¿Cuáles son las principales métricas de 7 KPI de un aprendizaje automático para el negocio de servicios financieros?

Bienvenido a nuestra última publicación de blog, donde profundizamos en el mundo del aprendizaje automático y su aplicación en la industria de servicios financieros. Como propietarios y artesanos de pequeñas empresas, comprender los indicadores clave de rendimiento (KPI) es crucial para medir el éxito de su mercado. En esta publicación, exploraremos siete KPI específicos de la industria que son esenciales para optimizar el rendimiento en los mercados artesanales. Desde el costo de adquisición de clientes hasta la tasa de agitación, proporcionaremos ideas únicas y consejos prácticos para usar el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de su mercado. Prepárese para llevar su negocio al siguiente nivel con estrategias basadas en datos y poderosos KPI.

Precisión de predicción algorítmica

Definición

La precisión de la predicción algorítmica es un indicador clave de rendimiento que mide la efectividad de los modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones precisas dentro de la industria de servicios financieros. Este KPI es fundamental para medir, ya que afecta directamente la calidad de las decisiones de inversión, las estrategias de gestión de riesgos y la optimización de la cartera de clientes. Lograr una alta precisión de predicción es primordial para que las empresas financieras obtengan una ventaja competitiva, mejoren la satisfacción del cliente e impulsen el rendimiento comercial superior.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la precisión de la predicción algorítmica implica comparar el número de predicciones correctas generadas por el modelo de aprendizaje automático con el número total de predicciones hechas. Esta relación es una forma clara y concisa de evaluar el rendimiento del modelo y evaluar su efectividad para hacer predicciones precisas. La precisión de los modelos de aprendizaje automático está determinada por la precisión, el recuerdo y la puntuación F1, que son todos componentes de la fórmula.

Ejemplo

Por ejemplo, si un modelo de aprendizaje automático hiciera 100 predicciones y 85 de ellas fueran correctas, la precisión de predicción algorítmica se calcularía como 85/100 = 0.85 u 85%. Esto demuestra que el modelo predijo con precisión las tendencias del mercado, la evaluación de riesgos o la optimización de la cartera de inversiones el 85% del tiempo, mostrando su efectividad en la generación de ideas confiables para la toma de decisiones financieras.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir la precisión de la predicción algorítmica es que proporciona a las empresas financieras una comprensión clara de la confiabilidad y robustez de sus modelos de aprendizaje automático, lo que les permite tomar decisiones más informadas. Sin embargo, una limitación es que este KPI no tiene en cuenta las condiciones de mercado impredecibles o eventos raros que pueden afectar la precisión de las predicciones, lo que requiere que las empresas complementen este KPI con otras estrategias de gestión de riesgos.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, la precisión típica de predicción algorítmica en los servicios financieros es de alrededor del 80%, lo que refleja el nivel de rendimiento basal para los modelos de aprendizaje automático. Se considera que el rendimiento superior al promedio es de alrededor del 85%, mientras que la precisión excepcional supera el 90%, posicionando a las empresas financieras como líderes de la industria para aprovechar el aprendizaje automático para el análisis predictivo.

Consejos y trucos

• Evaluar y ajustar regularmente modelos de aprendizaje automático para mejorar la precisión de la predicción
• Utilice técnicas de aprendizaje de conjunto para mejorar la robustez de los modelos predictivos
• Colaborar con científicos de datos y analistas cuantitativos para optimizar el rendimiento del modelo

