En un mundo cada vez más dependiente de los datos, la generación de información fiable y precisa se ha convertido en un desafío crucial. Los modelos de inteligencia artificial generativa, especialmente los grandes modelos de lenguaje, se presentan como una solución innovadora para enfrentar esta demanda. Estos modelos, al estar entrenados con vastas bases de datos, pueden generar contenido nuevo de diversos formatos como texto, audio y video, aplicable en distintos sectores comerciales.
El sector financiero es uno de los principales beneficiados con esta tecnología. Instituciones como el ficticio Banco ABC están utilizando modelos de aprendizaje automático para evaluar el riesgo de contraparte en operaciones de derivados extrabursátiles, contratos personalizados que incluyen instrumentos financieros complejos como swaps y opciones. Los riesgos de contraparte son críticos porque implican la repartición de responsabilidades y riesgos financieros entre todas las partes involucradas.
Sin embargo, la creación de modelos precisos de riesgo enfrenta desafíos significativos. Aunque se dispone de grandes volúmenes de datos, estos pueden presentar sesgos o carecer de la diversidad necesaria para garantizar la efectividad del modelo. Para enfrentar estas limitaciones, se propone un enfoque basado en inteligencia artificial generativa utilizando la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método perfecciona los modelos de lenguaje al integrar información adicional extraída de fuentes externas no incluidas en el entrenamiento inicial.
El procedimiento de implementación de esta tecnología se divide en tres etapas. La primera fase consiste en la indexación de datos, donde los datos de riesgo de contraparte se almacenan en una base de datos vectorial, facilitando las búsquedas de similitud de manera eficiente. En la segunda etapa, se genera la información al buscar coincidencias en la base de datos, utilizando un modelo como Claude Haiku de Anthropic, conocido por su capacidad de procesamiento rápida y la producción de datos de alta calidad.
La última etapa es la validación de los datos sintéticos generados, crucial para asegurar que sean de calidad y fiables. Se emplean herramientas estadísticas, como los gráficos de cuantiles y los mapas de calor de correlación, para confirmar que los datos generados mantengan características similares a los datos reales, evitando así patrones artificiales o sesgos que podrían afectar negativamente la toma de decisiones empresariales.
Las instituciones financieras deben adherirse a prácticas responsables al utilizar inteligencia artificial, protegiendo la privacidad de los datos y asegurándose de que no se empleen datos personales sin autorización. La combinación de innovación tecnológica y ética permitirá a las organizaciones capitalizar las ventajas ofrecidas por la inteligencia artificial, a la vez que se mantiene la confianza de sus clientes.
En resumen, la generación de datos sintéticos mediante modelos generativos ofrece una solución prometedora para la creación de conjuntos de datos en el sector financiero. Esto no solo permite a instituciones como el Banco ABC evaluar mejor el riesgo de contraparte, sino que también facilita decisiones más informadas y seguras en las transacciones de derivados extrabursátiles.
