La gestión de riesgos de modelos se ha convertido en un pilar estratégico para las instituciones financieras, especialmente ante el avance de la inteligencia artificial (IA) y la IA generativa en sus operaciones. Según el informe Model Risk Management Solutions 2024 de Chartis Research, la gobernanza de modelos es un factor determinante para garantizar la transparencia y el cumplimiento normativo en un ecosistema financiero cada vez más regulado.
El estudio, que ha evaluado a 19 proveedores, destaca que las soluciones más valoradas en este ámbito deben ofrecer capacidades avanzadas en cobertura de modelos, gestión de datos, inventario de modelos y dashboarding, asegurando una trazabilidad completa en su desarrollo y aplicación.
La creciente complejidad en la gestión de riesgos
Las entidades financieras están adoptando modelos analíticos más sofisticados para evaluar riesgos crediticios, optimizar procesos contables y detectar fraudes. Sin embargo, esta evolución plantea desafíos en términos de validación, supervisión y cumplimiento regulatorio, lo que ha impulsado la demanda de soluciones más robustas en Model Risk Management.
Sid Dash, investigador jefe en Chartis Research, destaca que «el gobierno de modelos analíticos es un área en rápida transformación, especialmente con la proliferación de modelos de IA que requieren una supervisión más estricta. La integración de estos modelos con áreas operativas tradicionales añade nuevas capas de complejidad que exigen marcos de gobernanza más sólidos”.
Además, el informe señala que las herramientas de ModelOps, SecurityOps y DevOps, junto con una gestión avanzada de datos, juegan un papel clave en la supervisión efectiva de estos modelos. La orquestación y validación de modelos, en particular en el ámbito crediticio, ha sido uno de los aspectos mejor valorados en la evaluación de las soluciones analizadas.
El impacto de la regulación en la validación de modelos
El refuerzo de las normativas en el sector financiero ha llevado a que la validación y auditoría de modelos sean elementos críticos para garantizar la seguridad y confiabilidad de las decisiones automatizadas. La adquisición de Kamakura en 2022, proveedor especializado en software y consultoría de gestión de riesgos, ha sido uno de los movimientos recientes que han reforzado la oferta de soluciones en este ámbito.
En línea con esta tendencia, las herramientas de validación de modelos han sido ampliamente adoptadas en segmentos como el crédito minorista y la detección de fraude, donde la necesidad de minimizar riesgos y garantizar el cumplimiento de normativas es prioritaria.
Un enfoque integral para la gobernanza de modelos
Los resultados del informe de Chartis subrayan la importancia de contar con soluciones que no solo aborden la gestión de riesgos de modelos en dominios tradicionales, sino que también sean capaces de adaptarse a los retos de la inteligencia artificial generativa y la evolución de la regulación en el sector.
Marcos Carrascosa, Presales Director de SAS para España y Portugal, señala que «las empresas necesitan un enfoque integral que les permita gestionar datos internos y externos de manera coherente con sus infraestructuras existentes. La integración de soluciones avanzadas en Model Risk Management permite garantizar que los modelos operen con total transparencia y cumplan con los estándares regulatorios”.
La evaluación de Chartis Research refuerza la idea de que la gestión de modelos es un componente esencial dentro de la estrategia de riesgos de las instituciones financieras. La capacidad de combinar gobernanza avanzada, validación rigurosa y cumplimiento normativo marcará la diferencia en la adopción de nuevas tecnologías analíticas en el sector.
