En el dinámico panorama financiero actual, mantenerse al día con los cambios regulatorios, especialmente aquellos que rigen el uso de modelos de Machine Learning (ML) en la concesión de créditos, es fundamental. Las instituciones financieras deben garantizar una trazabilidad completa de los modelos, una documentación exhaustiva, monitoreo de rendimiento y controles estrictos para prevenir el uso indebido de las capacidades del ML.
Presentamos ModelFactory 2.0
En el cambiante panorama financiero actual, mantenerse al día con los cambios regulatorios es crucial, especialmente en los modelos de Aprendizaje Automático (AA) para la emisión de crédito. Las instituciones financieras deben garantizar la trazabilidad integral de los modelos, una documentación exhaustiva, la supervisión del rendimiento y controles estrictos para evitar el uso indebido de las capacidades de AA.
Características Clave de ModelFactory 2.0
Módulo de Desarrollo: Desarrollo Integrado de Modelos
Aproveche un entorno integrado de Jupyter Notebook, que permite a los científicos de datos de riesgos crear modelos avanzados de ML de manera eficiente. Esta plataforma familiar asegura iteraciones rápidas y un desarrollo intuitivo para la modelización de riesgos.
ModelRegistry: Gobernanza Robusta y Control de Versiones
Registra automáticamente los modelos en un repositorio centralizado, asegurando trazabilidad completa, control de versiones y alineación regulatoria.
Automatización de Flujos de Trabajo: Procesos Eficientes
Convierte los modelos en pipelines automatizados, reduciendo la intervención manual y mejorando la precisión en las evaluaciones de riesgo.
Módulo de Monitoreo: Seguimiento de Rendimiento en Tiempo Real
Supervisa en tiempo real el rendimiento de los modelos de ML, monitoreando KPIs para detectar degradación y anomalías.
Módulo de Validación: Validación Independiente de Modelos
Realiza una validación independiente de modelos de ML antes del despliegue, asegurando el cumplimiento y la consistencia en el rendimiento.
CASO DE USO:
Éxito con Caja Arequipa
DESAFÍO
Caja Arequipa, la principal institución financiera de Perú, enfrentaba desafíos para cumplir con las nuevas regulaciones que rigen los modelos de ML en riesgos. Su equipo de ciencia de datos desarrollaba modelos de ML de manera aislada utilizando herramientas tradicionales, lo que dificultaba el control, la gobernanza y la trazabilidad de los modelos y su documentación para informes regulatorios oportunos.
SOLUCIÓN
Accéder colaboró estrechamente con el equipo de ciencia de datos de riesgos de Caja Arequipa para adaptar ModelFactory 2.0, logrando lo siguiente:
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Desarrollo de modelos de ML en la nube para acceso remoto del equipo, con alta capacidad de cómputo en un hub de Jupyter, facilitando el registro y la implementación en producción.
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Gestión centralizada de todos los modelos de ML y sus versiones, mejorando el control y la gobernanza.
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Trazabilidad completa y creación simplificada de la documentación de los modelos, facilitando la generación de inventarios para la presentación regulatoria.
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Monitoreo integral de todos los indicadores de los modelos en producción para asegurar un rendimiento óptimo y actualizaciones oportunas.
BENEFICIOS
Caja Arequipa logró:
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Aumento de la Productividad y Eficiencia: La automatización y mejora de los procesos de desarrollo redujeron semanas de trabajo a solo horas.
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Mejora en el Control y la Gobernanza: Posibilidad de activar, desactivar y modificar los pipelines de modelos en producción.
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Monitoreo de Rendimiento Mejorado: Impacto directo en los resultados del negocio mediante una mejor supervisión del rendimiento de los modelos de ML.
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Cumplimiento Regulatorio: Protección del banco contra posibles sanciones, ahorrando miles de soles.
¿Por Qué Elegir ModelFactory 2.0?
Desarrollar Modelos
de ML en la Nube:
Facilitando el acceso remoto y
una alta capacidad de cómputo.
Automatizar la
Ejecución de Pipelines:
Optimizando procesos y
reduciendo la intervención
manual.
Asegurar una
Gobernanza y
Trazabilidad Completa:
Manteniendo una supervisión
integral de los modelos de ML.
Lograr el Cumplimiento Regulatorio:
Con procesos de validación y
documentación sin fisuras.
Generar Análisis y
Reportes al Instante:
Impulsados por tecnología
avanzada para obtener
insights oportunos.
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Características Clave de ModelFactory 2.0
Módulo de Desarrollo: Desarrollo Integrado de Modelos
Aproveche un entorno integrado de Jupyter Notebook, que permite a los científicos de datos de riesgos crear modelos avanzados de ML de manera eficiente. Esta plataforma familiar asegura iteraciones rápidas y un desarrollo intuitivo para la modelización de riesgos.
ModelRegistry: Gobernanza Robusta y Control de Versiones
Asegure que cada ejecución de modelo sea completamente trazable y se documente automáticamente, proporcionando todos los registros necesarios para adherirse a las regulaciones en evolución. Genere un inventario de modelos listo para ser cargado directamente en los sistemas regulatorios, asegurando una presentación de informes sin problemas y preparación para auditorías.
Automatización de Flujos de Trabajo: Procesos Eficientes
Transforme los modelos en pipelines automatizados, abarcando desde la generación de datos hasta la ejecución y creación de resultados. Active o desactive fácilmente estos pipelines, permitiendo un control rápido y efectivo sobre los modelos utilizados en las evaluaciones de riesgo, minimizando la intervención manual y reduciendo errores.
Módulo de Cumplimiento: Documentación y Trazabilidad Integral
Garantiza trazabilidad total y documentación automática en cada ejecución de modelo, con un inventario listo para cumplir con regulaciones, auditorías e informes sin complicaciones.
Módulo de Monitoreo: Seguimiento de Rendimiento en Tiempo Real
Supervisa el rendimiento del modelo en tiempo real, identificando rápidamente anomalías o degradación para mantener la precisión y el cumplimiento.
Módulo de Validación: Validación Independiente de Modelos
Garantiza el cumplimiento regulatorio con una validación independiente antes del despliegue, permitiendo que solo los modelos verificados lleguen a producción.
Características Clave de ModelFactory 2.0
Módulo de Desarrollo: Desarrollo Integrado de Modelos
Leverage a Jupyter Notebook environment for efficient and user-friendly ML model creation in risk modeling.
ModelRegistry: Gobernanza Robusta y Control de Versiones
Registre automáticamente los modelos desarrollados en el ModelRegistry, manteniendo un registro centralizado y completo de todas las versiones de los modelos. Esto asegura un seguimiento meticuloso del historial, modificaciones y versiones, alineándose con los estándares regulatorios.
Automatización de Flujos de Trabajo: Procesos Eficientes
Estrategias probadas que mejoran sus resultados finales