MADRID, 16 Sep. (Portaltic/EP) -
Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de las herramientas de Inteligencia Artificial (IA), como Watson de IBM, pueden ayudar a predecir los riesgos de impagos mediante el análisis de los informes de los auditores, permitiendo interpretar de forma automática hasta 2,4 millones de páginas de estos documentos.
Los 'ratings' de riesgo de impago de Iberinform calculan diariamente el riesgo de impago de los 3,3 millones de empresas y autónomos activos que operan en España mediante información pública.
Como ha informado IBM en un comunicado, Iberinform ha comenzado a ampliar los datos que utiliza para sus 'ratings' con la inclusión de los informes de auditoría no vinculantes de auditores externos sobre las cuentas anuales de las empresas, que se analizarán a través de la herramienta de IA Watson, de IBM.
Cada ejercicio, se publican unas 2,4 millones de páginas de informes de auditoría en los Registros Mercantiles, y en algunos casos el auditor constata que existen desviaciones relevantes en la elaboración de los estados financieros. El análisis de estos comentarios puede aportar elementos importantes a la hora de evaluar el riesgo comercial de una empresa más allá de sus cuentas.
Sin embargo, se trata de textos complejos, que no siguen una estructura normalizada y que son servidos en formato imagen, lo que dificultaba enormemente cualquier automatización del análisis, por lo que hasta ahora era necesario revisarlos manualmente por parte de expertos.
Iberinform ha automatizado el proceso y ya está utilizando las capacidades de la IA para capturar e interpretar la información relevante diseminada entre los millares de palabras que contiene cada informe de auditoría.
Esta medida evita riesgos de sesgo, según IBM, y acelera la alimentación por parte de los analistas de los modelos predictivos que recalculan los 'ratings' de riesgo de impago empresarial.
La solución incluye varias tecnologías alojadas en IBM cloud y servicios de IBM, desde el reconocimiento óptico de comentarios en formato imagen hasta IBM Watson Knowledge Studio, que extrae conceptos y datos relevantes para correlacionarlos.
A esto se añade el aprendizaje automático de Watson Machine Learning, que permite desplegar modelos de analítica avanzada sobre los datos correlacionados y devuelve el valor de esta variable predictiva que Iberinform incorpora en su modelo.
Para el entrenamiento del sistema se ha realizado el análisis de miles de auditorías de series históricas de los últimos tres años para identificar los datos relevantes que se correlacionan con el deterioro de la capacidad de pago de las empresas.