Inteligencia artificial en la gestión de riesgos
Cada vez más la inteligencia artificial es utilizada en organizaciones de todo tipo de industrias para hacer más eficientes y efectivos diferentes procesos. Y la gestión de riesgos no está exenta de esto: la IA también puede transformar la manera como hoy se gestionan los riesgos.
Introducción
En los últimos años, la inteligencia artificial, AI por sus siglas en inglés, se ha convertido en una de las herramientas que mayor interés genera en todo tipo de industrias debido a las ventajas que ofrece para hacer más eficientes y efectivas diferentes actividades que normalmente realizaría una persona.
Y gracias a los avances en la informática, el aprendizaje automático y otras tecnologías relacionadas, la inteligencia artificial (IA) cada vez es más utilizada en las organizaciones porque ayuda a resolver problemas complejos de negocio y a tomar decisiones mucho más informadas y precisas en una gran cantidad de áreas, incluida la gestión de riesgos.
De acuerdo con Microsoft, la inteligencia artificial ha sido diseñada para ofrecer un mejor conocimiento e información de valor a partir de grandes conjuntos de datos, lo que se conoce como Big Data, los cuales se caracterizan por su volumen, velocidad, variedad y veracidad.
Y la finalidad de la IA es replicar lo más posible la inteligencia humana por medio de algoritmos, modelos o sistemas informáticos para ofrecer soluciones a problemas reales que se presentan tanto en el contexto empresarial como en la vida cotidiana.
Es por esto que aplicar inteligencia artificial en las organizaciones sirve, por ejemplo, para automatizar tareas repetitivas y muy operativas, aumentar la eficiencia y la productividad, analizar grandes volúmenes de información para detectar patrones y tendencias que un humano podría ignorar, tomar mejores decisiones e impulsar nuevas innovaciones y desarrollos que respondan a las necesidades del mercado y de cada industria.
En este sentido, la IA tiene el potencial de transformar la manera en la que vivimos, trabajamos y cómo nos relacionamos con otros, pero siempre debe ser vista como una herramienta y no como un fin: la IA ayuda a resolver problemas complejos y a abordar de una manera más práctica los retos del mundo actual.
Conoce aquí sobre algunas de las ramas o técnicas más comunes de inteligencia artificial, así como los usos de esta herramienta en la gestión de riesgos y cómo Pirani está aprovechando la IA para potencializar las funcionalidades de sus cuatro sistemas de gestión de riesgos (ORM - AML - ISMS - Compliance).
Ramas o técnicas de inteligencia artificial
En términos generales, la inteligencia artificial (IA) consiste en programar una máquina, sean algoritmos, modelos o sistemas informáticos, para que replique lo más posible la inteligencia humana, es decir, que pueda pensar, comprender y aprender como lo hacen los humanos para ayudar a resolver todo tipo de problemas de una manera más rápida y efectiva.
Pero la inteligencia artificial es tan amplia que incluye diferentes ramas o técnicas que tienen sus propias aplicaciones y que pueden combinarse para crear algoritmos, modelos o sistemas más completos y sofisticados. Entre estos podemos destacar:
Revisemos de qué se tratan cada una de estas y cuáles son sus principales aplicaciones.
1. Machine learning / Aprendizaje automático
Consiste en la capacidad que tienen las máquinas / sistemas informáticos para aprender a partir de los datos, identificar patrones y tomar decisiones de forma autónoma, es decir, sin estar necesariamente programadas para hacerlo.
El machine learning (ML) utiliza técnicas estadísticas y matemáticas para poder analizar y procesar grandes volúmenes de datos e identificar dentro de estos patrones para realizar tareas concretas como clasificaciones, optimizaciones o predicciones. El ML está presente en muchas aplicaciones de uso frecuente, por ejemplo, Netflix, Youtube o Spotify.
Los principales tipos de ML son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
El aprendizaje supervisado se trata del entrenamiento de las máquinas a partir del uso de datos estructurados y etiquetados. En este tipo de aprendizaje la máquina puede predecir valores con base en una información inicial y puede utilizarse para el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, análisis predictivos, entre otros.
Y en el aprendizaje no supervisado, contrario al anterior, las máquinas identifican patrones en datos sin etiquetar, sin una estructura previa, esto quiere decir que aprenden a reconocer patrones y agrupaciones útiles sin contar con una información inicial.
