En un mundo donde los datos son esenciales para el desarrollo de aplicaciones, la demanda por información fiable y precisa ha alcanzado niveles sin precedentes. Los modelos de inteligencia artificial generativa, en particular los grandes modelos de lenguaje (LLMs), se han convertido en una solución innovadora para afrontar este desafío. Estos modelos, entrenados con amplias bases de datos, son capaces de generar contenido nuevo que abarca varios formatos, desde texto hasta audio y video, en diferentes dominios de negocio.
Uno de los campos beneficiados por esta tecnología es el financiero, donde instituciones como el ficticio Banco ABC están implementando modelos de aprendizaje automático (ML) para evaluar el riesgo de contraparte en operaciones de derivados extrabursátiles (OTC). Estos derivados son contratos personalizados entre dos partes que involucran instrumentos financieros complejos como swaps y opciones. La gestión del riesgo de contraparte es crítica, ya que implica compartir responsabilidades y riesgos financieros entre las entidades involucradas.
Sin embargo, desarrollar modelos de evaluación de riesgo precisos presenta numerosos retos. A pesar de contar con grandes volúmenes de datos, estos pueden estar sesgados o carecer de la diversidad necesaria, lo que pone en riesgo la efectividad del modelo. Para mitigar estos problemas, se propone un enfoque basado en inteligencia artificial generativa que utiliza la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método mejora los LLMs al proporcionar información adicional procedente de fuentes externas que no estaban disponibles durante su entrenamiento inicial.
El proceso de implementación se puede dividir en tres etapas: indexación de datos, generación de datos y validación. En la primera fase, los datos de riesgo de contraparte se procesan y almacenan en una base de datos vectorial, lo que permite búsquedas de similitud eficientes. En la segunda etapa, cuando se solicita la generación de datos, se busca información que coincida en la base de datos y se alimenta a un modelo, en este caso, Claude Haiku de Anthropic, conocido por su rápida capacidad de procesamiento y generación de datos de alta calidad.
La validación del data sintético generado es crucial para asegurar su calidad y fiabilidad. Se utilizan herramientas estadísticas como gráficos de cuantiles (Q-Q) y mapas de calor de correlación para verificar que los datos generados mantengan propiedades similares a los datos reales, evitando patrones artificiales o sesgos que puedan afectar las decisiones empresariales.
Adicionalmente, es fundamental que las instituciones financieras se adhieran a prácticas responsables en el uso de IA, garantizando la privacidad de los datos y asegurándose de que no se utilicen datos personales sin la debida autorización. La combinación de innovación tecnológica y consideraciones éticas permitirá a las organizaciones aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial mientras mantienen la confianza de sus clientes.
En resumen, la generación de datos sintéticos a través de modelos generativos ofrece una solución efectiva para la creación de conjuntos de datos en el sector financiero. Este enfoque no solo permite a las instituciones como el Banco ABC evaluar mejor el riesgo de contraparte, sino que también abre la puerta a decisiones más informadas y seguras en las transacciones OTC.
