La sesión de marzo de Los Lunes del Instituto de Auditores Internos nos presenta un caso real de aplicación de la Inteligencia Artificial a Auditoría Interna: Screening de llamadas para detectar abuso de mercado. Un proyecto de CaixaBank que forma parte de LAB Innovación, espacio recientemente inaugurado por el Instituto de Auditores Internos con el objetivo de ayudar a los auditores internos a acelerar los procesos de innovación dentro de sus departamentos.

Durante la presentación, Cristina Vázquez y Sergi Ibern, ambos pertenecientes a Auditoría de IT y Banca Digital en Auditoría Interna de CaixaBank, han explicado cómo, a partir de la transcripción de llamadas de mesas de Tesorería, se ha establecido un sistema de scoring de riesgo individual para cada llamada, ayudando al equipo de Auditoría Interna a seleccionar y localizar llamadas a revisar, según su relevancia.

Tal y como ha explicado Cristina Vázquez, “los beneficios del uso de la Inteligencia Artificial les ha permitido contar con una mayor capacidad de detección temprana de posibles irregularidades, una mayor cobertura de los riesgos más relevantes y una optimización del esfuerzo dedicado a las revisiones haciendo más eficiente y eficaz en su trabajo”.

Principales desafíos

Durante su intervención, Sergi Ibern ha expuesto los principales desafíos a los que han tenido que hacer frente para el desarrollo del modelo, entre ellos, el Know how funcional, siendo necesario contar con un equipo multidisciplinar; el volumen de llamadas; la calidad de la transcripción: la capacidad de cómputo; la disponibilidad de los datos; así como el hecho de disponer de un sistema eficaz sin contar con una  base histórica de llamadas etiquetadas para entrenar al modelo.

Para el desarrollo del proyecto, que se ha realizado de manera evolutiva, mediante un calendario dividido en dos fases, CaixaBank ha contado con un equipo transversal y multidisciplinar: data scientists de Auditoría Interna, auditores especialistas de Mercados, auditores informáticos y un proveedor experto.

Entre las actividades desarrolladas, analizadas en profundidad por Sergi Ibern durante su intervención, se incluyen: la transcripción, selección y clasificación de las llamadas; procesamiento inicial de estas, búsqueda de términos como, por ejemplo, de recomendación, malsonantes o familiaridad; identificación de expresiones que puedan ser indicio de ejecutar una orden; posibles menciones a informes previamente a su publicación o a “libros de iniciados” mientras se encuentra el proyecto abierto y es confidencial; búsqueda de los disclaimers de las diferentes mesas mediante técnicas de sfuzzy search: aplicación del modelo para obtener el scoring de clasificación de la llamada; carga de los datos en un cuadro de mandos; y explotación de los datos por el equipo auditor.

Para Ibern, este trabajo “facilita una mejor priorización de las llamadas a revisar, mejora la eficiencia y optimiza el esfuerzo, además de tratarse de un modelo que es extrapolable a otros tipos de comunicaciones, como chats, correos, etc.”.
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