La brecha entre la IA y los modelos de riesgo tradicionales es considerable. Los modelos tradicionales suelen fallar cuando se trata de relaciones complejas y no lineales. Por el contrario, los modelos de IA son muy buenos para detectar estos patrones y proporcionar predicciones de riesgo más precisas.
Los gestores de riesgos se encuentran hoy en una encrucijada: apegarse a métodos tradicionales y probados o adoptar modelos de riesgos basados en IA. Este artículo explora ambos enfoques, evalúa sus fortalezas y debilidades y analiza estrategias para superar los desafíos de implementar la IA en el modelado de riesgos.
IA para la gestión de riesgos financieros
En respuesta, más empresas están recurriendo a modelos impulsados por IA para lograr mayor agilidad, precisión y equidad.
Los modelos de riesgo tradicionales, particularmente en mercados volátiles, tienen limitaciones notables. Se basan en gran medida en datos históricos y asumen distribuciones normales, lo que los hace menos efectivos cuando las condiciones del mercado cambian rápidamente.
Los modelos de IA superan estos problemas procesando grandes cantidades de datos diversos, incluidas fuentes no estructuradas como noticias y redes sociales. También destacan por capturar relaciones complejas y no lineales, lo que los hace más adecuados para gestionar riesgos financieros interconectados que los modelos lineales tradicionales.
Los primeros en adoptar la IA en la gestión de riesgos obtienen una ventaja competitiva a través de decisiones más informadas y una asignación eficiente de recursos, lo que conduce a mejores resultados y retornos potencialmente mayores.
Sin embargo, la implementación de la IA conlleva desafíos. Es esencial invertir en la tecnología y las habilidades adecuadas para garantizar que la solución elegida cumpla con los requisitos normativos y de interpretación de modelos.
Entonces, ¿cuáles son las tecnologías de IA clave que impulsan esta transformación de la gestión de riesgos?
Las principales tecnologías de inteligencia artificial están transformando la gestión de riesgos
Es seguro decir que existen tres tecnologías clave a la vanguardia de la transformación de la gestión de riesgos:
Cada uno aporta capacidades únicas de evaluación y gestión de riesgos, lo que mejora significativamente la capacidad de predecir, identificar y mitigar riesgos. Veamos brevemente cada uno de ellos:
Aprendizaje automático
En la gestión de riesgos, los modelos de aprendizaje automático pueden predecir riesgos potenciales con gran precisión.
La belleza de los modelos de aprendizaje automático es su capacidad para analizar datos históricos.
para identificar patronesLuego, los modelos aplican estos patrones a nuevos datos para predecir
riesgos futuros. Esto le permite tomar medidas proactivas para mitigar posibles problemas. La mejor parte es que a medida que aprende, continúa mejorando con el tiempo.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo, un subconjunto específico del aprendizaje automático, es particularmente eficaz en
reconocimiento de formas complejas. Utiliza redes neuronales multicapa para analizar datos. Por lo tanto, es especialmente adecuado para identificar indicadores de riesgo sutiles en grandes conjuntos de datos.
Los modelos de aprendizaje profundo pueden procesar una amplia gama de entradas simultáneamente. Esto incluye datos de mercado, indicadores económicos e información específica de la empresa. El resultado es una evaluación de riesgos más completa.
PNL
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es otra tecnología crucial cuando se trata de riesgos de IA. En pocas palabras, permite a las computadoras comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. La PNL puede analizar
datos no estructurados como artículos de noticias, publicaciones en redes sociales e informes financieros.
Este enfoque es muy útil para la gestión de riesgos, ya que ayuda a identificar riesgos potenciales mencionados en datos textuales que podrían pasar desapercibidos con los métodos tradicionales. También ayuda a medir el sentimiento del mercado, que puede afectar los niveles de riesgo.
Estas tecnologías de IA también pueden trabajar juntas para mejorar las capacidades de gestión de riesgos. Y a medida que sigan creciendo, es probable que también aumente su impacto en la gestión del riesgo financiero.
Implementación de una gestión de riesgos basada en IA: un enfoque paso a paso
La implementación de la IA en la gestión de riesgos requiere una planificación y ejecución cuidadosas. A continuación se presenta un enfoque paso a paso para guiarlo en la integración exitosa de la IA en su marco de gestión de riesgos:
#1. Evalúe la preparación para la IA de su organización
El primer paso es evaluar las capacidades y necesidades actuales de su organización. Esto implica:
-
Revisar los procesos de gestión de riesgos existentes e identificar áreas donde la IA podría agregar valor
-
Evalúe su infraestructura y calidad de datos
-
Evalúe las habilidades técnicas de su equipo e identifique cualquier brecha
#2. Identificar áreas de alto impacto para la implementación de IA
No todas las áreas de la gestión de riesgos se beneficiarán por igual de la IA. Concéntrese en áreas que tienen grandes volúmenes de datos que son difíciles de procesar manualmente, tipos de riesgos que requieren monitoreo en tiempo real y respuesta rápida, o procesos donde un pronóstico más preciso podría mejorar significativamente los resultados.
