Adoptar IA en banca y seguros no es solo innovar: es garantizar cumplimiento, confianza y transparencia. Este artículo resume los 4 pilares clave para implementar IA de forma responsable y alineada con la regulación.
Componente 1: Desarrolla un marco de gobierno ético
El primer paso tanto para las aseguradoras como para los bancos que se aventuran en la IA es establecer un gobierno claro en torno a los sistemas de IA. Esto significa definir los principios, políticas y procesos que se aplicarán a los sistemas de IA desde su desarrollo hasta su implantación. Un marco ético de IA suele abarcar áreas como la equidad (prevención de sesgos), la transparencia, la privacidad de los datos, la seguridad y la responsabilidad. Debe ajustarse a las mejores prácticas y normativas del sector.
Por ejemplo, normativas como la Ley de IA de la UE imponen directrices claras para las aplicaciones de IA de alto riesgo en los sectores financiero y de seguros, y los marcos de gobierno de la IA deben diseñarse en consecuencia. Además, los bancos y las aseguradoras deben aplicar protocolos internos para la gestión de riesgos de la IA, que incluyan evaluaciones de impacto (por ejemplo, evaluaciones de impacto de la protección de datos para el GDPR o auditorías de sesgo) y la validación periódica del rendimiento de los modelos de IA.
El marco de gobierno también debe asignar la responsabilidad, como la formación de un comité de gobierno de la IA o la asignación de un Director de Ética de la IA, para garantizar que haya responsabilidad en la cúpula sobre cómo se utiliza la IA. Al desarrollar este marco en una fase temprana, las instituciones financieras marcan la pauta de que la IA se desplegará de forma responsable. De hecho, esto es algo que los reguladores lo ven con buenos ojos. Demostrar que se dispone de un programa de «IA responsable» contribuye en gran medida a demostrar que la organización se toma en serio el cumplimiento normativo.
En última instancia, un marco sólido del gobierno de la IA es esencial para que el sector de los servicios financieros funcione correctamente, sea fiable y cumpla las normas, ya que constituye la base sobre la que se asientan todos los demás esfuerzos en materia de IA.
Componente 2: Integra la IA con los sistemas y procesos existentes de compliance
Las soluciones de IA no deben funcionar como sistemas independientes. Para garantizar que se aprovecha todo su potencial, la IA debe integrarse perfectamente en los marcos de cumplimiento existentes. Tanto para los bancos como para las aseguradoras, esta integración implica conectar las herramientas de IA con los flujos de trabajo establecidos y los sistemas heredados para garantizar que los conocimientos impulsados por la IA se incorporen a las operaciones cotidianas.
Desde el punto de vista técnico, una herramienta de cumplimiento con IA (como los modelos de aprendizaje automático para la detección de fraudes o la supervisión del cumplimiento) debe introducir sus resultados en los mismos cuadros de mando o sistemas de gestión de casos que ya utilizan los responsables de cumplimiento. Por ejemplo, una herramienta de detección de transacciones basada en IA podría señalar actividades sospechosas, que se registrarían automáticamente en una plataforma de cumplimiento compartida. Esta integración permite a los responsables de cumplimiento revisar la información generada por la IA junto con sus datos habituales, lo que mejora la eficacia y la precisión. La IA también puede integrarse conectándose a fuentes de datos de toda la empresa -sistemas de administración de pólizas, sistemas de reclamaciones- para dibujar un panorama completo de la supervisión del cumplimiento. Los «agentes» modernos de IA están diseñados para integrarse en los flujos de trabajo existentes, en lugar de sustituirlos por completo.
Por ejemplo, un agente de IA podría revisar automáticamente los documentos en busca de errores de cumplimiento y luego actualizar una lista de comprobación de cumplimiento que el personal mantiene actualmente, automatizando de hecho un paso en un proceso existente. Desde el punto de vista del procedimiento, la integración implica actualizar los protocolos de los equipos de cumplimiento para incluir los conocimientos de la IA: si la IA detecta una anomalía, ¿cuál es la ruta de escalado? ¿Cómo verifican los humanos las conclusiones de la IA? Estas preguntas deben responderse en los manuales de cumplimiento.
