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ML/NLP para mitigación de riesgos y control de calidad
Objetivo
Nuestro marco de identificación de riesgos y control de calidad es un enfoque con aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para preparar a las empresas para identificar desafíos de manera proactiva y abordarlos de manera continua.
Industria: Servicios Financieros – Banca
Servicios: Innovación Tecnológica
Tecnología: Análisis ML/PNL
Reduje los costos generales de capital humano de miles de horas de trabajo a un día para ejecutar el modelo y validarlo.
Redujo el tiempo de acción de semanas a horas.
Desarrollé una base empresarial segura y un modelo de componentes centrales reutilizables que se pueden aplicar en varios casos de uso.
Nuestro cliente
Nuestro cliente, una empresa Fortune 100, es un líder mundial en el sector de servicios financieros, reconocido por su diversa gama de productos bancarios y de inversión. Con una fuerte presencia en numerosos países, ofrece soluciones innovadoras para consumidores, corporaciones, gobiernos e instituciones de todo el mundo.
Desafío
Evaluar la integridad de los procesos de mitigación de riesgos e identificar los componentes requeridos faltantes.
La mitigación de riesgos es un componente crucial, especialmente para empresas con requisitos regulatorios. Estos incluyen industrias como la bancaria, farmacéutica, manufacturera y otros proveedores de servicios relacionados con la atención médica. La violación de una industria específica resultará en multas u otras medidas punitivas, pero también resultará en la pérdida de confianza del Mercado.
Sin embargo, la preparación para mitigar el riesgo es un asunto continuo. A menudo, el proceso de mitigación de riesgos debe ser más completo y contener información adecuada para prevenir riesgos. De esto se desprende que los nuevos procesos comerciales o cambios en las prácticas justifican la actualización de los procedimientos para reflejar la nueva realidad. Desafortunadamente, la mayoría de las veces, mucha información de procedimiento está oculta en el texto, lo que requiere innumerables horas de lectura y evaluación humana, lo cual es muy propenso a errores. Por lo tanto, es común perder el control y el enfoque del proceso de mitigación de riesgos y evaluar la solidez del proceso hasta que aparece una sorpresa no deseada.
Acercarse
Emplear un sistema basado en lenguaje natural (NLP) para realizar un análisis estructural
- Diseñar un sistema de análisis estructural de la descripción.
- Emplear inteligencia para evaluar el resultado basado en modelos
- Desarrollar un sistema con una interfaz gráfica de usuario para la ejecución del modelo por lotes y bajo demanda.
Resultados
- Permitió la identificación de las áreas problemáticas bajo los dominios de proceso que contribuyeron al riesgo.
- Permitió la solución a un problema que era casi imposible de resolver basándose únicamente en el talento humano debido a la volumetría de la carga de trabajo, los problemas de escalamiento de los recursos humanos y los costos asociados.
- Esfuerzos de control de calidad acelerados con mayor precisión y eficiencia desde lotes de muestra hasta ejecución de transmisión en tiempo real con una menor dependencia del conocimiento del dominio humano.
- Reducción de los costos generales de capital humano de miles de horas de trabajo a un día para ejecutar el modelo y validarlo.
- Reducción del tiempo de acción de semanas a horas.
- Creó una piedra angular del éxito comprobado de la automatización impulsada por IA dentro del banco para una mayor adopción en todo el banco.
- Desarrollé una base empresarial segura y un modelo de componentes centrales reutilizables que se pueden aplicar en varios casos de uso dentro del banco como acelerador y marco de mejores prácticas para los esfuerzos continuos de IA.
Impacto
- Reducción de los costos generales de capital humano de miles de horas de trabajo a un día para ejecutar el modelo y validarlo.
- Reducción del tiempo de acción de semanas a horas.
- Desarrollé una base empresarial segura y un modelo de componentes centrales reutilizables que se pueden aplicar en varios casos de uso dentro del banco como acelerador y marco de mejores prácticas para los esfuerzos continuos de IA.
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