Existen marcos o principios de gobernanza de la IA que se aplican en todas las industrias y, más recientemente, varias autoridades financieras han iniciado el desarrollo de marcos similares para el sector financiero. Dentro de estos marcos, varios temas comunes convergen en principios rectores generales sobre confiabilidad, rendición de cuentas, transparencia, equidad y ética. Otros principios rectores mencionados en ciertos marcos se relacionan con la privacidad de los datos, la dependencia de terceros y la resiliencia operativa. Si bien estos principios de alto nivel son útiles para proporcionar una indicación amplia de lo que las empresas deben considerar al utilizar tecnologías de IA, hay crecientes llamamientos para que los reguladores financieros proporcionen una orientación práctica más concreta. Un enfoque para satisfacer esta necesidad de la industria es que los reguladores proporcionen una compilación de las mejores prácticas emergentes de la industria sobre la gobernanza de la IA, cuando estén disponibles, para cada uno de estos principios generalmente aceptados.
Los requisitos existentes sobre gobernanza, gestión de riesgos, así como desarrollo y operación de modelos tradicionales también se aplican a los modelos de IA. Estos incluyen requisitos de gobernanza que responsabilizan el uso de tales modelos en los consejos de administración y la alta dirección de las instituciones financieras. Más específicamente, las empresas generalmente deben contar con procesos sólidos de validación de modelos para determinar la confiabilidad de los resultados de la modelización. Es importante destacar que los supervisores esperan que dichos modelos sean transparentes, no solo como parte de las buenas prácticas de gestión de riesgos, sino también para permitir la revisión supervisora de los modelos. Además, las leyes, normas u orientaciones reglamentarias existentes abarcan la privacidad de los datos, la dependencia de terceros y la resiliencia operativa, incluso en el uso de modelos.
Categoría: FSI – Instituto de Estabilidad Financiera
Análisis eficaz para identificar debilidades estructurales en los bancos
Los bancos rara vez se debilitan de la noche a la mañana, y las fallas en los modelos y estrategias comerciales suelen ser las causas principales de las vulnerabilidades y quiebras de los bancos. Si bien los choques repentinos pueden ser la causa inmediata de la quiebra de los bancos, las causas fundamentales son generalmente más estructurales. Si no se identifican a tiempo y se dejan enconar, estas vulnerabilidades harán que las actividades de un banco sean cada vez más insostenibles, hasta el punto en que se vuelva inviable.
El análisis del modelo de negocio (BMA) es un componente clave de los marcos de supervisión que permite a los supervisores identificar las vulnerabilidades de los bancos en una etapa temprana y ayuda a garantizar su seguridad y solidez. Cuando el análisis identifique vulnerabilidades existentes o potenciales, la evaluación puede sentar las bases para intervenciones de supervisión tempranas. Por lo tanto, BMA tiene el potencial de mejorar la supervisión bancaria y hacerla más efectiva, proactiva y con visión de futuro.
Este documento presenta una variedad de prácticas de supervisión con respecto a las BMA. En particular, tiene como objetivo identificar prácticas que podrían ser relevantes para las autoridades que buscan introducir explícitamente BMA en su proceso de revisión de supervisión (SRP). Para hacerlo, el documento enfatiza los aspectos prácticos de BMA, incluidos los procesos y procedimientos para desarrollar y realizar un BMA, así como para integrar sus resultados en el SRP general.