Predecir lo impredecible

La inteligencia de datos no se limita a la simple agregación de estadísticas, sino que analiza los datos externos y operativos de forma periódica para poner al mando a los responsables de la toma de decisiones y a los clientes. Asimismo, abre nuevas posibilidades para realizar predicciones y simulaciones sobre eventos futuros de forma más fiable y para ayudar a los bancos centrales, por ejemplo, a gestionar los desastres y a suministrar efectivo antes, durante y después de una crisis.

No hay dudas al respecto: si fuera posible predecir con fiabilidad catástrofes naturales como terremotos, huracanes o tsunamis, los beneficios serían incalculables y se podrían salvar muchas vidas. Sin embargo, la naturaleza resulta difícil de anticipar. Los geocientíficos pueden reconocer factores que indican una creciente probabilidad, por ejemplo, de terremotos, pero no son más que eso: una probabilidad. Las predicciones precisas con respecto a la ubicación y el momento en que se producen movimientos tectónicos y sus consecuencias siguen siendo meras ilusiones.

¿Podrían ayudar los datos y las máquinas? Existen numerosos enfoques y todos ellos intentan predecir lo impredecible. Si ya se ha producido una crisis y solo hace falta separar y evaluar el rápido flujo de eventos, información y datos, el proceso puede resultar relativamente sencillo. Por ejemplo, la Inteligencia artificial para la respuesta ante desastres (AIDR, por sus siglas en inglés) funciona siguiendo este principio: el software gratuito de código abierto recopila automáticamente y clasifica los tuits que se publican durante las crisis humanitarias. «Durante situaciones de crisis se genera un número demasiado grande de datos en las redes sociales para que los humanos puedan gestionarlos sin ayuda», explica Muhammad Imran, científico investigador del Qatar Computing Research Institute (QCRI) y uno de los ocho colaboradores del proyecto.

Los hechos actuales e históricos permiten realizar predicciones

Por otra parte, los datos son demasiado complejos para que las máquinas puedan procesarlos correctamente. «AIDR aprovecha lo mejor de los dos mundos mediante la combinación de inteligencia humana y automática», continúa Imran. En primer lugar, el software recopila los tuits relacionados con el desastre y los filtra utilizando palabras clave o hashtags como «huracán» y «#Sandy». Esta fase es como una búsqueda normal en twitter.com y los tuits resultantes contendrán las palabras clave o los hashtags, pero pueden no ser relevantes para los servicios de respuesta ante catástrofes o para las necesidades de información específicas de las organizaciones humanitarias. Sin embargo, un filtro denominado «Tagger» clasificará los tuits por temas de interés, como «Daños en las infraestructuras» y «Donaciones». Esta clasificación se realiza automáticamente y, a continuación, se visualiza en función de un conjunto de elementos etiquetados por humanos y proporcionados a través de MicroMappers.org, una iniciativa conjunta con las Naciones Unidas. Aclaración: AIDR gestiona la información durante las crisis y consiste en algo así como echar un vistazo al retrovisor. Analiza el pasado y el presente, aunque bien podría también permitir la anticipación de acontecimientos en las horas o los días siguientes. Más allá de esto, los análisis predictivos comprenden una serie de técnicas estadísticas (desde el modelado predictivo hasta el aprendizaje automático y la minería de datos) que analizan los hechos actuales e históricos para realizar predicciones sobre posibles eventos futuros de forma más fiable.

Los algoritmos ponen al mando a los responsables de la toma de decisiones

En un entorno de laboratorio, los científicos Bertrand Rouet-Leduc, Claudia Hulbert, Nicholas Lubbers, entre otros, han demostrado que es posible predecir terremotos en un entorno simulado aplicando innovaciones en el ámbito del aprendizaje automático, una técnica que explota los programas informáticos que se expanden y se actualizan automáticamente en función de nuevos datos. «Utilizamos el aprendizaje automático para identificar sonidos indicativos, como una puerta que hace ruido, que predicen el momento en el que tendrá lugar un terremoto», señalan los científicos en su estudio. «Escuchando la señal acústica emitida por una falla simulada en el laboratorio, el aprendizaje automático puede predecir con gran precisión el tiempo que falta hasta que se produzca la falla», continúan los autores. El algoritmo es capaz de detectar tendencias esenciales en los datos que suelen pasar desapercibidas en las grabaciones del mundo real. Este enfoque se podría aplicar para predecir avalanchas, deslizamientos de tierras y averías de piezas de maquinaria. La información obtenida da el control a los responsables de la toma de decisiones, que ya no solo miran hacia atrás, sino también hacia delante, ya que les permite sacar conclusiones a partir de correlaciones, crear transparencia y anticipar el futuro.

Un ejemplo de la forma en que la inteligencia de datos puede ayudar a gestionar desastres en la vida real es el ingenioso plan diseñado en 2017 por el Banco de México para garantizar la continuidad de la distribución de efectivo en cualquier lugar del país afectado por catástrofes naturales. El objetivo del plan es garantizar el suministro de billetes en lugares en los que la infraestructura bancaria haya resultado destruida, ya que el efectivo es la única forma de pago que puede utilizarse de forma inmediata en momentos de crisis.


