El Laboratorio del Consejo de Informes Financieros del Reino Unido, diseñado como un espacio de taller para que inversores y empresas trabajen juntos en soluciones para las necesidades de informes, ha publicado su última visión sobre la inteligencia artificial emergente en los informes.
Con la IA avanzando en la agenda popular debido a su creciente prevalencia en soluciones tecnológicas emergentes como ChatGPT, el laboratorio realizó una mesa redonda para comprender la opinión de las partes interesadas sobre este tema. El evento atrajo mucho interés, y la IA se convirtió en el principal foco de discusión, mostrando la importancia de este tema para muchos. ¡Las conclusiones señalaron en gran medida la necesidad de una mayor comprensión, más experiencia y más datos!
Para fin de año, el FRC planea publicar estudios de casos que exploren la intersección de la IA con marcos de orientación e informes, ¡algo que estaremos vigilando! En el futuro, el laboratorio también tiene como objetivo analizar cómo las empresas incluyen la IA en los informes anuales y consideran las buenas prácticas emergentes; como hemos cubierto aquí antes , la combinación de datos estructurados, que es lo que funciona mejor con la IA, y las tecnologías emergentes podrían generar una poderosa herramienta para la creación de informes y análisis de divulgaciones estructuradas.
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En ausencia de estándares, el aprendizaje automático revela riesgos climáticos
El Banco de Inglaterra está llevando a cabo una investigación sobre las divulgaciones voluntarias relacionadas con el clima de las instituciones financieras del Reino Unido a través del aprendizaje automático. La investigación tiene como objetivo comprender las asimetrías entre las empresas y los inversores, observar cómo difieren las prácticas de divulgación entre las empresas y arrojar luz sobre la decisión de hacer obligatoria la presentación de informes relacionados con el clima.
Para determinar el grado en que las instituciones financieras del Reino Unido proporcionaron información alineada con el Grupo de Trabajo sobre Divulgaciones Financieras Relacionadas con el Clima (TCFD), los investigadores utilizaron el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para escanear informes corporativos. El uso del estándar TCFD permitió a los investigadores comparar las divulgaciones entre las empresas.
¿Los hallazgos? Que las divulgaciones relacionadas con el clima han aumentado significativamente, particularmente junto con el aumento de las intervenciones regulatorias, lo que aboga por una mayor intervención regulatoria y plazos claros para las divulgaciones obligatorias.
La investigación en sí misma también defiende no solo la divulgación obligatoria, sino también las divulgaciones digitales obligatorias legibles por máquina. Sin datos legibles por máquina, se debe realizar un esfuerzo significativo, como se muestra en este documento, para raspar y analizar las divulgaciones, algo que está fuera del alcance de muchas partes interesadas. La introducción de un estándar de informes legible por máquina, como XBRL, para las divulgaciones climáticas obligatorias reduciría el esfuerzo requerido, haciendo que la comparación y el análisis estén disponibles para todos, en lugar de solo como resultado del diseño de complejos algoritmos de aprendizaje automático.
Suptech en la supervisión de seguros
Dada la importancia del papel de la tecnología de supervisión (suptech) en la «nueva normalidad», los supervisores de seguros ven la necesidad de comprender claramente el potencial de suptech para ayudar a su trabajo. Este documento tiene como objetivo contribuir a esta comprensión citando ejemplos concretos de cómo las herramientas suptech son utilizadas por 22 supervisores de seguros. El documento cubre 38 herramientas de sucesión, que se clasifican de acuerdo con su uso previsto, ya sea para supervisión prudencial o de conducta, o ambas. El documento encuentra que las herramientas de tecnología de apoyo utilizadas por los supervisores de seguros para la supervisión prudencial son similares a las utilizadas por los supervisores bancarios. La mayoría de las herramientas de conducta denunciadas, por otra parte, son específicas del sector de los seguros. Mientras tanto, la mayoría de las herramientas que pueden utilizarse tanto para la supervisión prudencial como para la supervisión de la conducta se ocupan de la recopilación de datos. En el futuro, muchos supervisores de seguros tienen como objetivo específico desarrollar sistemas integrados que cubran diferentes aplicaciones y cubran todo el proceso de supervisión.
