Las instituciones financieras se enfrentan hoy a un mundo regulatorio cada vez más complejo que exige mecanismos de cumplimiento robustos y eficientes. Aunque las organizaciones tradicionalmente invierten innumerables horas revisando regulaciones como las normas de Prevención de Lavado de Dinero (AML) y el Acta de Secreto Bancario (BSA), las soluciones modernas de inteligencia artificial (IA) ofrecen un enfoque transformador ante este desafío. El uso de Amazon Bedrock Knowledge Bases junto con CrewAI, un marco de orquestación de múltiples agentes de código abierto, permite a las organizaciones desplegar sistemas inteligentes donde varios agentes de IA colaboran para automatizar y simplificar procesos de cumplimiento específicos. Esta potente combinación posibilita que las instituciones financieras pasen de revisiones de cumplimiento manuales y que consumen mucho tiempo a un enfoque de gestión asistida que se adapta a los requisitos regulatorios en evolución.
Este artículo explora cómo los agentes de IA pueden agilizar el cumplimiento y satisfacer los requisitos regulatorios para las instituciones financieras utilizando Amazon Bedrock y CrewAI. Se demostrarán los pasos para construir un sistema de múltiples agentes que puede resumir automáticamente nuevas regulaciones, evaluar su impacto en las operaciones y proporcionar orientación técnica prescriptiva. Con esta estrategia, las organizaciones aprenderán a crear una solución de cumplimiento automatizada y comprensiva.
La arquitectura de esta solución puede adaptarse para ayudar a sistemas de salud, permitir a los fabricantes mantener documentación de seguridad ISO y asistir a minoristas en el monitoreo de las regulaciones publicitarias de la Comisión Federal de Comercio (FTC). Además, ofrece un amplio potencial para la automatización de procesos y mejoras de eficiencia en diversos sectores, como el legal, financiero o de recursos humanos.
Los actores clave en este enfoque son los agentes especializados que trabajan en conjunto para simplificar el ciclo de vida del cumplimiento. Este sistema emplea tres agentes principales: un agente analista de cumplimiento que monitorea y analiza continuamente los cambios regulatorios, un agente especialista en cumplimiento que transforma los requisitos en políticas organizacionales, y un agente arquitecto empresarial que diseña e implementa los controles de seguridad necesarios. CrewAI proporciona el marco de código abierto para orquestar este sistema colaborativo, permitiendo a estos agentes colaborar mientras mantienen transiciones claras y responsabilidad.
Aunque esta solución ejemplifica las capacidades de CrewAI, es importante subrayar que los agentes de Amazon Bedrock también admiten de forma nativa la colaboración entre múltiples agentes. No obstante, se eligió CrewAI para esta demostración para mostrar cómo los marcos de código abierto pueden ampliar las capacidades de Amazon Bedrock manteniendo una seguridad de nivel empresarial.
Para desarrollar una solución de múltiples agentes utilizando CrewAI, primero se deben definir los agentes con roles específicos en un archivo de configuración. El siguiente paso es asignarles tareas y establecer los procesos de ejecución. Con la integración de conocimientos específicos del dominio a través de las bases de conocimiento de Amazon Bedrock, las organizaciones pueden enriquecer su solución. Asimismo, las guardrails de Amazon Bedrock aseguran que las aplicaciones de IA generativa operen de manera responsable y segura, filtrando contenido inapropiado.
En conclusión, la automatización del ciclo de vida de cumplimiento, desde la monitorización de cambios regulatorios hasta la implementación de controles técnicos, puede llevarse a cabo sin un esfuerzo manual extenso. Esta solución demuestra cómo las capacidades de la IA pueden complementar y simplificar los flujos de trabajo de cumplimiento existentes, sirviendo de punto de partida práctico para las organizaciones que buscan optimizar estos procesos.
vía: AWS machine learning blog
