En el dinámico y crucial ámbito del lavado de dinero (AML), la importancia de las palabras “explainable AI” se torna fundamental. Si los modelos utilizados no son claramente explicables, esto no solo perjudica la confianza de los ejecutivos, sino que pone en riesgo la aprobación de los reguladores. A pesar de la fuerte inversión en la gobernanza del modelo, las instituciones a menudo se enfrentan al desafío de alinear las complejas métricas de validación con la claridad que demandan los stakeholders.
Explainable AI: Clave para la Confianza de Ejecutivos y Reguladores
Consilient, líder en el diseño de modelos Core AML/CFT, remarca que los principios de transparencia y adaptabilidad son esenciales. La credibilidad en AML no puede basarse únicamente en el rendimiento matemático; es vital que los responsables de las decisiones entiendan cómo funcionan los modelos. Esto crea un entorno donde explicabilidad y confianza van de la mano, reduciendo la desconfianza entre ejecutivos y reguladores. El uso de terminología técnica como Shapley values o feature importance debe ser desmitificado para resonar claramente con los tomadores de decisiones.
Desmitificando la ‘Caja Negra’: La Necesidad de Claridad
El concepto de la “caja negra” en los modelos AML debe ser abordado para garantizar que los sistemas sean comprensibles. Sin la capacidad de explicar el porqué de sus decisiones, los modelos pueden quedar relegados al desuso. La falta de claridad deja a los equipos de cumplimiento en una lucha constante por justificar sus sistemas, comprometiendo la seguridad financiera y la confianza institucional.
Herramientas de Validación Estratégica en AI
Para hacer frente a estos desafíos, Consilient emplea herramientas como los Shapley values y partial dependence plots, que simplifican y hacen accesibles las complejidades del modelo. La validación a través de back-testing y forward-testing asegura la efectividad, construyendo modelos resistentes y adaptativos. Además, el aprendizaje federado permite comparaciones sin exponer datos crudos, protegiendo la privacidad.
Cuatro Pilares de Transparencia y Eficiencia
Reguladores y entidades de cumplimiento se enfocan en cuatro pilares clave: transparencia, justicia y consistencia, validación y fiabilidad. Estos pilares aseguran que no sólo los modelos sean precisos, sino también comprensibles. Esto lleva a resultados medibles, como una reducción de falsos positivos y tiempos más rápidos en la resolución de casos.
Futuro Prometedor con Explainable AI
El empleo de ejercicios de explainable AI promete un futuro donde los modelos no solo funcionan eficazmente, sino que también son claramente entendidos por todos los stakeholders. Con una fuerte base en transparencia y eficacia, las expectativas son altas para los modelos de Consilient en seguir liderando en la transformación de la transparencia en AI, contribuyendo a un cumplimiento más robusto en el sector AML.