La inteligencia de datos está cambiando sustancialmente la gestión de las crisis

Mantenimiento del suministro de billetes cuando las infraestructuras resultan destruidas

Gestionado por el Banco de México, la Asociación de Bancos de México, Banjercito (un banco creado específicamente para proporcionar servicios bancarios a la Armada y la Marina) y el Ministerio de Finanzas, y con ayuda de la Armada y la Marina, el plan consta de cuatro fases y se aplica hasta la normalización de los servicios. «Cuando tres de cada cuatro sucursales bancarias de una ciudad cualquiera de México no pueden operar, se activa la fase de asistencia del plan», indica Alejandro Alegre Rabiela, Director general de emisión de moneda y cajero principal del Banco de México. «El Banco de México, la Asociación de Bancos y Banjercito harán todo lo necesario para instalar módulos de servicio de efectivo en menos de 24 horas», continúa Alegre.

Banjercito y la Asociación de Bancos de México determinan el número de módulos de servicio de efectivo que se deben instalar en la región afectada, las cantidades y denominaciones que se deben enviar, y el importe máximo permitido por transacción en cada módulo. Banjercito notifica a la Asociación de Bancos de México, el Ministerio de Finanzas y el Banco de México el momento en el que empiezan a operar los módulos de servicio de efectivo y les informa de los puntos de instalación para permitir que los medios de comunicación locales de la región afectada puedan publicar la información. Los residentes en la región son posteriormente informados de los puntos de instalación de los módulos, el importe máximo que se puede retirar por transacción, el tipo de tarjetas válidas y cualquier otra información valiosa en relación con el uso de los módulos de servicio de efectivo.

«El Banco de México transportará, en uno o varios aviones, los billetes y los módulos de servicio de efectivo, y el personal de Banjercito manejará los equipos», agrega Alegre. Si no fuera posible transportar los equipos y el personal en el avión del Banco de México, la Armada o la Marina proporcionarán apoyo logístico para instalar los módulos, junto con servicios de custodia para el personal y el efectivo. Mientras el plan esté en marcha, los bancos no cobrarán a los clientes comisiones por la retirada de billetes. Asimismo, Banjercito informará a diario a todos los socios participantes del funcionamiento de los módulos, así como de las cantidades extraídas por denominación.

A su vez, la Asociación de Bancos de México proporcionará información diaria sobre la restauración progresiva de los servicios bancarios en las sucursales y los cajeros automáticos. Cuando la infraestructura bancaria funcione como mínimo al 50 % de su capacidad normal, se dará por concluida la fase de asistencia y los módulos de efectivo se retirarán de sus puntos de instalación. El plan ya se ha activado satisfactoriamente tras dos terremotos ocurridos en septiembre de 2017 que causaron importantes daños en diferentes estados de México: el primero afectó a Oaxaca y Chiapas, y el segundo a Ciudad de México, el estado de México, Puebla y Morelos.

Información en tiempo real a través de una combinación de procesos analógicos y soluciones digitales

En concreto, el plan se desplegó durante los meses de octubre y noviembre de 2017 en Oaxaca, donde las infraestructuras bancarias sufrieron graves daños. Este plan permitió responder a requisitos de efectivo de 114,7 millones de pesos o 5,8 millones de dólares estadounidenses.

La inteligencia de datos abre nuevas posibilidades para gestionar desastres antes, durante y después de una crisis.

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Dr. Marcus Schmeisser, Jefe de producto de G+D Data Intelligence®, G+D Currency Technology

«En general, la inteligencia de datos abre nuevas posibilidades para gestionar desastres antes, durante y después de una crisis», apunta el Dr. Marcus Schmeisser, Jefe de producto de G+D Data Intelligence™, G+D Currency Technology. «La inteligencia de datos está cambiando radicalmente las operaciones humanitarias y la gestión de las crisis». Por ejemplo, G+D Data Intelligence™ puede ayudar a definir por adelantado los puntos de instalación y el número de módulos de servicio de efectivo requeridos, sobre la base de la demanda de efectivo prevista. Asimismo, puede ayudar con el transporte y la logística de los equipos, el personal y los billetes para garantizar la mayor fiabilidad y eficiencia posibles.

En relación con el suministro de efectivo tras eventos naturales como el terremoto de México, la inteligencia de datos puede ofrecer una forma de gestionar toda la información y derivar las decisiones correctas: «En este sentido, G+D Data Intelligence™ no solo destaca la importancia de tener siempre una visión clara del número de billetes en circulación, sino que además permite a los operadores dirigir todas las decisiones en la dirección correcta en función de datos y hechos clave, ya sea en México o en otro lugar», añade el Dr. Schmeisser.

G+D Data Intelligence®

Más eficiencia, más transparencia y más información: la combinación de procesos analógicos y soluciones digitales ofrece información en tiempo real que aumenta la eficiencia en el centro de datos. Obtenga más información sobre la forma en la que G+D Data intelligence® ofrece toda la información que necesitan los bancos centrales para aumentar la seguridad de los ciclos de efectivo, así como su eficiencia, asignación digital y completa trazabilidad. G+D Data Intelligence® nos permite impulsar la digitalización del ciclo de efectivo y le ayuda a convertir sus datos en resultados orientados al rendimiento. Así es la gestión avanzada de efectivo.


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