De acuerdo con el RGPD, los datos personales son cualquier información que se pueda utilizar para identificar a un individuo, como su nombre, dirección, número de teléfono o fecha de nacimiento. Las instituciones financieras están obligadas a proteger los datos personales por ley, y tienen la responsabilidad de garantizar que esta información no se pierda, sea robada o mal utilizada. 

Las instituciones financieras manejan grandes cantidades de datos confidenciales, incluidos datos personales. Salvaguardar estos datos no solo es un imperativo legal, sino también crucial para mantener la confianza del cliente y cumplir con las regulaciones de protección de datos como el RGPD y CCPA. 

Hoy, exploraremos por qué las instituciones financieras deberían asociarse con compañías de PLN como Pangeanic para ajustar los modelos de IA para la anonimización y otros servicios esenciales como la clasificación de documentos y correos electrónicos, el resumen y la extracción de conocimiento. Al hacerlo, las instituciones financieras pueden reforzar sus esfuerzos de privacidad de datos, mejorar la eficiencia operativa y mantener el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. 

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Trasfondo 

En los últimos años, ha habido una tendencia creciente de instituciones financieras que se asocian con compañías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para ayudarlas con la detección de datos personales. Las empresas de PLN han desarrollado sofisticados modelos de IA que pueden identificar datos personales en una variedad de documentos, incluidos correos electrónicos, contratos e informes financieros. La tendencia, sin embargo, es que las instituciones financieras eviten a las grandes empresas de IA con características "AutoML" debido al temor de que los datos de clientes privados puedan terminar como más datos de entrenamiento para alimentar los algoritmos de la gran tecnología. 

Razones para asociarse con una empresa de PLN consciente de la privacidad 

Hay varias razones por las cuales las instituciones financieras deben asociarse con compañías especializadas en PLN para la detección de datos personales. 

En primer lugar, las empresas de PLN tienen la experiencia y los recursos para desarrollar y mantener modelos precisos de IA, y muchas veces parten de modelos existentes que solo requieren una cierta cantidad de ajuste. 

En segundo lugar, las empresas de PLN pueden proporcionar a las instituciones financieras una solución escalable que se puede integrar fácilmente en sus sistemas existentes y hacerlo teniendo en cuenta la privacidad. 

En tercer lugar, las empresas de PLN generalmente pueden ofrecer una miríada de otros servicios a las instituciones financieras, como clasificación de documentos y correos electrónicos, sumarización, extracción de conocimiento y anonimización. 

1. El desafío de la detección de datos personales en las instituciones financieras 

Las instituciones financieras recopilan y almacenan una amplia gama de información de los clientes, incluidos nombres, direcciones, números de Seguro Social, detalles de cuentas bancarias y más. La protección de este tipo de datos personales es primordial para prevenir el robo de identidad, el fraude y las posibles repercusiones legales. Sin embargo, los métodos tradicionales de manejo manual de datos son cada vez más insuficientes para satisfacer las crecientes demandas de privacidad y seguridad de los datos. 

2. El poder del procesamiento del lenguaje natural (PLN) 

La PLN es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Al aprovechar la tecnología PLN, las instituciones financieras pueden mejorar significativamente sus procesos de manejo de datos, particularmente en la detección y anonimización de datos personales. 

3. Asociación con empresas de PLN: Un movimiento estratégico 

En lugar de desarrollar modelos de IA desde cero, las instituciones financieras pueden colaborar con empresas especializadas en PLN como Pangeanic. 

Al aprovechar la experiencia de Pangeanic, las instituciones obtienen acceso a modelos de IA preconstruidos que se pueden ajustar para satisfacer sus requisitos específicos, ahorrando tiempo y recursos. 

4. Ajuste fino de los modelos de IA para la anonimización 

La anonimización es un proceso crucial que protege los datos personales al eliminar u ocultar la información de identificación de los conjuntos de datos. Al asociarse con una empresa de PLN, las instituciones financieras pueden ajustar los modelos de IA para realizar una anonimización precisa, asegurando el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y manteniendo la usabilidad de los datos con fines analíticos. 

5. Clasificación de documentos y correos electrónicos 

Clasificar documentos y correos electrónicos en función de su contenido es esencial para una gestión eficiente de los datos y el control de acceso. Los modelos impulsados por PLN pueden categorizar automáticamente la información confidencial, reduciendo el riesgo de mal manejo de datos personales y otros datos confidenciales. 

