Los Bancos deben resolver los desafíos como la explicabilidad y el modelo de gestión de riesgos “Black Box” para tener éxito con la Inteligencia Artificial post covid-19, dice el reporte de the Economist Intelligence Unit y Temenos.
Por Revista Summa
La Inteligencia Artificial (AI) está cambiando la cara de la industria bancaria. ¿Cómo pueden los bancos enfrentar los desafíos de gobernanza y aprovechar esta tecnología revolucionaria?
El sesgo de datos, el riesgo del modelo “Black Box” y la falta de supervisión humana son identificadas como las preocupaciones clave para los bancos al utilizar Inteligencia Artificial, según el reporte de the Economist Intelligence Unit (EIU) “Viendo más allá de la Inteligencia Artificial: Gestión de la IA en la Banca.” El reporte está basado en un estudio de la orientación reguladora global sobre los riesgos de la IA y la gobernanza en la banca realizada por EIU en nombre de TEMENOS, la compañía de software bancario líder en el mundo.
El informe destaca que la Inteligencia Artificial es una prioridad para la inversión en tecnología para los bancos y revela que el 77% de los ejecutivos bancarios creen que la IA separará a los bancos ganadores de los perdedores. Se espera que la IA mantenga su importancia después de la pandemia, ya que los bancos buscan nuevas tecnologías de apoyo para adaptarse a las necesidades cambiantes de los clientes y competir con los
nuevos participantes en el mercado. El reporte de EIU revela que garantizar decisiones éticas, justas y bien documentadas basadas en IA será vital para que los bancos implementen esta tecnología. Además, destaca los desafíos de gobernanza y revela la orientación normativa para los bancos que utilizan Inteligencia Artificial, incluyendo:
• Ética y Equidad: los bancos deben desarrollar modelos de IA que sean “éticos por diseño”. Los casos y decisiones de uso de la IA deben ser monitoreados y revisados y las fuentes de datos evaluadas regularmente para asegurar que los datos sigan siendo representativos.
• Explicabilidad y Trazabilidad: los pasos tomados para desarrollar modelos de IA deben documentarse para explicar completamente las decisiones basadas en IA a las personas a las que impactan.
• Calidad de Datos: se deben establecer y aplicar estándares de gobernanza de datos en todo el banco para garantizar la precisión e integridad de los datos y evitar sesgos.
• Habilidades: los bancos deben garantizar el nivel adecuado de experiencia en Inteligencia Artificial en todo el negocio para construir y mantener modelos de IA, así como supervisar estos modelos.