En una era donde los datos impulsan la innovación, pero las regulaciones de privacidad como el GDPR y el CCPA tienen un impacto importante, las organizaciones enfrentan un desafío: aprovechar la inteligencia colectiva sin comprometer la información sensible. Aquí es donde entra en juego la federated intelligence, ofreciendo un enfoque descentralizado que entrena modelos de IA en conjuntos de datos distribuidos sin centralizar los datos brutos.
Federated Intelligence: Enfoque Descentralizado para el Cumplimiento
La inteligencia federada se presenta como una solución innovadora para resolver la tensión entre el análisis de datos y las regulaciones de privacidad. Dentro de este concepto, existe un espectro que va desde el intercambio de datos basado en el consentimiento del cliente hasta el intercambio fundamentado en sospechas sólidas. Este enfoque permite compartir ideas y lógicas de detección sin exponer datos personales, convirtiéndose en un puente entre un análisis robusto y una privacidad sólida.
La Aplicación Práctica de la Federated Intelligence
Un ejemplo claro de cómo funciona la federated intelligence en la práctica es la RegTech estonia Salv y su Monitoring Rule Library. Esta herramienta permite que las instituciones financieras creen reglas para describir comportamientos sospechosos. Por ejemplo, un cliente que recibe fondos de un país de alto riesgo seguido de una rápida transferencia saliente. Estas reglas pueden compartirse para que otras instituciones mejoren sus propios procesos de monitoreo sin involucrar datos sensibles.
Funcionalidades Futuras en la Lógica de Detección
Salv planea integrar sugerencias impulsadas por IA que ofrecerán a los analistas identificaciones de comportamientos sospechosos basadas en la lógica compartida de las reglas. Esta innovación representa un avance significativo en la automatización y mejora del monitoreo de riesgos sin comprometer la privacidad, permitiendo a las instituciones aprovechar el poder del crowdsourcing en tiempo real.
Desmitificando los Riesgos de la Federated Intelligence
Existen percepciones erróneas comunes sobre la federated intelligence. Algunos creen que requiere una base legal nueva o exótica, lo cual no es cierto si no se comparten datos personales. Tampoco se necesita una infraestructura compleja; con los controles adecuados, el cifrado regular es suficiente. La clave es entender no sólo la tecnología, sino el propósito y el proceso detrás de su implementación.
Superando Retos Regulatorios y Técnicos
Los retos regulatorios y técnicos son inevitables, pero se pueden superar si se establece una base legal sólida y se garantizan la seguridad y el respeto a las leyes de protección de datos. Salv sugiere que el enfoque correcto comienza con el propósito: comprender por qué se comparten los datos y el valor de negocio que aportan en la prevención del crimen.
Perspectivas Futuras y el Rol de la Entidad
El papel de la federated intelligence no se detiene aquí. Formas emergentes como el scoring basado en entidades están ganando atención. En este modelo, las instituciones remiten indicadores parciales de sospecha, aumentando el puntaje de riesgo de una entidad cuando múltiples instituciones perciben comportamientos anómalos. Este enfoque cohesivo permite identificar casos que pueden pasar desapercibidos si se observaran en aislamiento.
Amigo, con soluciones como la federated intelligence, la colaboración se extiende más allá de las fronteras, transformando el cumplimiento regulatorio y fortaleciendo nuestra habilidad para proteger la privacidad sin comprometer la seguridad.
