La Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto popular y está lista para revolucionar las operaciones en el sector bancario. Varios factores han impulsado este aumento, en particular el crecimiento exponencial del volumen y la complejidad de los datos, la mayor presión para una rápida
y toma de decisiones precisa, y el imperativo de transparencia. Si bien la IA generativa será invaluable para ayudar a los bancos a resumir grandes cantidades de datos, y es posible que tengas que susurrar esto, no es la única tecnología que impulsa la automatización en el mundo.
sector bancario.
La IA comienza con el contexto
En el modelado de riesgos, la selección de puntos o características de datos de entrada tiene una importancia primordial, y a menudo supera la elección del modelo o algoritmo. En una industria sujeta a estrictos requisitos regulatorios para modelar la transparencia y la explicabilidad, el margen para
La selección del modelo con frecuencia está limitada, lo que eleva la importancia de las características de entrada como los principales determinantes del éxito o fracaso del modelo. Por lo tanto, la pregunta fundamental es: ¿cómo podemos dotar a nuestras características de la máxima relevancia contextual?
Las características basadas en red emergen como un fuerte mecanismo para infundir grandes cantidades de información en los modelos, manteniendo al mismo tiempo el imperativo de transparencia y explicabilidad. Un enfoque eficaz implica aprovechar redes de entidades de documentos personalizadas para
generar características que delineen la interconexión de empresas e individuos. Por ejemplo, la utilización de funciones de red, que representan las relaciones entre las empresas y sus directores, pueden servir como aportes fundamentales para el aprendizaje automático de la empresa fantasma.
modelos de detección, que en algunos casos producen una mejora del 20% en el rendimiento en comparación con depender únicamente de funciones de nivel de registro.
Los resultados de dichos modelos (predicciones relacionadas con las empresas fantasma y los agentes que orquestan su formación) tienen implicaciones para reforzar los esfuerzos de detección de riesgos en materia de lucha contra el lavado de dinero (AML), conocimiento de su cliente (KYC) y mitigación del fraude.
dominios
Al aprovechar una pila tecnológica compuesta de IA, los bancos pueden integrar la experiencia en la materia con una variedad de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, junto con el acceso a una gran cantidad de datos industriales estructurados y no estructurados. Este enfoque integral mejora la adaptabilidad,
exactitud y eficacia de los modelos. Aprovechar la experiencia y el conocimiento del dominio a lo largo del proceso de desarrollo del modelo garantiza una alta precisión y confianza en la resolución de problemas comerciales complejos. En resumen, los bancos que quieran implementar la IA deberían evitar depender de
un modelo, técnica o enfoque. Hacerlo puede generar limitaciones en la perspectiva, la adaptabilidad y el desempeño.
La importancia de las características de la red
Las redes ofrecen un marco versátil para modelar relaciones entre entidades en diversos contextos. Por ejemplo, las redes que representan transacciones de pago entre partes pueden revelar signos reveladores de mala conducta financiera. Al examinar patrones específicos dentro
En la red (como ciclos de transacciones con magnitudes similares), los bancos pueden descubrir riesgos que de otro modo evadirían la detección al examinar las transacciones de forma aislada. Además, cuando se complementa con un repositorio de casos conocidos de fraude, las características de la red
como la frecuencia de los cambios de sentido o los pagos cíclicos pueden fortalecer los modelos de aprendizaje supervisado, aumentando su capacidad predictiva para futuros escenarios de riesgo.
Una red particularmente destacada para modelar el riesgo corporativo es la jerarquía legal organizacional, que abarca directores, accionistas y subsidiarias. Los atributos fundamentales como el tamaño de la red, la densidad de conexión y las capas jerárquicas sirven como
Dimensiones invaluables para la segmentación y generación de características en modelos de aprendizaje supervisados, mejorando nuestra capacidad para discernir y mitigar riesgos potenciales de manera efectiva.
Para los investigadores y analistas, es aquí donde el análisis de gráficos cobra importancia al permitirles analizar, visualizar y comprender conexiones ocultas entre conjuntos de datos dispares. Fundamentalmente, es escalable e intuitivo, lo que permite a los equipos atravesar miles de millones
de bordes sin comprometer el rendimiento con consultas de alta frecuencia.
La resolución de entidades está transformando el futuro de la banca
La resolución de entidades aprovecha técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar, limpiar y estandarizar datos, lo que permite la identificación confiable de entidades en conjuntos de datos dispares. Este proceso implica agrupar registros relacionados, agregar atributos
para cada entidad, y establecer conexiones etiquetadas entre las entidades y sus registros fuente. En comparación con los enfoques tradicionales de comparación de registros, la resolución de entidades ofrece una eficacia significativamente mayor.
En lugar de intentar vincular directamente cada registro fuente, las organizaciones pueden introducir nuevos nodos de entidades como puntos centrales para conectar datos del mundo real. La resolución de entidades de alta calidad no sólo facilita la vinculación de datos internos sino que también permite la integración
de valiosas fuentes de datos externos, como registros corporativos, cuya comparación con precisión anteriormente era difícil.
La integración de la tecnología de resolución de entidades dentro del sector bancario marca un importante avance, que permite a los bancos realizar la transición de procesos basados en lotes a ofertas de productos y servicios casi en tiempo real a través de marcos de servicios omnicanal. Este
La evolución puede ir más allá de la lucha contra el fraude para abarcar todas las interacciones con los clientes a través de varios puntos de contacto, incluidos centros de llamadas, sucursales y canales digitales, garantizando una experiencia de cliente dinámica y fluida.
La IA generativa tiene un papel importante que desempeñar
Durante el próximo año, espero que los asistentes de IA generativa que aprovechen los modelos de lenguaje grandes (LLM) sean cada vez más frecuentes en la banca. La IA generativa permite una interfaz intuitiva y conversacional, lo que mejora la eficiencia de los analistas.
participan en la identificación de riesgos dentro de las investigaciones. Para las organizaciones, las ventajas potenciales son sustanciales, ya que este asistente de IA permite a todo el personal de analistas desempeñarse al nivel de los investigadores más experimentados. Muchos de estos asistentes
ser independiente de LLM, lo que permite a las empresas la flexibilidad de emplear sus modelos preferidos, ya sean propietarios, de código abierto o modelos disponibles comercialmente como ChatGPT de OpenAI. Cuando se integre con otros aspectos de la pila de IA compuesta, admitirá
resolución de entidades, análisis de gráficos y capacidades de puntuación, lo que desbloquea un potencial sin precedentes al permitir consultas e indicaciones en lenguaje natural.
Fundamentalmente, todos los productos de IA generativa no pueden actuar como complemento o de forma aislada a una automatización más amplia de la IA. Los resultados que generará serán tan buenos como los datos, el contexto y la tecnología de resolución de entidades en los que se basa. Bancos que buscan implementar
La IA generativa debería pensar de manera más amplia sobre cómo encajan las diferentes tecnologías en su pila de tecnologías de automatización de IA.
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