En un contexto donde la precisión y fiabilidad de los datos son fundamentales para el desarrollo de aplicaciones, la generativa inteligencia artificial ha dado un paso adelante como solución innovadora. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs), entrenados con extensas bases de datos, tienen la capacidad de generar contenido diverso, que abarca desde texto hasta audio y video, proporcionando respuestas adaptadas a diferentes sectores.
El ámbito financiero se encuentra entre los beneficiarios de esta tecnología. Instituciones como el Banco ABC están adoptando modelos de aprendizaje automático para evaluar el riesgo de contraparte en operaciones de derivados extrabursátiles. Estos derivados, contratos personalizados entre dos partes, incluyen instrumentos financieros complejos como swaps y opciones. La gestión del riesgo de contraparte se vuelve esencial, ya que implica compartir responsabilidades y riesgos económicos entre las entidades involucradas.
No obstante, la creación de modelos precisos para evaluar dicho riesgo presenta múltiples desafíos. Pese a contar con grandes volúmenes de datos, estos pueden reflejar sesgos o carecer de la diversidad necesaria, lo que compromete la eficacia del modelo. Para abordar estas dificultades, se propone un enfoque basado en inteligencia artificial generativa, incorporando la técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método potencia los LLMs al añadir información externa que no estaba disponible durante la fase de entrenamiento original.
La implementación de este proceso se articula en tres fases: indexación de datos, generación de datos y validación. En la primera etapa, se procesan y almacenan los datos de riesgo de contraparte en una base de datos vectorial, facilitando búsquedas de similitud eficientes. La segunda fase se activa cuando se solicita la generación de datos, momento en el que se busca información coincidente en la base de datos, alimentando a un modelo específico, como Claude Haiku de Anthropic, conocido por su rapidez y calidad en la generación de datos.
La validación de los datos sintéticos generados es vital para asegurar su calidad y fiabilidad. Se emplean herramientas estadísticas, como gráficos de cuantiles y mapas de calor de correlación, que permiten verificar que los datos generados mantienen propiedades similares a los datos reales, evitando así patrones artificiales o sesgos que podrían afectar las decisiones comerciales.
Además, es crucial que las instituciones financieras sigan prácticas responsables en el uso de la inteligencia artificial, asegurando la privacidad de los datos y evitando el uso no autorizado de información personal. La combinación de avances tecnológicos y consideraciones éticas permitirá a las organizaciones sacar partido de las capacidades de la inteligencia artificial mientras preservan la confianza de sus clientes.
En conclusión, la generación de datos sintéticos mediante modelos generativos se presenta como una solución eficaz para crear conjuntos de datos en el sector financiero. Este enfoque no solo facilita a organizaciones como el Banco ABC una mejor evaluación del riesgo de contraparte, sino que también promueve decisiones más informadas y seguras en las transacciones de derivados extrabursátiles.
