mejor los patrones o insights que pasan desapercibidos en sus procesos operativos, en las preferencias o en la satisfacción del cliente ante los servicios o productos que se le ofrecen. 

Gtd cuenta con soluciones basadas en Machine Learning (ML) para diferentes sectores, como la minería o las finanzas, donde los datos históricos de tu empresa pueden ser explotados para predecir futuros comportamientos, favoreciendo en la toma de decisiones para cumplir con éxito los objetivos de tu negocio y ser resilientes ante posibles eventos perjudiciales.

Gracias al uso de tecnologías disruptivas, la transformación digital permite resolver todo tipo de problemas tradicionales que pueden tener las empresas e instituciones hoy en día. Esta reinvención surge de la necesidad de adaptarse al cambio y solucionar problemas que tengan que hacerse frente considerando métodos y procedimientos innovadores.

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