Cómo automatizar decisiones impulsadas por IA de manera responsable y con confianza

Con todo el alboroto que rodea a las tecnologías de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, la pregunta es "¿cómo podemos aprovechar mejor el poder de estas herramientas para impulsar los resultados comerciales?"

En el entorno económico incierto de hoy en día, los cinturones se están ajustando en todos los ámbitos y las prioridades de inversión se están alejando de los proyectos inverosímiles e inverosímiles para aplicaciones prácticas a corto plazo. Este enfoque significa encontrar oportunidades en las que la IA se pueda aplicar de manera práctica para mejorar la velocidad y la calidad de la toma de decisiones basada en datos.

Para los bancos, estas oportunidades existen en muchas áreas, desde ampliar las ofertas de crédito y personalizar los tratamientos de los clientes hasta detectar fraudes e identificar cuentas en riesgo. Sin embargo, dentro de la industria de servicios financieros altamente regulada, aprovechar la IA para automatizar este tipo de decisiones agrega una capa de riesgo y complejidad.

Para que la toma de decisiones basada en la IA esté en manos de la empresa e impulsar resultados reales y significativos, los equipos de tecnología deben proporcionar el marco adecuado para desarrollar e implementar modelos de IA de manera responsable.

¿Qué es la IA responsable y por qué es tan importante?

IA responsable es un estándar para garantizar que la IA sea segura, confiable e imparcial. Garantiza que los modelos de IA y aprendizaje automático (ML) sean sólidos, explicables, éticos y auditables.

Desafortunadamente, según las últimas Estado de la IA responsable en los servicios financieros informe, mientras que la demanda de productos y herramientas de IA va en aumento, la gran mayoría (71 %) no ha implementado una IA ética y responsable en sus estrategias principales. Lo más alarmante es que solo el 8% informó que sus estrategias de IA están completamente maduras con estándares de desarrollo de modelos escalados constantemente.

Más allá de las implicaciones regulatorias, las instituciones financieras tienen la responsabilidad ética de garantizar que sus decisiones sean justas y libres de prejuicios. Se trata de hacer lo correcto y ganarse la confianza de los clientes en cada decisión. Un primer paso importante es volverse profundamente sensible a cómo los algoritmos de IA y ML afectarán en última instancia a las personas reales en sentido descendente.

Cómo garantizar que la IA se utilice de manera responsable

Las instituciones financieras deben anteponer los mejores intereses de sus clientes a sus inversiones en tecnología.

Esto significa contar con prácticas sólidas de gobernanza de modelos que aseguren la transparencia y la capacidad de auditoría de todos los activos en toda la empresa, desde la ideación y las pruebas hasta la implementación y el monitoreo, la generación de informes y las alertas del desempeño posterior a la producción.

Significa entender cómo los modelos y sistemas llegan a las decisiones. La tecnología impulsada por IA debe hacer más que ejecutar algoritmos: debe proporcionar total transparencia sobre por qué se tomó una decisión, incluidos qué datos se usaron, cómo se comportaron los modelos y qué lógica se aplicó.

Una plataforma empresarial unificada proporciona un lugar común para crear, probar, implementar y monitorear análisis y estrategias de decisión. Los equipos pueden realizar un seguimiento de cómo y dónde se utilizan los modelos y, lo que es más importante, qué decisiones y resultados están impulsando. Este circuito de retroalimentación proporciona una visibilidad crítica de los impactos de extremo a extremo de las decisiones impulsadas por IA en toda la empresa.

Desbloquea una ventaja secreta con la simulación

El diseño de estrategias de decisión sólidas y soluciones de IA a menudo requiere cierto nivel de experimentación. El proceso de desarrollo debe incluir pasos adecuados de prueba y validación para garantizar que la solución cumpla con estándares rigurosos y funcione como se espera en el mundo real.

Con vistas agregadas y detalladas, las pruebas de decisión pueden revelar cómo se mueven los datos de entrada a lo largo de la estrategia para producir un resultado. Esto proporciona una trazabilidad útil para fines de depuración, auditoría y gobernanza.

Yendo un paso más allá, la capacidad de simular escenarios de extremo a extremo brinda a los usuarios la bola de cristal que necesitan para explorar ideas de manera creativa y responder a las tendencias emergentes. Las pruebas de escenarios, utilizando una combinación de modelos, conjuntos de reglas y conjuntos de datos, proporcionan un análisis hipotético para comparar los resultados con los resultados de rendimiento esperados. Esto permite a los equipos comprender rápidamente los impactos posteriores y ajustar las estrategias con la mejor información posible.

La combinación de capacidades de prueba y simulación dentro de una plataforma unificada para la toma de decisiones de IA ayuda a los equipos a implementar modelos y estrategias rápidamente y con confianza.

Reúna todo con inteligencia aplicada

Con la base adecuada, los equipos de tecnología pueden crear un ecosistema de toma de decisiones conectado con visibilidad de extremo a extremo en todo el ciclo de vida analítico. Esta base acelera el desarrollo práctico de la IA y facilita la producción de más modelos, marcando el comienzo de una nueva era de abordar problemas del mundo real con inteligencia aplicada.

Más información sobre cómo Plataforma FICO está brindando a los bancos líderes la confianza que necesitan para moverse rápidamente, implementar IA de manera responsable y brindar resultados a escala.

– Jaron Murphy, Socio de Decisioning Technologies, FICO

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• Fuente: https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/how-to-automate-ai-powered-decisions-responsibly-and-with-confidence/