SHARC: Interpretabilidad SHAP en capital regulatorio ICAAP y CCAR

En el ámbito de la supervisión bancaria, los marcos normativos como ICAAP y CCAR exigen una transparencia total en la estimación del capital regulatorio. Sin embargo, la adopción de modelos avanzados de machine learning, como la regresión por procesos gaussianos (GPR), se topa con el conocido problema de la caja negra: aunque su precisión predictiva supera a los métodos paramétricos tradicionales, su falta de interpretabilidad dificulta la auditoría por parte de los supervisores. Para resolver este desafío, surge SHARC, un marco de explicabilidad basado en valores SHAP que descompone el Valor en Riesgo en estrés (SVaR) en componentes ligados a la media y la volatilidad, permitiendo un vínculo auditable entre los escenarios macro —como guerras, riesgos climáticos o burbujas tecnológicas— y los requerimientos de capital. Este enfoque no solo satisface los criterios de precisión local, consistencia y eficiencia de la teoría de juegos cooperativos, sino que también demuestra que, bajo condiciones extremas, la magnitud direccional de las pérdidas (componente de rendimiento medio) pesa más que la volatilidad base, orientando así las estrategias de cobertura y fijación de límites de capital. Para las entidades que buscan implementar soluciones de este tipo, es clave contar con un socio tecnológico que ofrezca inteligencia artificial para empresas con un enfoque ético y auditable. En Q2BSTUDIO desarrollamos software a medida que integra modelos explicables, aprovechando además nuestros servicios cloud AWS y Azure para escalar infraestructuras de cómputo intensivo. Nuestra oferta incluye también agentes IA personalizados, servicios de inteligencia de negocio con Power BI para visualizar los factores de riesgo, y ciberseguridad para proteger los datos regulatorios. Así, combinamos aplicaciones a medida, inteligencia artificial y experiencia en cloud para que las instituciones financieras cumplan con los estándares FRTB, ICAAP Pillar 2 y CCAR sin renunciar a la innovación.