Gestión del riesgo de los modelos de IA

La gestión de riesgos de modelos se refiere a la supervisión de los riesgos derivados de las posibles consecuencias adversas de las decisiones basadas en modelos incorrectos o utilizados de forma inadecuada. El objetivo de la gestión del riesgo de modelos es emplear técnicas y prácticas que identifiquen, midan y mitiguen los riesgos de los modelos, es decir, la posibilidad de un error del modelo o de su uso incorrecto. En los servicios financieros, el riesgo de modelo es el riesgo de pérdida que resulta de usar modelos con una precisión insuficiente para tomar decisiones, frecuentemente en el contexto de la valuación de valores financieros, y que es cada vez más prevalente en actividades como la asignación de puntajes de crédito al consumidor, la predicción de probabilidad en tiempo real de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito y el lavado de dinero.  Las instituciones financieras dependen en gran medida de los modelos de crédito, de mercado y de comportamiento, por lo que el riesgo del modelo se ha convertido en un componente fundamental de la gestión de riesgos y la eficiencia operativa. Estas instituciones ganan dinero principalmente asumiendo riesgos: utilizan modelos para evaluar los riesgos, comprender el comportamiento de los clientes, evaluar la adecuación del capital para el cumplimiento normativo, tomar decisiones de inversión y gestionar el análisis de datos. Implementar un marco de gestión de riesgos de modelos eficaz es un requisito para las organizaciones que dependen en gran medida de los modelos cuantitativos para sus operaciones y la toma de decisiones.