La IA también puede reducir la fricción operativa automatizando tareas como el seguimiento de los cambios normativos, lo que permite al equipo centrarse en análisis más críticos. Con el tiempo, estas integraciones crean un ecosistema de cumplimiento unificado en el que la IA respalda de forma proactiva los esfuerzos de cumplimiento y el criterio humano garantiza el cumplimiento de las normas.
Esto garantiza que la experiencia humana y los conocimientos de la IA se complementen mutuamente. El objetivo es conseguir un proceso fluido en el que la IA se encargue de la gran cantidad de datos y análisis preliminares y, a continuación, los profesionales del cumplimiento humano utilicen esa información para tomar decisiones con conocimiento de causa. Esta sinergia mejora tanto la eficiencia como el control.
Con el tiempo, estas integraciones conducirán a un ecosistema de cumplimiento más unificado, en el que la IA se encargará de forma proactiva del trabajo de base y los humanos de la supervisión y el juicio final.
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Componente 3: Asegura la explicabilidad y la rendición de cuentas el proceso de toma de decisiones
La incorporación de la IA al cumplimiento de las normas no elimina la necesidad de rendir cuentas y dar explicaciones; de hecho, la acentúa. Los reguladores preguntarán: «¿Quién es responsable de las decisiones tomadas por la IA?» y «¿Puede demostrar por qué la IA tomó esa decisión?». Las preguntas parecen sencillas, pero la respuesta son en realidad muy complicadas. En general, todo sistema de IA desplegado debe poder explicarse y las decisiones deben poder rastrearse.
Los sistemas de IA, como los que se utilizan para filtrar noticias negativas en los bancos o para tramitar siniestros en los seguros, deben incluir mecanismos que expliquen la toma de decisiones de forma comprensible para los humanos. Por ejemplo, un modelo de IA que deniegue una reclamación debe ser capaz de justificar claramente su decisión, incluidos los datos clave que influyeron en el resultado
Además, deben establecerse registros de auditoría para los sistemas de IA: la IA debe registrar sus acciones y decisiones de forma que puedan revisarse a posteriori. Muchas plataformas de IA ofrecen ya una función de «registro de auditoría».
En cuanto a la rendición de cuentas, debe haber una cadena de responsabilidad clara con propietarios designados para cada aplicación de IA. Esto garantiza que siempre haya un humano que pueda responder por el comportamiento de la IA e intervenir en caso necesario.
Las revisiones periódicas de los modelos, como la gestión del modelo del riego en banca garantizan que los modelos de IA sigan funcionando de acuerdo con las normas reguladoras. En caso de discrepancias o errores, debe establecerse una clara cadena de responsabilidad, designando al personal responsable de cada decisión basada en IA. A menudo se trata de un esfuerzo conjunto entre el equipo de data y el equipo de riesgos/cumplimiento.
Se necesita un sólido gobierno corporativo para supervisar los resultados de la IA, lo que significa que la alta dirección, y posiblemente el consejo de administración, deben recibir informes periódicos sobre el rendimiento de los modelos de IA, cualquier incidente o anulación y cualquier riesgo emergente. Al exigir explicaciones y una rendición de cuentas clara, los proveedores de servicios financieros pueden utilizar la IA como una ayuda fiable en lugar de una «caja negra». Esto no solo satisface a los reguladores (que cada vez piden más transparencia y pruebas de supervisión en el uso de la IA), sino que también hace que las partes interesadas internas se sientan más cómodas con los procesos impulsados por la IA. Recuerde que el objetivo es que las decisiones de la IA puedan ser comprendidas, justificadas y, en caso necesario, cuestionadas o corregidas por los seres humanos.
