La regulación financiera y el cumplimiento de normativas experimentan una constante evolución, lo que ha convertido a la automatización de informes de cumplimiento en un cambio revolucionario para la industria financiera. Las soluciones de inteligencia artificial generativa de Amazon Web Services (AWS) están proporcionando un enfoque eficiente para automatizar estos procesos. Esta integración no solo mejora la eficiencia, sino que también genera una mayor confianza en el sector financiero debido a la precisión y puntualidad en la entrega de informes. Esto permite a las instituciones evitar consecuencias costosas y reputacionales por incumplimientos, contribuyendo a la estabilidad e integridad del ecosistema financiero y beneficiando tanto a la industria como a los consumidores.
Amazon Bedrock es un servicio gestionado de IA generativa que ofrece acceso a diversos modelos base avanzados, permitiendo la creación efectiva de aplicaciones de IA generativa con un enfoque sólido en privacidad y seguridad. La generación de respuestas precisas de un modelo base se facilita mediante técnicas que proporcionan contextos relevantes a través de la «Generación Aumentada por Recuperación» (RAG). Este método emplea bases de datos vectoriales como Amazon OpenSearch para habilitar búsquedas semánticas de información contextual.
Las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, junto a bases de datos como Amazon OpenSearch Serverless, implementan RAG para complementar las entradas del modelo con información factual, reduciendo errores y aumentando la precisión. Paralelamente, los Agentes de Amazon Bedrock permiten que las aplicaciones de IA realicen tareas en múltiples pasos mediante grupos de acciones, facilitando la interacción con API, bases de conocimiento y modelos base. Esto permite diseñar aplicaciones de IA generativas intuitivas, capaces de entender consultas en lenguaje natural y generar diálogos atractivos para recoger información necesaria.
Un informe de transacciones sospechosas (STR) es un documento que las organizaciones financieras deben presentar a un regulador si sospechan de una transacción. Generalmente, estos informes requieren un esfuerzo manual considerable y deben presentarse en plazos establecidos.
En este contexto, se presenta una solución que utiliza modelos de Amazon Bedrock para crear borradores de STR. A través de la IA generativa, esta solución automatiza la generación de borradores usando información de cuentas, detalles de transacciones y resúmenes de correspondencia, además de crear una base de conocimiento sobre entidades fraudulentas.
La solución propone un flujo de trabajo que comienza con la solicitud del usuario para crear un informe a través de una aplicación empresarial. Los Agentes de Amazon Bedrock, configurados previamente, interactúan en un flujo conversacional para recopilar la información necesaria y completar datos faltantes. Si se necesita información sobre entidades fraudulentas, se realizan consultas semánticas a través del servicio OpenSearch. Si la información no está disponible, el agente solicita al usuario un enlace web relevante, activando un proceso de raspado automático.
Este avance se presenta como un pilar esencial en el cumplimiento normativo, haciendo a las instituciones financieras más ágiles y menos propensas a errores que puedan impactar su reputación y estabilidad. La intersección entre la inteligencia artificial y el cumplimiento financiero surge así como una solución clave ante los desafíos actuales en un entorno regulativo en continuo cambio.
