Una empresa llamada Digital Reasoning espera ayudar a los bancos a encontrar esta información clave con un software con capacidad de aprender que revela las señales de alarma halladas en datos de texto desordenado o 'desestructurado', por ejemplo, en correos electrónicos, tuits y documentos. El software usa modelos estadísticos para descomponer frases y extrapolar su significado. Esto es importante porque encontrar señales de alarma puede no ser tan sencillo como comparar una serie de textos.
Esta empresa espera ayudar a los bancos a beneficiarse del inmenso volumen de datos de que disponen y que actualmente, en el mejor de los casos, está infrautilizado. Cada vez es más frecuente que las empresas piensen en los datos como una materia prima que pueden convertir en un recurso valioso, si aprenden a usarla.
Digital Reasoning, fundada hace 12 años, ya ha trabajado con agencias de inteligencia. El Ejército de Estados Unidos empezó a usar su software en Afganistán en 2010 para que los oficiales pudieran entrelazar información proveniente de distintos tipos de fuentes de inteligencia, explica su director ejecutivo, Tim Estes. Después de buscar el nombre de un insurgente, por ejemplo, el programa podía proporcionar los alias conocidos de esa persona o sus conexiones con otra gente u otros grupos. Y los resultados se podían organizar sobre el mapa de un país. In-Q-Tel, una empresa de capital riesgo respaldada por la CIA, y Silver Lake Partners han invertido en esta empresa.
Ahora Estes espera que las instituciones financieras compren el software. Tras meses de reuniones con los ejecutivos tecnológicos de algunos de los bancos más importantes del mundo cree que hay “una necesidad imperiosa” del servicio.
Las instituciones financieras podrían ahorrar miles de millones de dólares detectando fraudes, transacciones con información privilegiada que hacen sus empleados, o pillando a los asesores financieros que estén proporcionando consejos poco éticos o directamente ilegales. Unas audiencias del Senado llevadas a cabo a posteriori revelaron que, en 2007, antes del derrumbe financiero, hubo empleados de Goldman Sachs que escribieron correos electrónicos en los que se vanagloriaban de haber colocado malas inversiones a sus clientes. Estes afirma que su software podría haber ayudado a los departamentos encargados de la vigilancia de este tipo de actividad.
Hace poco Digital Reasoning participó en el día de demostración del FinTech Innovation Lab, un evento anual dedicado a financiar tecnología organizado por el Fondo de Inversión de la Ciudad de Nueva York y Accenture.
Cris Conde, quien fuera el director ejecutivo de la empresa de software del Fortune 500 SunGuard, y asesor de todas las empresas presentes en el programa Fintech, afirma que los servicios de Digital Reasoning son muy necesarios en el sector financiero. Afirma que, sorprendentemente, los bancos están muy por detrás en la carrera tecnológica por analizar los terabytes de información de que disponen y que no encajan limpiamente en hojas de cálculo o implican 'optimizar' directamente una transacción.
El software de Digital Reasoning usa algoritmos que se pueden entrenar para leer y clasificar cantidades ingentes de correos electrónicos y otra información en formato de texto. A continuación ordena las palabras y frases en relaciones organizadas que se pueden comparar en contexto. Estos datos se pueden buscar o bien usarse para disparar alarmas predeterminadas automáticamente.
Tanto HP como Microsoft, IBM y Oracle han desarrollado softwares de análisis de texto parecidos. Pero estos programas analizan sobre todo documentos completos basándose en reglas preestablecidas, en vez de usar algoritmos para descomponer palabras y frases en su contexto. Y en general necesitan de un humano que lea el texto una vez que se han agrupado los documentos, explica Estes. Por el contrario, el software de Digital Reasoning puede exponer las relaciones relevantes de texto directamente –como si el usuario estuviera tomando notas - y proporcionar información crítica en pocos minutos, afirma Estes.