Cómo Bankia aplica y entiende la IA explicable

Cómo Bankia aplica y entiende la IA explicable

Bankia es una de las entidades bancarias españolas que más apuesta por el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en sus procesos como un instrumento para ofrecer a sus clientes los productos y servicios que mejor se adapten a sus necesidades. Tan es así que fruto de su plan estratégico 2018-2020 se creó el Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial para seguir implementando el uso de la IA en la organización. 

Jaime Zamora, miembro del Centro de Excelencia en IA de Bankia, nos explica de primera mano algunos de los proyectos más relevantes que están llevando a cabo, y también cómo deben abordar los retos y la problemática que en ocasiones plantea el uso de esta tecnología en un mercado tan complejo, regulado y estratégico como el bancario.

«Un flujo de procesamiento de control posterior nos permite asegurarnos de la correcta toma de las decisiones de nuestros modelos de IA».

En la actualidad, la Inteligencia Artificial está presente en prácticamente todas las industrias y consolidada a nivel internacional. Es un campo en continuo crecimiento que pasa obligatoriamente por la capacidad de explicación de los modelos algorítmicos que se emplean para ser transparentes y generar confianza en los reguladores y consumidores. “Es de capital importancia entender a cada paso los procesos que conforman nuestros pipelines de Inteligencia Artificial; qué entra y qué sale de cada uno de sus componentes y sobre todo el porqué”, explica Zamora. 

«No concebimos la ciencia de datos en el simple uso de la multitud de librerías de programación estándar ya existentes de Machine Learning, sino en el entendimiento matemático de nuestros modelos».

Evitar sesgos en las decisiones que se toman es uno de los objetivos principales, y eso pasa necesariamente por comprender y ser capaz de explicar la naturaleza de cada modelo de Machine Learning, de cada red neuronal, y poder así “ajustar y calibrar correctamente y en todo momento nuestros modelos”, concluye Zamora, que añade: “no concebimos la ciencia de datos en el simple uso de la multitud de librerías de programación estándar ya existentes de Machine Learning, sino en el entendimiento matemático de nuestros modelos. No hay Ciencia si no hay conocimiento, somos un centro de excelencia”.

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