Mejora del rendimiento de la cartera de clientes

Definición

Uno de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para el aprendizaje automático en los servicios financieros es la relación de mejora del rendimiento de la cartera de clientes. Este KPI es esencial para medir porque proporciona información sobre cuán efectivamente las herramientas de aprendizaje automático están afectando el rendimiento de las carteras del cliente. Al analizar esta relación, las empresas financieras pueden evaluar el impacto de sus decisiones de inversión y la capacidad de los modelos de aprendizaje automático para ofrecer resultados positivos para sus clientes. Mejorar el rendimiento de la cartera de clientes es crucial para las empresas financieras, ya que se correlaciona directamente con la satisfacción, la retención y el desempeño empresarial general del cliente. Por lo tanto, es fundamental que las empresas midan este KPI para garantizar que sus herramientas de aprendizaje automático estén entregando los resultados previstos.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la relación de mejora del rendimiento de la cartera del cliente implica analizar el cambio en el valor de la cartera durante un período específico y compararlo con el punto de referencia o los rendimientos esperados. La fórmula tiene en cuenta los rendimientos reales realizados y los rendimientos esperados, proporcionando una indicación clara de qué tan bien está funcionando la cartera en comparación con los puntos de referencia establecidos. Comprender los componentes de esta fórmula y cómo contribuyen al cálculo general es esencial para que las empresas financieras evalúen con precisión el impacto de sus estrategias de aprendizaje automático en las carteras de los clientes.

Ejemplo

Por ejemplo, si una cartera de clientes ha dado cuenta de un rendimiento del 15% durante el año pasado, mientras que los rendimientos esperados para una cartera de referencia similar fueron el 10%, la relación de mejora del rendimiento de la cartera de clientes sería (15% - 10%) / 10% = = = = 0.5 o 50%. Esto indica que la cartera de clientes ha superado el punto de referencia en un 50%, mostrando el impacto positivo de los algoritmos de aprendizaje automático y las estrategias de inversión implementadas por la firma financiera.

Beneficios y limitaciones

El principal beneficio de medir la relación de mejora del rendimiento de la cartera de la cartera del cliente es que proporciona una evaluación clara de qué tan bien las herramientas de aprendizaje automático están contribuyendo al rendimiento general de las carteras del cliente. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no considera los riesgos potenciales asociados con el rendimiento mejorado, lo cual es un factor crítico a considerar en los servicios financieros.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, una típica relación de mejora del rendimiento de la cartera de clientes en la industria de servicios financieros varía del 5% al ​​15%. Los niveles de rendimiento superiores al promedio pueden caer entre 15%y 30%, mientras que el rendimiento excepcional puede exceder el 30%. Estos puntos de referencia proporcionan a las empresas financieras un punto de referencia para evaluar el impacto de sus estrategias de aprendizaje automático en el rendimiento de la cartera de clientes.

Consejos y trucos

• Revise y evalúe regularmente la relación de mejora del rendimiento de la cartera de clientes para rastrear el impacto de las herramientas de aprendizaje automático en las decisiones de inversión.
• Use las ideas de este KPI para ajustar las estrategias de inversión y optimizar las carteras de los clientes para lograr un mejor rendimiento.
• Implemente técnicas de gestión de riesgos junto con un mejor rendimiento de la cartera para garantizar un enfoque holístico para las estrategias de inversión.

Precisión de evaluación de riesgos

Definición

La precisión de la evaluación de riesgos es un indicador de rendimiento clave que mide la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático en la predicción de posibles riesgos financieros, como la volatilidad del mercado, los incumplimientos crediticios o las pérdidas de inversión. En el contexto comercial, este KPI es fundamental para medir, ya que afecta directamente la capacidad de las empresas financieras para tomar decisiones informadas, mitigar las pérdidas potenciales y optimizar las estrategias de inversión. La precisión de los modelos de evaluación de riesgos es vital para mantener la confianza del cliente y la confianza, así como para garantizar el cumplimiento regulatorio en la industria de servicios financieros altamente regulados.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la precisión de la evaluación de riesgos implica comparar el número de eventos de riesgo predichos con precisión con el número total de eventos riesgosos identificados por el algoritmo de aprendizaje automático. Cada componente de la fórmula contribuye al cálculo general al proporcionar una indicación clara de la capacidad del algoritmo para identificar y predecir los riesgos financieros de manera efectiva.