Generalmente el principal uso del aprendizaje no supervisado es la agrupación de datos en diferentes conjuntos o categorías, lo que se conoce como clusterización y que puede ser muy útil en la segmentación de clientes y en la detección de posibles fraudes.
2. Deep learning / Aprendizaje profundo
El deep learning es una rama dentro del machine learning en la que las máquinas pueden aprender por medio de la exposición a grandes volúmenes de datos. Esta técnica también es conocida como redes neuronales profundas porque está basada en el uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas, que permiten que los algoritmos y máquinas aprendan cada vez características mucho más complejas.
En esta técnica de aprendizaje profundo las redes neuronales artificiales, que buscan imitar el cerebro humano, combinan datos, ponderaciones y sesgos con el fin de poder reconocer, clasificar, correlacionar y describir de forma precisa patrones complejos en los datos de entrada.
El deep learning es utilizado, por ejemplo, en el reconocimiento de voz, visión por computadora, sistemas de recomendación, en la robótica y en los sistemas de automatización y control, como lo es la conducción autónoma de automóviles.
3. Natural language proccesing / Procesamiento del lenguaje natural
Esta rama consiste en la capacidad que tienen las máquinas / sistemas informáticos para entender, interpretar, manipular, procesar y generar lenguaje humano de forma automática.
A través del procesamiento del lenguaje natural (PLN) las máquinas pueden comprender y analizar desde la estructura gramatical y semántica del lenguaje hasta la identificación de patrones y significados en el texto.
El uso de esta técnica de inteligencia artificial permite analizar datos de texto y de voz de forma eficiente, por eso, es ampliamente utilizada para el análisis de documentos y de tendencias, clasificación de contenidos, hacer seguimiento a las opiniones de usuarios y clientes, realizar traducciones automáticas, etc.
El PLN brinda grandes beneficios en áreas como la educación, la comunicación, el servicio al cliente, los negocios, entre otras.
4. Computer vision / Visión por computadora
Esta técnica de inteligencia artificial permite a las máquinas analizar e interpretar imágenes y videos de la misma forma que lo haría un humano, para lograr esto son entrenadas a partir de muchos datos visuales.
Con esta técnica las máquinas pueden, por ejemplo, detectar objetos, analizar videos, reconocer rostros, identificar patrones, leer caracteres y llevar a cabo diferentes actividades asociadas con el análisis de imágenes.
Algunos de los usos más comunes de la visión por computadora son en los sistemas de seguridad y vigilancia, los automóviles autónomos, la prevención y diagnóstico de enfermedades, el reconocimiento facial y de voz, además de la realidad virtual y aumentada.
Usos de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos
Veamos ahora cuáles son los usos de esta herramienta dentro de la gestión de riesgos empresariales.
De acuerdo con Facundo Buffa, científico de datos en Pirani, la IA puede ser utilizada de muchas maneras en la gestión de riesgos, por ejemplo, para la automatización de procesos, la identificación de riesgos, la prevención y análisis de fraudes, la predicción de eventos que podrían ocurrir, la toma oportuna de mejores decisiones, la clusterización o segmentación de clientes y contrapartes, entre otras.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que para poder generar valor a través de la inteligencia artificial en acciones como las anteriores, es fundamental contar con un buen volumen de información y que tenga el nivel de calidad adecuado, pues esto es lo que va a permitir a los algoritmos, modelos o sistemas informáticos utilizados ofrecer soluciones al problema planteado a partir de descripciones, predicciones o caracterizaciones mucho más precisas. En síntesis, la cantidad y la calidad de la información son claves.
Principales usos de la IA en la gestión de riesgos
1. Análisis de datos
El uso de algoritmos, modelos o sistemas informáticos en gestión de riesgos facilita analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo, permitiendo además la detección de patrones y tendencias de comportamiento que no podrían ser fácilmente reconocidas de otra forma. Todo esto permite a los gestores de riesgos y líderes de procesos tomar decisiones a tiempo y más precisas para proteger la organización.
2. Modelos predictivos
Tener algoritmos y modelos de predicción es de gran utilidad para las organizaciones, pues estos tienen la capacidad de predecir, a partir del análisis de comportamientos y datos históricos, qué podría ocurrir en el futuro, es decir, ayudan a identificar y prever a tiempo riesgos potenciales que podrían materializarse y con base en esta información poder tomar medidas y acciones que sirvan para disminuir su probabilidad de ocurrencia o su impacto si se llegan a presentar.