El procesamiento del lenguaje natural está aquí para quedarse
Encontramos elementos para pensar en un artículo reciente de Irene Liu y el equipo de Accenture, que explora el uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el cumplimiento normativo. La PNL implica el uso de inteligencia artificial para analizar datos basados en texto y generar información relevante para la toma de decisiones. Tiene el potencial de aumentar la automatización en el cumplimiento, hacer que los procesos sean más efectivos y eficientes, y reducir los errores humanos. Los casos de uso comunes relacionados con el cumplimiento discutidos por los autores incluyen interpretación regulatoria, uso en procesos AML / KYC (antilavado de dinero y conozca a su cliente) y monitoreo de riesgos.
Los desafíos clave para la adopción de PNL identificados en el artículo son la disponibilidad de datos, particularmente para ajustar constantemente los modelos de PNL; la escasez de conocimientos técnicos; y la complejidad de los datos de texto y la necesidad de sensibilidad cultural para extender la PNL a idiomas desatendidos.
Seres humanos controlando la IA – Expectativas regulatorias emergentes en el sector financiero
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.
El papel de la legibilidad de la máquina en un mundo de IA
El personal de la SEC, en particular el personal de la División de Análisis Económico y de Riesgos (también conocido como «DERA»), ha reconocido durante mucho tiempo lo esencial que es tener datos utilizables y de alta calidad.
La cantidad de datos relevantes para la decisión de las divulgaciones de los registrantes de la SEC es enorme. El sistema de archivo EDGAR contiene información financiera que cubre más de $ 82 billones de activos bajo administración por asesores de inversión registrados. Alberga estados financieros de empresas que cotizan en bolsa con una capitalización de mercado agregada de aproximadamente $ 30 billones. Y desde su creación, ha habido más de 11 millones de presentaciones de más de 600,000 entidades informantes que utilizan 478 tipos de formularios únicos. Solo durante el año calendario 2016, hubo más de 1.500 millones de solicitudes únicas de esta información a través del sitio web de SEC.gov.
Tendencias tecnológicas 2022 – Diseñe su futuro tecnológico
El decimotercer informe anual de tendencias tecnológicas de Deloitte proporciona información e inspiración para desbloquear la innovación, generar confianza y aprovechar las ventajas de ingeniería para su futuro viaje digital.
El Internet del Comercio – Construir el sistema nervioso de la economía mundial
La tecnología actualmente disponible permite que el comercio mundial se vuelva completamente digital. Para apoyar esto, se deben crear normas técnicas y las reglas y la legislación deben armonizarse internacionalmente. Las administraciones públicas deben invertir en digitalización en la misma medida que las que comercian y también los numerosos proveedores de servicios en torno al comercio. El resultado será prometedor, pero un factor de éxito es la estrecha colaboración entre los diversos actores.
Activos de datos mineros
Los datos se almacenan en aplicaciones empresariales y en procesos empresariales asociados. Algunas aplicaciones ofrecen la opción de exportar datos, y algunas aplicaciones ya utilizan Business Intelligence (BI) para tener datos fácilmente disponibles. Para realizar extracciones periódicas, TI puede establecer descargas programadas de datos. Para crear más valor añadido y hacer que las extracciones de datos sean más ampliamente compartibles, se podrían crear catálogos, combinando los datos extraídos con otros datos y reutilizándolos para crear nuevos activos de datos. Estos activos de datos también se pueden utilizar de manera rentable para mejorar la base para la toma de decisiones de gestión.
Los líderes financieros podrían redefinir la presentación de informes
La pandemia de COVID-19 ha puesto a prueba a la sociedad y ha planteado preguntas difíciles a los líderes financieros. Se encuentran en un difícil acto de equilibrio: responder a la pandemia de COVID-19 con resiliencia, mientras generan valor sostenible a largo plazo para múltiples partes interesadas (accionistas, empleados, clientes, comunidades y otras partes) al centrarse no solo en los resultados financieros, sino también en también sobre impactos ambientales y sociales.
En un mundo donde el desempeño se mide a través de estas dimensiones más amplias, los líderes financieros deberían reconsiderar el papel que desempeñan los informes en el valor empresarial. Eso significa satisfacer las demandas de información no financiera (los modelos comerciales están cada vez más expuestos a problemas sociales y ambientales), así como divulgaciones financieras. Y deberían desafiarse a sí mismos para pensar en cómo serían las finanzas y la presentación de informes en el futuro y estar preparados para alterar el status quo.
Si las finanzas no cumplen con las expectativas cambiantes de los inversores, reguladores y otras partes interesadas, la presentación de informes podría perder relevancia.