El Reto
Nuestro cliente busca implementar una solución que optimice el análisis de las actividades (principalmente ambientales) de sus clientes, en su mayoría compañías financieras, conforme a los criterios ESG (Environmental, Social, Governance). Actualmente, el proceso es laborioso y propenso a errores, ya que implica revisar extensa documentación sobre las interacciones de las compañías con el medio ambiente, tanto directas como indirectas, y cotejarla manualmente con la normativa europea de sostenibilidad para asegurar el cumplimiento de cada actividad. Esta metodología no solo es tediosa, sino que también aumenta el riesgo de imprecisiones en la evaluación.
El enfoque
En el contexto de la necesidad de revisión y síntesis de documentación regulatoria, la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la comprensión de lenguaje natural (NLU), se ha mostrado indispensable para manejar la complejidad y el volumen de datos contenidos en los documentos legislativos. Estas técnicas permiten no solo la identificación y clasificación eficiente de los términos legales y financieros, sino también la síntesis automática de información relevante. De esta forma, se puede realizar un mapeo sistemático de requisitos taxonómicos que deben cumplir las empresas bajo la legislación ambiental, social y de gobernanza (ESG) de la Unión Europea. A través de la extracción de reglas parametrizables, los sistemas pueden ajustarse dinámicamente a los cambios en las regulaciones y políticas, lo que optimiza los procesos de revisión y asegura una mayor precisión en la conformidad normativa.
Esta actividad implica revisar extensa documentación sobre las interacciones de las compañías con el medio ambiente, tanto directas como indirectas, y cotejarla manualmente con la normativa europea.
Para llevar a cabo estas tareas de manera eficiente, se han empleado modelos generativos avanzados como LLaMA, Bloom y otros modelos desarrollados por OpenAI. Estos modelos han sido evaluados rigurosamente para asegurar que su implementación en el procesamiento de documentos legales sea efectiva y fiable. La integración de estos modelos en sistemas de gestión de procesos empresariales (BPM) facilita un flujo de trabajo automatizado, desde la recolección de datos hasta la generación de informes de cumplimiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también reduce el margen de error humano al interpretar la compleja jerga legal.
Gracias a la flexibilidad de los sistemas basados en NLP y NLU, las empresas pueden adaptarse rápidamente a las normativas en constante evolución, manteniendo un alto nivel de cumplimiento y transparencia en sus operaciones.
Nuestro cliente es una firma especializada en servicios financieros y soluciones empresariales. Ofrecen servicios en áreas como la co-creación e implementación de planes estratégicos, integración post-fusión, desarrollo de modelos comerciales innovadores, mejora de eficiencia y calidad operativa y sostenibilidad. Además, tienen una amplia experiencia en la integración de criterios ESG (Environmental, Social, Governance) en el núcleo del negocio.
El Resultado
La automatización mejora considerablemente la eficiencia en el análisis ESG al acelerar el procesamiento y el análisis de datos a partir de diversas fuentes de información. Esta metodología automatizada garantiza una mayor precisión en el análisis al minimizar los errores humanos y simplificar el proceso global, lo que facilita la toma de decisiones más informadas. El modelo de calificación ESG que se genera es una herramienta esencial para identificar tanto oportunidades de inversión como riesgos, ofreciendo una base robusta y bien fundamentada para decisiones estratégicas. Adicionalmente, la solución se integra y escala con facilidad en plataformas alineadas con el modelo de negocio, adaptándose de manera flexible a los cambios en el entorno ESG.