Una aplicación software para mejorar la predicción del riesgo en operaciones de crédito

Proyecto fue presentado por el vicerrector de Investigación, Javier de las Nieves (derecha) y su investigador principal, el catedrático Antonio Salmerón (izquierda)

El equipo liderado por el catedrático de Estadística Antonio Salmerón realizará en la Universidad de Almería (UAL) una aplicación software para Cajamar que servirá para que la entidad mejore la predicción del riesgo en operaciones de crédito en el marco del Proyecto AMiDST (Analysis of Massive Data Streams) en el que participan también universidades de Dinamarca y Noruega además de cuatro socios comerciales, entre ellos Cajamar y la casa Daimler, fabricante de los vehículos Mercedes.

El proyecto está financiado por la Unión Europea dentro del 7º Programa Marco y cuenta con un presupuesto de 2.762.000 euros, de los la UAL recibirá 323.490. El Proyecto AMiDST (acrónimo en inglés de Analysis of Massive Data Streams) arrancó el pasado mes de enero y estará en vigor hasta finales de 2016. Para entonces, la veintena de investigadores de las Universidades de Almería, Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU-Throndheim, Norwegian University os Science and Technology) y Aalborg University (en la ciudad Aalborg, en Dinamarca) que trabajan en el mismo, esperan tener ya listos los resultados de un proyecto que situará a estas tres universidades en la cima de la investigación europea en un área tan importante como la analítica escalable de datos.

En el proyecto participan también cuatro socios comerciales. Entre ellos, Cajamar, los alemanes Daimler (fabricantes de los vehículos de la marca Mercedes), Hugin Expert (líder mundial en el desarrollo de sistemas inteligentes) y Verdande Technology (dedicada a la monitorización de prospecciones petrolíferas). El objetivo es dotar a todas estas empresas de las herramientas de software necesarias para obtener información útil para la toma de decisiones a partir de grandes volúmenes de datos. Como explicaba  el investigador principal de este proyecto, el catedrático de Estadística e Investigación Operativa de la UAL Antonio Salmerón, “desde un punto de vista técnico ya existen herramientas para el almacenamiento, transporte o transmisión de volúmenes de datos, en ocasiones tan grandes que se hacen inmanejables. El reto ahora es obtener ahora información útil de todos esos datos”.

Transferencia de tecnología

Para Daimler, por ejemplo, que es la empresa que cuenta con una participación más intensa y en torno a la cual girará la transferencia de tecnología de este proyecto, se creará una aplicación que será capaz de detectar con suficiente antelación las maniobras que realicen el resto de los vehículos que circulan por una carretera. El objetivo, como ha explicado el profesor Salmerón, “es llegar a un vehículo absolutamente seguro 100% libre de accidentes en 2020”.

Otra de las partes del proyecto es la que se trabajará será la detección temprana de errores en las prospecciones petrolíferas. “Es muy importante calibrar si se está produciendo un fallo en el drenaje de los escombros cuando se está perforando, porque si no se detecta con suficiente antelación hay que parar la perforación y eso tiene un coste elevadísimo”, señala este catedrático de Estadística. La herramienta informática que crearán los investigadores analizará todos los datos que generan los sensores de los mecanismos de perforación y predecirá en qué momento pueden producirse fallos, lo que supondrá un importantísimo ahorro económico. En principio, esta aplicación se realizará para la empresa noruega Verdande, pero será trasladable después a cualquier otra con intereses en la prospección petrolífera.

En cuanto a la aplicación que, desde Almería, se desarrollará de forma específica para Cajamar, ésta servirá para mejorar la predicción del riesgo en operaciones de crédito. Como ha apuntado Antonio Salmerón, tendrá un impacto importante en el balance de la entidad financiera porque permitirá averiguar si una operación va a tener problemas y hacerlo, además, con dos o tres años de antelación. “Eso hará que se tomen antes una serie de decisiones que minimicen el coste del impago de esas operaciones de crédito”, ha dicho.