Inteligencia artificialuna aproximación desde las finanzas

  1. Zubillaga Rego, Agustín
  2. Pastor López, Iker
  3. García Bringas, Pablo
Revista:
Boletín de estudios económicos

ISSN: 0006-6249

Año de publicación: 2020

Título del ejemplar: Fintech

Volumen: 75

Número: 229

Páginas: 99-117

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Otras publicaciones en: Boletín de estudios económicos

Resumen

La inteligencia artificial es un conjunto de técnicas que permiten desarrollar de manera automática actividades cognitivas propias del ser humano. Aunque fueron desarrolladas hace varias décadas, en el contexto de la revolución digital han venido adquiriendo una relevancia mayor en muchas industrias entre las cuales se encuentran las finanzas. La aplicación de este conjunto de técnicas permite dar solución a muchos tipos de problemas específicos y la generación de nuevos modelos de negocio, lo que está permitiendo convertirse en una ventaja competitiva para las empresas. Sin embargo, como toda tecnología, su aplicación presenta igualmente profundos desafíos de gran alcance que habrán de ser abordados en los próximos años.

Referencias bibliográficas

  • Acemoglu, D. y Restrepo, P. (2017): Robots and jobs: Evidence from US labor markets. National Bureau of Economic Research.
  • Autor, D. y Salomons, A. (2018): "Is Automation Labor Share-Displacing? Productivity Growth, Employment, and the Labor Share". Brookings Papers on Economic Activity, vol., no. 1, pp. 1-87.
  • Bayes, Thomas (1763): "LII. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. By the late Rev. Mr. Bayes, FRS communicated by Mr. Price, in a letter to John Canton, AMFR S". Philosophical transactions of the Royal Society of London, n°. 53: 370-418.
  • Bughin, Jacques; Jeongmin Seong; James Manyika; Michael Chui, y Raoul Joshi (2018): Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute.
  • Castillo, Enrique; Jose M. Gutierrez y Ali S. Hadi (2012): Expert systems and probabilistic network models. Springer Science & Business Media.
  • Chui, Michael; James Manyika; Mehdi Miremadi; N. Henke; R. Chung, P. Nel, y S. Malhotra (2018): Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases. McKinsey Global Institute.
  • Copeland, Michael (2019): "What's the Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning?", https://blogs.nvidia.com/ blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learningdeep-learning-ai/.
  • Fix, Evelyn y Joseph L. Hodges Jr. (1952): Discriminatory analysis-nonparametric discrimination: Small sample performance. California Univ. Berkeley.
  • High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (2019): Ethics Guidelines for trustworthy AI. European Commission.
  • Hkdh, Bhadeshia (1999): "Neural networks in materials science". ISIJ international 39, n.° 10, 966-979.
  • Kotsiantis, Sotiris B.; I. Zaharakis, y P. Píntelas (2007): "Supervised machine learning: A review of classification techniques". Emerging artificial intelligence applications in computer engineering, 160, 3-24.
  • Le Cung, Yann, Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton (2015): "Deep learning". Nature, 521, mo 7553: 436-444.
  • Morgan Stanley (2016): Disruptions and productivity growth in the next decade of the digital revolution.
  • Navarro, Mikel y Xavier Sabalza (2016): "Reflexiones sobre la Industria 4.0 desde el caso vasco". Ekonomiaz: Revista vasca de economía, n°. 89: 142-173.
  • OCDE (2018): Financial Markets, Insurance and Pensions. Digitalisation and finance.
  • Oppenheiner, Andrés (2018): ¡Sálvese quien pueda! El futuro del trabajo en la era de la automatización. Buenos Aires: Debate.
  • Porter, M.E. (2008): On competition. Harvard Business Press.
  • Quinlan, J. Ross (2014): C4. 5: programs for machine learning. Elsevier.
  • Quinlan, J. Ross (1986): "Induction of decision trees". Machine learning 1, n°. 1: 81-106.G
  • Ransbotham, Sam; Philipp Gerbert; Martin Reeves; David Kiron y Michael Spira (2018): "Artificial intelligence in business gets real". MITsloan management review 60280.
  • Rifkin, J. (2014): La sociedad de Coste marginal cero: el internet de las cosas, los bienes comunes y el eclipse del capitalismo. Barcelona: Paidos Ibérica.
  • Samudita, Gayan (2019): "What is Reinforcement Learning". https://towardsdatascience.com/what-is-reinforcement-learning-b047d9bb05cc.
  • Zubillaga Rego, A. (2018): Economía y sociedad digitales en el País Vasco 2018. Bilbao: Orkestra - Instituto Vasco de Competitividad.
Fuente de los datos: Dialnet