Ejemplo

Por ejemplo, si un modelo de evaluación de riesgos predice correctamente 90 de 100 posibles incumplimientos de crédito, la precisión de evaluación de riesgos puede calcularse dividiendo 90 (eventos de riesgo predichos con precisión) en 100 (eventos de riesgo totales), lo que resulta en una tasa de precisión de 90 %.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir con precisión la precisión de la evaluación de riesgos es que las empresas financieras pueden tomar decisiones más informadas, lo que lleva a una mejor gestión de riesgos y, en última instancia, mejoró el rendimiento financiero. Sin embargo, una posible limitación de este KPI es que no tiene en cuenta los factores de mercado imprevistos o sin precedentes que pueden afectar la precisión de las predicciones del algoritmo de aprendizaje automático.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, la precisión típica de evaluación de riesgos en la industria de servicios financieros varía del 75% al ​​85%, con niveles de rendimiento superiores al promedio que alcanzan el 90% o más. El rendimiento excepcional en este KPI a menudo se asocia con tasas de precisión del 95% o más.

Consejos y trucos

• Validar regularmente y ajustar los algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión de la evaluación de riesgos
• Utilice datos históricos y ideas específicas de la industria para mejorar la precisión de las predicciones de riesgo
• Invierta en capacitación y desarrollo continuos para que el personal maximice el potencial de las herramientas de aprendizaje automático para la evaluación de riesgos

Nivel de participación del usuario

Definición

El nivel de participación del usuario en la industria de servicios financieros se refiere a la medición de cómo los clientes y clientes activamente están interactuando con la plataforma, productos o servicios de una empresa. Este KPI es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad de las ofertas de la empresa y el nivel de satisfacción entre los clientes. Impacta el rendimiento del negocio al correlacionar directamente con la retención de clientes, la lealtad y el éxito financiero general. Al comprender la participación del usuario, las empresas financieras pueden tomar decisiones informadas para mejorar la calidad de sus servicios y fortalecer las relaciones con los clientes, lo que finalmente conduce a un aumento de los ingresos y la competitividad del mercado.

Cómo calcular

El nivel de participación del usuario puede calcularse dividiendo el número total de interacciones del usuario (como inicios de sesión, transacciones o consultas) por el número total de usuarios activos dentro de un período de tiempo específico. Esta proporción proporciona una representación clara de cómo los usuarios activamente se comprometen con las ofertas de la empresa, lo que permite una evaluación integral de la participación y satisfacción del usuario.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa de asesoramiento financiero tiene 1,000 clientes activos y registra un total de 5,000 interacciones en el transcurso de un mes, el nivel de participación del usuario se puede calcular de la siguiente manera: Nivel de participación del usuario = 5,000 / 1,000 = 5. Esto indica que, en promedio, cada cliente activo se involucra con los servicios de la empresa 5 veces dentro del marco de tiempo dado.

Beneficios y limitaciones

Medir efectivamente el nivel de participación del usuario permite a las empresas financieras identificar áreas para mejorar, mejorar la satisfacción del cliente y adaptar los servicios para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el nivel de participación del usuario por sí solo puede no proporcionar una imagen completa de la satisfacción y la lealtad general del cliente, ya que no tiene en cuenta los comentarios cualitativos o las preferencias individuales del cliente.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria dentro del contexto de los EE. UU., Un nivel típico de participación del usuario para las empresas de asesoramiento financiero varía de 3 a 7 interacciones por cliente activo por mes. El rendimiento superior al promedio en esta área se considera entre 8 y 12 interacciones, mientras que el rendimiento excepcional puede exceder las 12 interacciones por cliente activo por mes.

Consejos y trucos

• Implementar estrategias personalizadas de participación del cliente basadas en preferencias y comportamientos individuales
• Utilice los esfuerzos de comunicación y marketing específicos para alentar la interacción del usuario
• Analice los datos de participación del usuario para identificar tendencias y áreas para la mejora del servicio
• Busque regularmente comentarios de los clientes para garantizar la satisfacción y el compromiso continuos

