Automatización de Informes de Transacciones Sospechosas con Amazon Bedrock
La automatización de informes de transacciones sospechosas es una necesidad creciente en el sector financiero, especialmente ante el constante cambio de las regulaciones y la presión por mantener la conformidad. Amazon Web Services (AWS) ha desarrollado soluciones de inteligencia artificial generativa que permiten a las instituciones financieras crear informes de manera eficiente, mejorando la precisión y la entrega oportuna de los mismos.
La integración de AWS generative AI en los marcos de cumplimiento no solo optimiza la eficiencia, sino que también proporciona una mayor confianza en el sector financiero, ayudando a evitar las costosas consecuencias de la falta de cumplimiento. Esto, a su vez, contribuye a la estabilidad y la integridad del ecosistema financiero, beneficiando tanto a la industria como a los consumidores.
Introducción a Amazon Bedrock
Amazon Bedrock es un servicio de inteligencia artificial generativa gestionado que proporciona acceso a una amplia gama de modelos de base avanzados. Estos modelos permiten la creación eficiente de aplicaciones de IA generativa, priorizando la privacidad y la seguridad. Utilizando técnicas avanzadas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), Bedrock permite enriquecer los prompts de los modelos con información contextual relevante de fuentes externas, optimizando así la precisión de las respuestas generadas.
Arquitectura de la Solución para la Generación de Informes
La solución propuesta utiliza diversos servicios de AWS, incluyendo Amazon Bedrock, Lambda, Amazon S3 y OpenSearch. A continuación, se describe el flujo de trabajo de la solución:
- El usuario solicita la creación de un borrador de informe a través de una aplicación de negocio.
- La aplicación llama a Amazon Bedrock Agents, que ha sido preconfigurado para interactuar con el usuario y recopilar la información necesaria.
- El agente invoca Amazon Bedrock Knowledge Bases para obtener información sobre entidades fraudulentas.
- Si la información no está disponible, el agente solicita al usuario que proporcione una URL o una descripción de la entidad.
- Se utiliza una función Lambda para rastrear la información de la URL proporcionada y almacenar los datos en un bucket de Amazon S3.
- Finalmente, el conocimiento obtenido se utiliza para generar un informe detallado.
Implementación de la Solución
Para implementar la solución se requiere habilitar el acceso a modelos en Amazon Bedrock, específicamente para Amazon Titan Text Embeddings V2 y Anthropic Claude 3.5 Haiku. La configuración se puede realizar mediante AWS Cloud Development Kit (CDK) o manualmente, siguiendo pasos específicos para cada componente de la solución.
Despliegue con AWS CDK
Para configurar la solución utilizando el AWS CDK, los pasos incluyen:
- Instalar el AWS CDK en el entorno.
- Actualizar el AWS CDK a la versión más reciente.
- Inicializar el entorno del AWS CDK en la cuenta de AWS.
- Clonar el repositorio de GitHub que contiene los archivos de solución.
- Activar el entorno virtual y desplegar las pilas de backend y frontend.
Despliegue Manual
Si se opta por la implementación manual, se debe seguir un proceso que incluye:
- Crear un bucket en Amazon S3 para almacenar documentos.
- Configurar una función Lambda para rastrear y extraer información de sitios web.
- Establecer Amazon Bedrock Knowledge Bases y Agents.
Pruebas y Mantenimiento
Una vez que la solución está implementada, se puede realizar una prueba mediante el uso de un entorno de chat para comprobar cómo el agente interactúa y solicita la información necesaria para generar un informe. Se recomienda limpiar los recursos creados para evitar costos innecesarios, eliminando la función Lambda y el bucket de S3 al finalizar las pruebas.
Conclusión
Las capacidades de Amazon Bedrock ofrecen un entorno robusto para la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Con una integración efectiva de tecnologías avanzadas y un enfoque en la seguridad y la privacidad, esta solución es ideal para la automatización de procesos de cumplimiento en el sector financiero.
Para más detalles sobre la implementación de esta solución, consulte el artículo original en el siguiente enlace: AWS Blog sobre Generación de Informes de Transacciones Sospechosas.
