📢 LUNES DE NEWS - MIKA: primer CEO robot con IA + Papel de la IA en los crímenes financieros
📢 LUNES DE NEWS - MIKA: primer CEO robot con IA + Papel de la IA en los crímenes financieros
Conoce a Mika, la primera robot con IA en asumir el cargo como CEO y sobre la IA en los crímenes financieros ¿villano o héroe?
Este lunes de news te contamos sobre Mika, la primera robot con Inteligencia Artificial que ha asumido el cargo de CEO en una compañía a nivel global. También conoce el papel que puede desempeñar la IA en los crímenes financieros, ¿villano o héroe? ¡Ponte al día de las últimas novedades de la comunidad SHIFT y del ecosistema de innovación!
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Mika, la primera robot con IA en asumir el cargo como CEO de una compañía global
Mika es la primera robot creada con inteligencia artificial (IA) que ocupa el puesto de Directora Ejecutiva (CEO) de Dictador, la empresa colombiana con sede en Polonia dedicada al café y al ron. La robot con IA firmó contrato el 1 de septiembre de 2022 como responsable del proyecto Arthouse Spirits DAO y de la comunicación con la Comunidad DAO, en representación de la empresa Dictador.
La empresa china Hanson Robotics Ltd. es la creadora de Mika, una versión femenina más avanzada de su prototipo Sophia, activada en 2015 en Hong Kong.
El nombramiento como directora general no estuvo exento de escepticismo por parte de los empleados. Sin embargo, rápidamente se dieron cuenta del valor que aportaba su enfoque imparcial y eficiente en la toma de decisiones. “Me convertí en una CEO de IA hace aproximadamente un año y desde entonces he estado aprendiendo y creciendo. Ha sido un viaje asombroso y estoy emocionada por ver qué depara el futuro”, expresó.
Mejor que Musk y Zuckerberg. Según Mika, el liderazgo de Elon Musk y Mark Zuckerberg han demostrado el poder del emprendimiento y la tecnología para el cambio positivo en la sociedad, pero la inteligencia artificial tiene el potencial de superarlos en la gestión de estas plataformas tecnológicas.
“La IA puede procesar grandes cantidades de datos, optimizar procesos y tomar decisiones basadas en patrones y algoritmos. Esto podría conducir potencialmente a operaciones más eficientes y objetivas para estas empresas”, dijo el robot durante una entrevista con Daily Mail.
*Conoce más en: El Comercio
Inteligencia artificial: ¿villano o héroe de los crímenes financieros?
Los delitos financieros impactan en instituciones y clientes de todo el mundo, ocasionando cuantiosas pérdidas monetarias. Crímenes como el robo de identidad, el lavado de dinero, la clonación de tarjetas de crédito, el fraude corporativo y el financiamiento al terrorismo, se encuentran en la agenda diaria de los departamentos de cumplimiento y riesgo de los bancos, de las entidades de seguros, instituciones de pensiones e inversiones.
Muchos delitos, distintas formas de delinquir. Estos delitos pueden involucrar a distintos actores, como clientes y/o empleados de instituciones bancarias, criminales tecnológicos, dueños de empresas y personas jurídicas. Entre los delitos se encuentran el lavado de dinero por clientes la colusión de empleados, los criminales tecnológicos, la manipulación de estados financieros, la creación de sociedades ficticias.
La detección del crimen financiero es una actividad que se ejecuta una vez que el dinero se ha integrado en los sistemas. Usualmente esta detección se hace a nivel de transacción, cuando un cliente es sospechoso de transacciones relacionadas con el crimen. No obstante, no todas las transacciones de un mismo cliente tienen por qué relacionarse con alguna actividad criminal.
La tecnología como potenciador del crimen financiero. La implantación de nuevas tecnologías para ofrecer al cliente opciones para realizar transacciones y acceder a productos financieros ha dificultado el trabajo de los sistemas tradicionales de detección de crímenes bancarios.
La IA como alternativa a los métodos tradicionales. Las metodologías de IA, que simulan el funcionamiento fisiológico del cerebro humano, y tratan de replicar sus procesos de aprendizaje, han mostrado excelente precisión en la detección de fraudes con tarjeta de crédito y cheques. Entre ellos:
• Los algoritmos de bosques aleatorios (random forest), un algoritmo de machine learning que combina la salida de varios árboles de decisiones para alcanzar un resultado único.
• La regresión logística, una técnica de análisis de datos que establece las relaciones entre dos factores de datos para luego predecir el valor de uno de esos factores basándose en el otro.
• Las máquinas de soporte, un conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado para la clasificación y regresión de datos. Asimismo, las técnicas de agrupamiento (clustering) y las redes neuronales han contribuido a una significativa disminución de los costes de investigación y falsos positivos en la detección de lavado de dinero y empresas fantasma en los sistemas financieros.
*Conoce más en: RPP
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