Reducción del tiempo de entrenamiento modelo

Definición

La reducción del tiempo de entrenamiento del modelo es un indicador de rendimiento clave que mide el tiempo que lleva entrenar modelos de aprendizaje automático para servicios financieros. Este KPI es fundamental para medir porque afecta directamente la eficiencia y la efectividad de las herramientas de aprendizaje automático utilizadas en el análisis financiero y la toma de decisiones. El tiempo de capacitación del modelo más rápido significa un acceso más rápido a ideas procesables y la capacidad de adaptarse a las condiciones del mercado que cambian rápidamente, lo que lleva a mejores resultados comerciales para las empresas financieras.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la reducción del tiempo de entrenamiento del modelo KPI implica medir el tiempo que lleva entrenar modelos de aprendizaje automático antes y después de implementar un nuevo sistema o proceso para mejorar la eficiencia. El cálculo se basa en la reducción porcentual en el tiempo de entrenamiento, que se deriva de la diferencia de tiempo tomada para el entrenamiento modelo antes y después de la mejora, dividido por el tiempo de entrenamiento original.

Ejemplo

Por ejemplo, si inicialmente tardó 10 horas en entrenar un modelo de aprendizaje automático, y después de implementar un nuevo sistema, solo lleva 5 horas entrenar el mismo modelo, la reducción del tiempo de entrenamiento del modelo sería del 50%. Esto significa que el modelo puede ser capacitado en la mitad del tiempo, lo que lleva a un acceso más rápido a ideas y una toma de decisiones más receptiva en el contexto de servicios financieros.

Beneficios y limitaciones

La principal ventaja de reducir el tiempo de capacitación del modelo es la capacidad de tomar decisiones más rápidas e informadas en los servicios financieros, lo que lleva a una mejor gestión de riesgos, estrategias de inversión y optimización de la cartera de clientes. Sin embargo, la limitación radica en las posibles compensaciones entre la velocidad y la precisión del modelo, ya que el entrenamiento más rápido podría afectar la precisión de las predicciones y el análisis.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria dentro de los EE. UU., La reducción del tiempo de capacitación del modelo típico para servicios financieros varía de 20-30%, mientras que los niveles de rendimiento superiores al promedio pueden lograr una reducción del 40-50%. Las empresas financieras excepcionales han demostrado reducciones de tiempo de capacitación modelo de hasta 60-70%, lo que indica una fuerte ventaja competitiva para aprovechar el aprendizaje automático para la toma de decisiones más rápida.

Consejos y trucos

• Implementar procesamiento paralelo y computación distribuida para reducir el tiempo de entrenamiento del modelo
• Evaluar y actualizar regularmente algoritmos y modelos para mejorar la eficiencia
• Utilizar plataformas basadas en la nube para una capacitación de modelos escalable y más rápida
• Invierta en tecnologías de aceleración de hardware para acelerar los cálculos

Tasa de retención de clientes

Definición

La tasa de retención de clientes es un indicador de rendimiento clave que mide el porcentaje de clientes o clientes que una empresa ha retenido con éxito durante un período de tiempo específico. Esta relación es fundamental para medir porque proporciona información valiosa sobre la efectividad de la gestión de la relación con el cliente de una empresa y su capacidad para satisfacer las necesidades y expectativas continuas de su base de clientes. En el contexto comercial, la tasa de retención del cliente es un KPI crítico, ya que afecta directamente los ingresos generales y la rentabilidad de una empresa. Refleja el nivel de satisfacción del cliente, lealtad y la calidad de los productos o servicios ofrecidos. Una alta tasa de retención de clientes indica relaciones sólidas con los clientes, un mayor negocio repetido y referencias positivas de boca en boca, mientras que una baja tasa de retención puede indicar problemas subyacentes que deben abordarse. En última instancia, la tasa de retención de clientes es importante porque influye directamente en el éxito y la sostenibilidad a largo plazo de una empresa.

