En un entorno donde la disponibilidad de datos confiables es clave para el avance tecnológico, la inteligencia artificial generativa está mostrando su capacidad para transformar diversos sectores, incluido el financiero. En particular, los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han emergido como una herramienta poderosa para generar contenido innovador en múltiples formatos. Estos modelos están entrenados con vastos conjuntos de datos y pueden crear nuevos materiales textuales, auditivos y visuales para diversos campos de negocios.
El sector financiero es uno de los más beneficiados por estos desarrollos tecnológicos. Instituciones como el ficticio Banco ABC están empleando modelos de aprendizaje automático para mejorar la evaluación del riesgo de contraparte en operaciones de derivados fuera del ámbito convencional de la bolsa. Este tipo de derivados, que incluyen contratos complejos como swaps y opciones, requieren una gestión minuciosa del riesgo de contraparte, ya que la responsabilidad y el riesgo financiero deben ser compartidos adecuadamente entre las partes involucradas.
Pese a contar con una considerable cantidad de datos, el desarrollo de modelos precisos para la evaluación del riesgo enfrenta diversos desafíos. Los conjuntos de datos pueden estar sesgados o carecer de la diversidad necesaria, poniendo en riesgo la efectividad de los modelos predictivos. Para abordar estos problemas, se ha propuesto un enfoque innovador basado en inteligencia artificial generativa que emplea la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método mejora las capacidades de los LLMs al integrarse con información complementaria proveniente de fuentes externas al conjunto de datos original.
La implementación de este enfoque se divide en tres fases principales: indexación de datos, generación de datos y validación. En la primer fase, se procesan y almacenan los datos de riesgo de contraparte en una base de datos vectorial que permite realizar búsquedas eficientes por similitud. En la siguiente fase, se genera nueva información a través de un modelo avanzado, en este caso, el modelo Claude Haiku de Anthropic, famoso por su rápida capacidad de procesamiento y la alta calidad de sus datos generados.
Validar los datos sintéticos generados es un paso crucial para asegurar su calidad y fiabilidad. Se emplean herramientas estadísticas como gráficos de cuantiles (Q-Q) y mapas de calor de correlación para confirmar que los datos generados mantengan propiedades similares a las de los datos reales, evitando sesgos o patrones artificiales que puedan influir negativamente en la toma de decisiones empresariales.
Además, es imperativo que las instituciones financieras adopten prácticas éticas responsables al hacer uso de la inteligencia artificial. Deben garantizar la privacidad de los datos y asegurarse de no utilizar datos personales sin la debida autorización. La armonización de la innovación tecnológica con consideraciones éticas fortalecerá la confianza de los clientes en estas instituciones.
En conclusión, la generación de datos sintéticos mediante modelos generativos representa una solución prometedora para la creación de conjuntos de datos en el sector financiero. Este enfoque permite a entidades como el Banco ABC mejorar la evaluación del riesgo de contraparte, facilitando decisiones más informadas y seguras en transacciones de derivados fuera de bolsa.
