Redacción 22 agosto, 2019
AIS Master

AIS Group presentó a la banca chilena su solución AIS Master que rompe con el efecto caja negra de la inteligencia artificial

AIS Master
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La herramienta es clave para poder traducir los modelos de Machine Learning, masificar su implementación y simplificar su adopción en instituciones financieras.

La Inteligencia Artificial está creciendo a nivel internacional en todos los sectores y en Chile el sector financiero es uno de los principales.

Muchos de los desarrollos en este segmento se centran en técnicas de aprendizaje automático o Machine Learning, principalmente por los innegables beneficios derivados de su mayor capacidad de predicción.

Sin embargo, pese a su alto poder de predicción, los modelos basados en técnicas Machine Learning encuentran algunas barreras de entrada en los entornos regulados, como son las áreas de concesión de créditos en entidades financieras, principalmente por la sensación de caja negra que envuelve a esta tecnología.

Se ve clara su mayor eficiencia, pero es difícil comprender qué peso asigna el modelo a cada variable y cómo alcanza realmente sus decisiones.

Para resolver esta falta de transparencia y simplificar su utilización por parte de entidades financieras, la consultora AIS Grouplanzó AIS Master.

En el contexto del Congreso Nacional de Crédito de Chile realizado en Santiago, la compañía presentó esta herramienta diseñada específicamente para facilitar, potenciar y transparentar la gestión de modelos Machine Learning.

Para llevarlo a cabo AIS Master aporta la luz y ayuda en cuatro ejes clave:

Comprender los datos

Un modelo machine learning aprende de los datos que maneja. “Si la información no es coherente, el modelo extraerá conclusiones incorrectas, algo inaceptable cuando sus resultados afectan decisiones como la concesión de créditos”, explicó Leandro Fernandez Lacalle, director de AIS Group para Chile y Región Andina. 

AIS Master facilita este análisis exploratorio de los datos y genera automáticamente la documentación del análisis de las variables, llegando a reducir radicalmente el tiempo empleado “de 3 semanas a 1 hora en modelos de 1.000 variables, por ejemplo”, afirmó el director de AIS.

Construir el modelo

La construcción de un modelo Machine Learning no se parece a la de un modelo tradicional. Se deben tener en cuenta ciertos factores relevantes para “guiar” al algoritmo a que aprenda de la forma deseada y según los objetivos que persiga la institución.

La herramienta contiene funcionalidades que facilitan la construcción del primer modelo, orientando al analista en la definición de aspectos claves para el desarrollo de un modelo de calidad. Este módulo ayuda a “definir al modelo, estableciendo parámetros relevantes para que los resultados sean los deseados”, comentó Fernandez Lacalle.

Traducir el modelo

Una vez construido el modelo, AIS Master permite entenderlo y transparentarlo. Saber qué impacto tiene cada variable en el resultado final y cuál es su tendencia.

Esto es imprescindible para discernir los criterios detrás de la decisión y es especialmente relevante en los modelos que están sujetos a la supervisión, ya que los reguladores exigen que esto esté documentado.

AIS Master traduce los modelos y permite documentarlos de manera automática.

Aprendizaje Automático

La herramienta presentada por AIS Group al mercado chileno ayuda además a controlar el proceso de aprendizaje automático de los modelos Machine Learning.

“Periódicamente y a medida que se va nutriendo de nuevos datos, genera nuevos modelos que compara con el modelo en producción de la entidad”, explicó Fernández Lacalle.

La herramienta dispone de alertas de autoaprendizaje que, a la vista de los resultados comparativos, puede recomendar la sustitución del modelo en producción por el modelo candidato.

Según los expertos de AIS, en el ámbito de la gestión de Riesgos es recomendable realizar este análisis de comportamiento y actualización cada 6 meses, al tratarse de un área donde la estabilidad del modelo es muy relevante.

En cambio, en áreas como la valoración automática de inmuebles, donde el entorno es mucho más cambiante, para obtener resultados óptimos, es conveniente ajustarlo más a menudo.

AIS Master es la llave para masificar los modelos Machine Learning

Es un antes y un después para instituciones financieras, afirma el ejecutivo.

A partir de su implementación pasarán de tener dificultades para construir los modelos Machine Learning, a poder hacerlo teniendo en cuenta mejores prácticas y contemplando factores claves de éxito.

De no poder explicar cómo funcionan, pasarán a realizar análisis detallados y a generar documentación automáticamente.

De estar semanas o meses reestimando modelos, podrán  generar aprendizaje automático haciendo un click, pero con herramientas que permiten asegurar la coherencia lógica del modelo.

“Transparentar los modelos Machine Learning, nos abrió las puertas a implementar esta tecnología dentro del ámbito de Riesgos, en instituciones financieras relevantes de España, Marruecos, Chile, Colombia y Argentina, obteniendo resultados reales de muy alto impacto”, declaró el director de AIS para Chile y Región Andina.

 

Por Marcelo Lozano – General Publisher IT Connect Latam

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