Extracción Automática de Indicadores de Sostenibilidad
BBVA, un gigante bancario con fuerte influencia en España, Turquía y Latinoamérica, se enfrenta diariamente al reto de evaluar la sostenibilidad de las empresas a través de los indicadores ESG (Environmental, Social, and Governance) para la concesión de créditos. Este proceso es complejo y consume mucho tiempo debido a la necesidad de analizar extensas memorias anuales llenas de información desorganizada. Para superar este obstáculo y optimizar sus procesos con tecnología avanzada, BBVA necesitaba una solución que automatizara la extracción de estos indicadores de manera eficaz.
En WhiteBox, identificamos rápidamente que los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) eran la solución ideal para abordar este desafío. Desarrollamos una aplicación pionera que emplea el marco de trabajo Langchain y la tecnología LLM de OpenAI (GPT-4), diseñada para extraer indicadores ESG de un conjunto de documentos con precisión y eficiencia. Complementamos esta innovación con una herramienta interactiva de visualización, Microsoft Power BI, permitiendo una exploración dinámica de los datos extraídos.
La implementación de nuestra solución de extracción automática de indicadores ESG ha cambiado la manera en que BBVA aborda el análisis de la sostenibilidad empresarial de sus clientes. Ahora, el banco puede priorizar la financiación de negocios sostenibles sin invertir el valioso tiempo de los analistas financieros en la revisión manual de documentos. El acceso rápido a los indicadores ESG a través de un dashboard interactivo no solo ha optimizado los procesos internos, sino que también ha generado ahorros significativos de tiempo y recursos.
Data Science Implant
Data Engineering Implant
