La Directriz OSFI E-23 entra en vigor el 1 de mayo de 2027 y define modelo de manera suficientemente amplia para incluir asistentes de IA usados en trabajo de fraude y AML. Si los analistas dependen de un copiloto de IA para tomar o apoyar decisiones, la institución debe presentar el mismo paquete de gobernanza que para cualquier otro modelo material.
Por qué los asistentes de IA son modelos bajo E-23
E-23 define un modelo como 'una aplicación de supuestos teóricos, empíricos o de juicio, incluyendo métodos IA/ML, que procesa datos de entrada para generar resultados.'
La prueba clave no es si el asistente de IA se llama 'modelo' internamente, es si sus resultados alimentan decisiones por las que la institución es responsable.
Materialidad: copilotos de fraude y AML rara vez son de bajo riesgo
E-23 pide a las instituciones que escalonen modelos por riesgo. Modelos que apoyan decisiones con impacto en el cliente, informes regulatorios o resultados de fraude y AML tienden hacia materialidad más alta.
El escalonamiento conduce a la profundidad de validación, documentación y monitoreo requeridos.
El requisito de explicabilidad
Un modelo IA material bajo E-23 necesita explicaciones documentadas de cómo se producen sus resultados. Para un copiloto de fraude eso significa más que 'usamos un LLM.'
Un asistente IA fundamentado tiene una ventaja aquí. Porque sus respuestas citan los registros de donde vienen.
Trilla de auditoría y monitoreo
Cada conversación con el copiloto, cada registro al que accedió y cada output que un analista usó debe estar registrado de manera que soporte revisión posterior.
El monitoreo debe cubrir deriva de precisión, deriva de uso y señales de incidentes.
La cascada de proveedores
Si el copiloto IA es de un proveedor tercero, la institución sigue siendo dueña del riesgo de modelo. El proveedor debe producir un paquete de evidencia E-23.
UMCA envía AI Navigator con este paquete de evidencia por diseño.