6. Resumen para un procesamiento de datos eficiente 

Las instituciones financieras a menudo manejan un volumen abrumador de datos basados en texto, como contratos legales, documentos de cumplimiento y comunicación con el cliente. Los modelos de PLN se pueden ajustar para proporcionar resúmenes concisos y precisos, lo que permite un procesamiento de datos y una toma de decisiones más rápidos. 

7. Extracción de conocimiento para información y análisis 

Extraer información valiosa de datos no estructurados es un desafío para las instituciones financieras. Los modelos de PLN se pueden adaptar para extraer conocimiento relevante de diversas fuentes, ayudando a las instituciones a obtener inteligencia empresarial valiosa y minimizando la exposición a información confidencial. 

8. Garantizar el cumplimiento de las normas de protección de datos 

Colaborar con una empresa de PLN como Pangeanic garantiza que las instituciones financieras sigan cumpliendo con las regulaciones de protección de datos. Al emplear modelos de PLN para la detección de datos personales y la anonimización de dichos datos, las instituciones pueden mantener la privacidad del cliente, evitar multas costosas y mantener su reputación.  

Razonamiento Legal para la Asociación entre la Institución Financiera y la empresa de PLN  

Hay varias razones legales por las que las instituciones financieras deben asociarse con compañías de PLN para la detección de datos personales. Por ejemplo, en los Estados Unidos, la Ley Gramm-Leach-Bliley (GLBA) requiere que las instituciones financieras protejan la privacidad de los datos personales de sus clientes. 

La GLBA requiere específicamente que las instituciones financieras "desarrollen, implementen y mantengan procedimientos y prácticas de seguridad razonables apropiados para el tamaño y la complejidad de su negocio, la naturaleza y el alcance de sus actividades y la sensibilidad de la información del cliente que recopila o mantiene". 

En segundo lugar, la Ley de Informes de Crédito Justos (FCRA) requiere que las instituciones financieras tomen medidas razonables para proteger la confidencialidad, exactitud e integridad de los informes de los consumidores. 

La FCRA prohíbe específicamente a las instituciones financieras no adoptar e implementar procedimientos razonables para garantizar la exactitud, integridad y puntualidad de la información contenida en los informes de los consumidores. 

En tercer lugar, en Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) requiere que las instituciones financieras que operan en la Unión Europea protejan los datos personales de sus clientes dentro o fuera la Unión Europea. 

El RGPD requiere específicamente que las instituciones financieras implementen medidas técnicas y organizativas apropiadas para garantizar la seguridad de los datos personales que procesan. 

Beneficios adicionales de asociarse con una compañía de PLN: 

•  Las empresas de PLN pueden proporcionar a las instituciones financieras una solución escalable que se puede integrar fácilmente en sus sistemas existentes. Esto es importante para las instituciones financieras que están creciendo rápidamente o que tienen un gran volumen de datos personales que administrar. 

•  Las empresas de PLN pueden ofrecer a las instituciones financieras una solución rentable que puede ahorrarles dinero a largo plazo. Esto se debe a que las empresas de PLN pueden aprovechar su experiencia y recursos para desarrollar y mantener modelos de IA precisos que sean más eficientes que los métodos manuales de detección de datos personales. 

•  Las empresas de PLN pueden proporcionar a las instituciones financieras una solución confiable que puede ayudarlas a cumplir con sus obligaciones legales. Esto se debe a que las empresas de PLN tienen un historial de desarrollo y mantenimiento de modelos de IA precisos que cumplen con los requisitos de GLBA, FCRA y RGPD. 

Si usted es una institución financiera que está buscando una manera de proteger los datos personales, lo alentamos a que considere asociarse con una empresa de PLN como Pangeanic, con un historial conocido en privacidad y apoyando plenamente los 4 pilares de la IA ética. 

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Ética en la IA: desafíos y responsabilidades en un mundo cada vez más digitalizado

La incorporación de la tecnología PLN en las prácticas de gestión de datos de las instituciones financieras ofrece numerosas ventajas, desde la detección precisa de datos personales y la anonimización hasta el procesamiento mejorado de datos y el cumplimiento de las regulaciones. 

Al asociarse con compañías especializadas en PLN como Pangeanic, las instituciones pueden acceder a modelos de IA listos para usar y ajustarlos para satisfacer sus necesidades únicas. 

Las empresas de PLN pueden ofrecerle una solución escalable, rentable y confiable que puede ayudarlo a cumplir con sus obligaciones legales. 

Adoptar PLN no es solo un paso hacia una mejor privacidad de datos, sino también un movimiento estratégico hacia una mayor eficiencia operativa y una ventaja competitiva en un mundo cada vez más impulsado por los datos.