#3. Preparación de datos y configuración de infraestructura.
Por supuesto, los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Por eso es tan importante la gestión y preparación de datos. Como mínimo recomendamos:
-
Recopilar y centralizar datos relevantes de diversas fuentes.
-
Limpieza y estandarización de datos para garantizar la calidad y la coherencia.
-
Implementación de procesos de gobierno de datos para mantener la integridad de los datos.
#4. Elija y personalice modelos de IA
Es importante elegir los modelos de IA que mejor se adapten a sus necesidades específicas de gestión de riesgos. Considere el tipo de riesgo que enfrenta (riesgo crediticio, riesgo de mercado, riesgo operativo, etc.), el volumen y la variedad de datos que procesará y el nivel de interpretabilidad requerido para el cumplimiento normativo.
#5. Integración con sistemas existentes.
Los modelos de IA deberían funcionar a la perfección con sus sistemas actuales de gestión de riesgos. Esto implica desarrollar API para conectar modelos de IA a plataformas existentes, garantizar el flujo de datos en tiempo real entre sistemas y crear interfaces fáciles de usar para que los administradores de riesgos interactúen con los resultados de la IA.
#6. Formación y gestión del cambio.
La implementación exitosa de la IA requiere la aceptación de toda la organización. Es necesario centrarse en capacitar a los gestores de riesgos para que comprendan y utilicen eficazmente las herramientas basadas en IA y educar a la alta dirección sobre los beneficios y limitaciones de la IA en la gestión de riesgos. También es importante desarrollar nuevos flujos de trabajo que integren los conocimientos de la IA en los procesos de toma de decisiones, así como establecer procesos para el refinamiento continuo del modelo y el monitoreo del desempeño.
Superar los desafíos de implementar la IA en la gestión de riesgos
Si bien la IA aporta importantes beneficios a la gestión de riesgos, su implementación plantea desafíos. A continuación se presentan algunos obstáculos comunes y estrategias para superarlos:
Problemas de calidad y sesgo de los datos
Por supuesto, los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Para garantizar resultados de alta calidad:
-
Implementar rigurosos procesos de limpieza y validación de datos.
-
Audite sus datos periódicamente
-
Utilice diversas fuentes de datos para garantizar una visión completa del riesgo.
-
Desarrollar protocolos para manejar datos faltantes o inconsistentes.
Interpretabilidad del modelo y cumplimiento normativo.
Los modelos de IA, especialmente los basados en el aprendizaje profundo, pueden ser complejos y difíciles de interpretar. Para remediar esto:
-
Elija modelos que equilibren la complejidad y la interpretabilidad
-
Desarrollar documentación clara de la lógica del modelo y los procesos de toma de decisiones.
-
Trabajar en estrecha colaboración con los reguladores para garantizar el cumplimiento de los marcos existentes.
-
Implementar técnicas de IA explicables para hacer que las decisiones del modelo sean más transparentes
Colaboración entre gestores de riesgos y científicos de datos.
La implementación eficaz de la IA requiere una estrecha cooperación entre expertos en el campo y especialistas técnicos. Para fomentar esta cooperación:
-
Cree equipos multifuncionales que incluyan tanto administradores de riesgos como científicos de datos.
-
Establecer canales de comunicación claros entre los equipos técnicos y de ventas.
-
Proporcionar formación para ayudar a los gestores de riesgos a comprender las capacidades y limitaciones de la IA.
-
Alentar a los científicos de datos a desarrollar una comprensión más profunda de los principios de gestión de riesgos.
En pocas palabras: al abordar proactivamente estos desafíos, las instituciones financieras pueden facilitar la implementación exitosa de la IA en la gestión de riesgos.
Medir el impacto de la IA en la gestión de riesgos
Al integrar la IA en la gestión de riesgos, es esencial medir su impacto. Sugerimos utilizar métricas clave y comparar su desempeño con los modelos tradicionales.
Indicadores clave de rendimiento para sistemas basados en IA
Para evaluar el impacto de la IA en la gestión de riesgos, considere estas métricas clave:
-
Precisión de la predicción: mida con qué precisión el sistema de inteligencia artificial predice varios eventos de riesgo
-
Tiempo de respuesta: evalúe la rapidez con la que el sistema identifica e informa riesgos potenciales.
-
Tasas de falsos positivos/negativos: supervise las tasas de error del sistema para garantizar la confiabilidad
-
Cobertura de riesgos: evalúe la gama de riesgos que el sistema de IA puede monitorear y predecir de manera efectiva
Comparación de rendimiento de modelos de riesgo tradicionales y basados en IA
Para comprender el valor añadido de la IA, también es importante comparar su rendimiento con los métodos tradicionales. A continuación se muestran algunas formas de lograrlo:
-
Ejecute evaluaciones de riesgos paralelas utilizando IA y métodos tradicionales.
-
Compare los resultados en términos de precisión, velocidad e integridad
-
Evaluar la capacidad de los sistemas de IA para gestionar escenarios de riesgo complejos y no lineales.