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Innovación

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En un artículo publicado hace unos meses en 'The New Yorker' el escritor británico John Lanchester explicaba que para escribir una novela sobre Londres, había necesitado entender el "mundo del dinero". Aunque a Lanchester no le falta cultura —creció entre Calcuta, Brunéi, Hong Kong y se educó en Oxford— leer sobre economía le supuso un esfuerzo.

El presidente de BBVA, Carlos Torres Vila, ha presentado el nuevo libro del proyecto OpenMind, ‘¿Hacia una nueva Ilustración? Una década trascendente’, en un evento organizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Boston. Joanna Bryson y Sandy Pentland, dos de los autores que participan en la obra, han debatido con Carlos Torres Vila sobre las implicaciones del ‘big data’ y la inteligencia artificial en el contexto tecnológico actual y su papel en la denominada cuarta revolución industrial.

BBVA Seguros lanza un seguro digital de asistencia en viaje. Con este nuevo seguro, los clientes de BBVA estarán protegidos en caso de que una enfermedad, accidente u otros imprevistos ocurran durante un viaje a cualquier país del mundo y les impida disfrutar de la experiencia. Además, gracias a la tecnología, en el mismo momento de la compra del viaje, el cliente recibe una notificación en el móvil informándole que puede contratarlo de forma rápida y sencilla en ese instante.

Ricardo Forcano, responsable global de Ingeniería y Organización, ha participado en la jornada de la APD dedicada a Organizaciones Ágiles donde ha expuesto cómo BBVA está transformando su organización y sus formas de trabajar. “Es un viaje de aprendizaje continuo”, aseguraba Forcano sobre este proceso en el que BBVA está incorporando la metodología ‘agile’ en todas sus áreas centrales, logrando una mayor eficacia en la entrega de nuevas soluciones a sus clientes.

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En los últimos meses, en BBVA Next Technologies hemos dedicado cierto esfuerzo a investigar herramientas y técnicas de interpretabilidad de modelos de aprendizaje automático (‘machine learning’). Estas técnicas son de gran utilidad para entender (o hacer entender a otros) las predicciones de un modelo, para extraer información de negocio a partir de un modelo que ha conseguido capturar los patrones subyacentes de interés, y para depurar modelos y estar seguros de que estos toman las decisiones correctas por las razones correctas.

En este artículo explicaremos cómo hemos aplicado estas técnicas para evitar poner en producción modelos fallidos que a priori eran totalmente correctos según los criterios estándar de validación.