Componente 4: Formar y capacitar a los equipos en el cumplimiento impulsado por la IA
La mejor tecnología se quedará corta si las personas que la utilizan no están preparadas. A medida que los proveedores de servicios financieros adoptan la IA en el cumplimiento normativo, deben invertir en el desarrollo de las capacidades y los conocimientos de sus equipos. Esto implica una formación interfuncional: los responsables de cumplimiento deben familiarizarse con los conceptos de análisis de datos e IA, mientras que los científicos de datos y el personal de TI deben comprender los requisitos normativos y el contexto de cumplimiento. En concreto, los equipos de cumplimiento y riesgos deben recibir formación sobre cómo interpretar los resultados de la IA, cómo gestionar las alertas generadas por la IA y cómo supervisar los sistemas de IA.
Mientras tanto, los desarrolladores de IA deben recibir formación sobre las leyes de privacidad, los principios éticos de la IA y lo que esperan los reguladores. Por ejemplo, ¿tiene su departamento de cumplimiento normativo a alguien que entienda el sesgo de los modelos de IA, o su equipo de TI a alguien que conozca las implicaciones de ciberseguridad de la IA? Muchas organizaciones encuentran lagunas en la alfabetización de datos, la ética y el gobierno de la IA, y la fluidez digital en general en sus equipos. Los talleres y cursos específicos pueden resolver estos problemas. Algunas instituciones de servicios financieros están nombrando «campeones de IA» dentro de los departamentos, personas con conocimientos híbridos que pueden salvar la brecha entre los equipos técnicos y los equipos de cumplimiento.
También es importante fomentar una mentalidad de colaboración. Anime a los equipos a ver la IA como una herramienta de apoyo, no como una amenaza para sus puestos de trabajo. La formación basada en escenarios -en la que los equipos practican la investigación de alertas activadas por la IA o auditan las decisiones de la IA- garantiza que los empleados estén preparados para manejar los procesos impulsados por la IA de forma responsable. Al capacitar a los empleados con las habilidades adecuadas y una comprensión clara del papel de la IA, las organizaciones garantizan que sus procesos de cumplimiento impulsados por la IA se gestionen de forma eficaz y se mejoren continuamente. De hecho, una cultura de aprendizaje continuo en torno a la IA mantendrá a la organización adaptable a medida que evolucionen las tecnologías de IA y las normativas.
Reflexiones finales
En Eraneos somos conscientes de que conciliar la innovación en IA con el estricto cumplimiento de la normativa es un equilibrio delicado, especialmente en sectores tan regulados como la banca y los seguros. Nuestro enfoque se basa en una profunda experiencia en el sector combinada con conocimientos tecnológicos de vanguardia. Contamos con un equipo de profesionales experimentados con un profundo conocimiento de la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo en todo el sector de los servicios financieros. Esto incluye expertos legales y en cumplimiento normativo que se mantienen al día de las últimas normativas, así como científicos de datos y especialistas en IA con experiencia en la creación de soluciones para entornos altamente regulados.
Al contar con todas estas habilidades, ayudamos a nuestros clientes a diseñar estrategias y soluciones de IA que son adecuadas por diseño. Desde el principio de cualquier iniciativa de IA, trabajamos con nuestros clientes en para incorporar medidas sólidas de gobierno y gestión de riesgos; básicamente, les ayudamos a eliminar posibles fallos y eliminar todos los miedos que puedan existir antes de pisar el acelerador de la IA.
Gracias a la incorporación de técnicas avanzadas de IA, como el análisis de opiniones mediante rastreo web, la agrupación dinámica para identificar grupos de alto riesgo y los modelos de aprendizaje automático para reducir los falsos positivos, ayudamos a nuestros clientes a obtener una comprensión más profunda y práctica de los datos normativos y el riesgo de cumplimiento. Mediante el despliegue responsable de la IA y el aprendizaje continuo, garantizamos que nuestros clientes sigan cumpliendo la normativa al tiempo que aprovechan todas las ventajas de la innovación impulsada por la IA.
Nos aseguramos de que principios como la equidad, la responsabilidad y la transparencia se incorporen a sus proyectos de IA, por ejemplo, definiendo directrices claras para el desarrollo y la validación de modelos, requisitos de documentación y procedimientos de escalado para las decisiones sobre IA. Con Eraneos, no sólo implementarás IA, sino que lo harás de forma responsable.