Cómo calcular

La tasa de retención del cliente se puede calcular utilizando la siguiente fórmula: Dónde: - e = número de clientes al final del período - n = número de nuevos clientes adquiridos durante el período - S = número de clientes al comienzo del período Para calcular la tasa de retención del cliente, reste el número de nuevos clientes adquiridos durante el período del número de clientes al final del período, luego divida el resultado por el número de clientes al comienzo del período. Multiplique el resultado por 100 para expresar la relación como un porcentaje.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa de asesoramiento financiero comienza el año con 500 clientes, adquiere 100 nuevos clientes durante todo el año y termina el año con 550 clientes, la tasa de retención del cliente se calculará de la siguiente manera: ((550-100)/500) * 100 = (450/500) * 100 = 90% Esto significa que la empresa ha retenido con éxito el 90% de su base de clientes en el transcurso del año.

Beneficios y limitaciones

Medir efectivamente la tasa de retención del cliente proporciona información valiosa sobre la satisfacción del cliente, la lealtad y la salud general de una empresa. Una alta tasa de retención de clientes demuestra fuertes relaciones con los clientes, mayores ingresos de los negocios repetidos y los costos de adquisición de clientes reducidos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la tasa de retención del cliente no tiene en cuenta la calidad de los clientes retenidos o el potencial de crecimiento empresarial a través de la adquisición de nuevos clientes.

Puntos de referencia de la industria

En la industria de los servicios financieros, la tasa de retención de clientes típica está en torno 90%, con rendimiento superior al promedio de alcance 95% y un rendimiento excepcional excediendo 97%.

Consejos y trucos

- Mejorar la comunicación y el compromiso del cliente a través de interacciones personalizadas y alcance proactivo - Proporcione un servicio al cliente excepcional y soluciones financieras personalizadas para satisfacer las necesidades del cliente - Implementar programas de fidelización e incentivos para recompensar a los clientes a largo plazo - Solicite comentarios y aborde activamente las preocupaciones del cliente para mejorar la satisfacción y la retención

Ahorros de costos para los clientes

Definición

Un indicador de rendimiento clave crítico (KPI) para los servicios financieros es la relación de ingresos de costos (CIR). Esta relación mide la rentabilidad de una empresa financiera al comparar sus gastos operativos con sus ingresos. En el contexto de los servicios financieros, el CIR es crucial para medir, ya que refleja la capacidad de una empresa para administrar sus costos de manera efectiva, lo que afecta directamente su rentabilidad y salud financiera. Un CIR más bajo generalmente indica una mayor eficiencia de rentabilidad, lo que permite a la empresa asignar más recursos a inversiones estratégicas o transmitir los ahorros de costos a los clientes.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la relación costo-ingreso (CIR) es la siguiente:

Cuando los gastos operativos incluyen todos los costos asociados con la operación del negocio, y el ingreso total representa los ingresos totales de la empresa. Al dividir los gastos operativos totales por el ingreso total y multiplicar el resultado por 100, se obtiene el CIR.

Ejemplo

Por ejemplo, si una empresa financiera tiene $ 5 millones en gastos operativos y $ 20 millones en ingresos totales, la relación de ingresos de costos sería: (5,000,000 ÷ 20,000,000) x 100 = 25% Esto significa que la empresa gasta 25 centavos por cada dólar de ingresos generados, lo que indica una estructura de costos relativamente eficiente.

Beneficios y limitaciones

El beneficio principal de gestionar efectivamente la relación costo-ingreso es la capacidad de optimizar la eficiencia de rentabilidad, lo que lleva a una mayor rentabilidad y posibles ahorros de costos para los clientes. Sin embargo, surgen limitaciones al reducir los costos impactan en exceso la calidad del servicio, lo que puede comprometer la satisfacción y la retención del cliente.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria en los EE. UU., La relación promedio de ingresos de costos para las empresas financieras varía de 55% a 60% para empresas medianas. El rendimiento superior al promedio se considera que es entre 40% a 50%, mientras que el rendimiento excepcional cae por debajo 40%.

Consejos y trucos

• Revise y optimice regularmente los gastos operativos para mantener una relación de ingresos de costos saludables.
• Invierta en tecnología y automatización para optimizar las operaciones y reducir los costos.
• Controle y analice continuamente el CIR para identificar las áreas potenciales de mejora.