3. Prevención y análisis de fraudes
Este es uno de los usos más conocidos de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos. Se utilizan algoritmos descriptivos que ayudan a identificar patrones de comportamiento en grandes volúmenes de datos relacionados con las transacciones que realiza una persona. Con esto se pueden identificar posibles transacciones sospechosas y detectar fraudes financieros.
4. Automatización de procesos
Con el uso de inteligencia artificial se pueden automatizar y hacer más eficientes procesos como la identificación y la evaluación de los riesgos, así como el establecimiento de controles para mitigarlos. Partiendo de la información y el contexto de cada organización esto se puede hacer de una forma más automatizada.
5. Modelo de clusterización / segmentación
En la gestión de riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo es importante clasificar en diferentes segmentos a los factores de riesgo, esto es: clientes, contrapartes, productos, jurisdicciones y canales de distribución. Hacerlo va a facilitar, entre otras cosas, el monitoreo transaccional y la generación de señales de alerta.
El uso de algoritmos de segmentación, por ejemplo K-means y Bietápico que ofrece Pirani, facilita esta clasificación de los factores de riesgo en diferentes segmentos a partir de unas características y comportamientos específicos que servirán para un adecuado monitoreo transaccional.
Como ves, la inteligencia artificial cada vez gana mayor relevancia y protagonismo en la gestión de riesgos empresariales, haciendo que el proceso no solo sea más eficiente y efectivo sino también más estratégico para el logro de los objetivos y la continuidad de los negocios.
Inteligencia artificial en Pirani
En Pirani entendemos la inteligencia artificial como una herramienta potente que ofrece sugerencias o soluciones a problemas reales de negocio y que además, ayuda a tener procesos mucho más eficientes.
En este sentido, nuestros cuatro sistemas de gestión de riesgos (ORM - AML - ISMS - Compliance) cuentan con inteligencia artificial gracias a la integración de ChatGPT, que facilita a nuestros usuarios y clientes la identificación de riesgos a los que están expuestas sus organizaciones.
Con esta integración buscamos ofrecer al usuario sugerencias o recomendaciones de riesgos a partir de su contexto y necesidades específicas para que así pueda identificarlos más fácilmente y gestionarlos oportunamente.
¿Qué es ChatGPT y cómo funciona en Pirani?
ChatGPT es un modelo de lenguaje natural basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer) desarrollado por OpenAI.
Se trata de una herramienta de inteligencia artificial que utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y con base en estos, generar respuestas coherentes y contextuales a las preguntas y mensajes que se le presentan, teniendo en cuenta los patrones y estructuras lingüísticas que ha aprendido.
En Pirani esta funcionalidad de IA inicialmente sirve para la identificación de riesgos, sin embargo, más adelante también servirá para la definición de controles, la prevención y detección de fraudes, entre otras acciones que ayudarán a llevar una gestión de riesgos de mucho más valor para todas las organizaciones.
ChatGPT en Pirani funciona en la sección de Riesgos: el usuario puede tener una lista de riesgos sugeridos por este chat a partir de distintas variables de interés como son el sistema de gestión, la industria y el proceso que seleccione. Si uno o más de los riesgos sugeridos son de interés para el usuario puede agregarlos para ser gestionados.
Una de las ventajas de ChatGPT es que fue entrenado bajo un conjunto de datos masivo que recauda gran cantidad de la información disponible en internet, por lo tanto sus sugerencias y recomendaciones, adaptadas al contexto de la gestión de riesgos, son de mucho valor y utilidad.
De esta forma queremos facilitar la identificación y sugerencia de los riesgos a los usuarios y clientes de nuestros sistemas de gestión, que puedan conocer diferentes riesgos que seguramente no han considerado y que podrían generar impactos negativos a la organización en algún momento. Al ayudarlos en esta identificación van a poder tomar las medidas adecuadas para prevenirlos o mitigarlos correctamente.
Crea tu cuenta ahora en Pirani y conoce más de la integración de ChatGPT que te ayudará a facilitar y hacer más simple la identificación de riesgos en tu organización.
Referencia bibliográfica
- Medium: Artificial Intelligence, Machine learning, Deep learning and Data Science - What’s the difference?
- Towards Data Science: But, What Exactly is IA?
- BBVA: Machine learning, ¿qué es y cómo funciona?
- IBM: ¿Qué es Deep learning?
- Amazon: ¿Qué es NLP?
