Método de ayuda a la toma de decisiones sobre compratibilidad sox basado en un sistema inteligente multiagente argumentativo

Abstract

[ES]Cada vez más, nuestra sociedad está ligada a la estabilidad de los mercados financieros y esta última depende en gran medida de la actitud de los actores implicados: empresas, mercados bursátiles, inversores, organismos de control, etc. La Ley SOX (Sarbanes-Oxley Act), de obligado cumplimiento en EEUU y estándar de facto en el resto del mundo tiene como objetivo velar por dicha estabilidad. En este estudio se presenta un nuevo modelo de ayuda a la toma de decisiones sobre el cumplimiento de dicha normativa utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. En concreto se propone un modelo de sistema experto multiagente basado en técnicas de negociación argumentativa que permite verificar si determinadas operaciones económicas y financieras empresariales cumplen o no con dicha normativa, proporcionando una medida de calidad de las mismas y ayudando a las propias empresas, auditores y organismos de control a tomar una decisión al respecto. Este modelo constituye un enfoque novedoso para resolver este tipo de problemas debido principalmente al diseño original y posterior combinación de sus principales elementos : (1) un protocolo de diálogo basado en búsqueda de información, (2) un protocolo de valoración de hechos, (3) una base inicial de conocimiento experto previo y proveniente de experiencias de negocio reales, (4) un protocolo intra-agente argumentativo deductivo de toma de decisiones, (5) un protocolo de aprendizaje semiautomático, dinámico y capaz de gestionar conocimiento difuso, (6) un protocolo de diálogo deliberativo conjunto y por último (7) un protocolo concluyente de toma de decisiones orientado a guiar y ayudar en la toma de la decisión final sobre la compatibilidad positiva o negativa del caso de de negocio analizado con la legislación SOX. Se trata además de un modelo único y original debido fundamentalmente a la incorporación de conocimiento y procesos provenientes de una amplia experiencia en la materia junto con el diseño original de su protocolo de aprendizaje íntimamente ligado a la naturaleza del problema a resolver, que permite al sistema aprovechar la experiencia pasada, gestionar conocimiento bajo incertidumbre y estar al tanto de la evolución del mundo exterior, permitiendo al sistema evolucionar más allá de su conocimiento inicial y mejorar su eficiencia a lo largo del tiempo.