IA en finanzas

Comience con el resultado y la persona que toma las decisiones. Un modelo que señala transacciones para su investigación difiere de uno que rechaza una solicitud de crédito. Registre los datos disponibles en el momento de la decisión, la etiqueta objetivo y las consecuencias de los falsos positivos y falsos negativos. Las decisiones históricas pueden codificar selecciones pasadas y pueden no ser un objetivo apropiado. Mantenga un seguimiento de auditoría de datos, características, versión del modelo, umbral y acción humana. Desviación de pruebas, valores faltantes y comportamiento inusual de la cuenta. Un detector de fraude que bloquea a clientes legítimos puede generar costos que no aparecen en una puntuación de precisión. Supervise las colas de revisión y los patrones de quejas después del lanzamiento. Para las decisiones crediticias, la CFPB afirma que los algoritmos complejos no eliminan la obligación de proporcionar motivos específicos de acción adversa. Una explicación debe identificar los factores reales utilizados en el proceso de decisión, no una lista genérica de características inventada después del hecho. Obtenga asesoramiento legal actualizado para la jurisdicción y el producto. Proteja la información de la cuenta y restrinja las acciones automatizadas. Solicite confirmación para transferencias, cambios de cuenta u otros resultados de alto impacto, y verifique el estado resultante después de la ejecución.