{"id":34998,"date":"2025-11-12T13:57:11","date_gmt":"2025-11-12T16:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=34998"},"modified":"2025-11-12T13:56:55","modified_gmt":"2025-11-12T16:56:55","slug":"explicacion-de-modelos-financieros-eliminando-transacciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/explicacion-de-modelos-financieros-eliminando-transacciones\/","title":{"rendered":"Explicaci\u00f3n de Modelos Financieros Eliminando Transacciones"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Author: Denis Reis<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfC\u00f3mo puedes confiar en un modelo para apoyar decisiones financieras si no puedes entender sus decisiones? Para nosotros, esto no era solo una pregunta acad\u00e9mica. Era un requisito fundamental para la seguridad, la depuraci\u00f3n (debugging) y la implementaci\u00f3n responsable. Aqu\u00ed en Nubank, estamos aprovechando el auge de las arquitecturas basadas en transformer, que han permitido el desarrollo de modelos fundacionales (foundation models) que descubren autom\u00e1ticamente caracter\u00edsticas generales y aprenden representaciones directamente a partir de datos de transacciones brutos. Al procesar secuencias de transacciones (a menudo convirti\u00e9ndolas en \u00abtokens\u00bb, como lo har\u00eda un modelo de lenguaje natural), estos sistemas pueden resumir de manera eficiente comportamientos financieros complejos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esta publicaci\u00f3n, exploramos la explicabilidad de dichos modelos, es decir, la capacidad de examinar c\u00f3mo una sola transacci\u00f3n, y sus propiedades individuales, influye en la predicci\u00f3n final producida por un modelo. En este nuevo escenario, donde un transformer procesa una secuencia de transacciones, las herramientas est\u00e1ndar presentan limitaciones y requisitos que hacen dif\u00edcil su mantenimiento en un entorno en r\u00e1pida evoluci\u00f3n como el nuestro. Sin embargo, adoptamos un enfoque m\u00e1s simple: Leave One Transaction Out (LOTO), que se traduce como \u00abDejar una Transacci\u00f3n Afuera\u00bb. Puede proporcionar una buena evaluaci\u00f3n del impacto de las transacciones (y sus propiedades) en la predicci\u00f3n final del modelo, al mismo tiempo que es f\u00e1cilmente compatible con pr\u00e1cticamente cualquier arquitectura de modelo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Por Qu\u00e9 la Explicabilidad es Crucial para los Modelos Fundacionales de Transacciones<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Comprender c\u00f3mo la entrada (input) influye en la salida (output) de estos modelos es primordial para la implementaci\u00f3n responsable, la mejora continua y, fundamentalmente, para el monitoreo y la prevenci\u00f3n de explotaciones maliciosas.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Monitoreo del Comportamiento del Modelo y Desviaci\u00f3n (Drift):<\/strong> La explicabilidad nos permite rastrear cambios en la importancia relativa de diferentes tipos de transacciones a lo largo del tiempo. Tales cambios pueden indicar un giro en la forma en que los clientes interact\u00faan con sus finanzas, lo que podr\u00eda requerir la actualizaci\u00f3n de nuestros modelos y reglas de decisi\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Depuraci\u00f3n y Obtenci\u00f3n de Insights:<\/strong> Es esencial entender c\u00f3mo las diferentes partes de la entrada contribuyen a la salida de un modelo, tanto para predicciones individuales (explicabilidad local) como en todo el conjunto de datos (explicabilidad global). Este insight es invaluable para depurar anomal\u00edas del modelo, profundizar nuestra comprensi\u00f3n de los comportamientos financieros y guiar la \u00abselecci\u00f3n de caracter\u00edsticas\u00bb (feature selection) al destacar qu\u00e9 tipos de transacciones son m\u00e1s relevantes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Monitoreo y Prevenci\u00f3n de Explotabilidad Maliciosa (Exploitability):<\/strong> Esta es una preocupaci\u00f3n central. Definimos \u00abexplotabilidad\u00bb como una vulnerabilidad del modelo que usuarios maliciosos podr\u00edan aprovechar para manipular evaluaciones de comportamiento, lo que podr\u00eda llevar a beneficios injustificados u otros resultados indeseables. En el caso de estos modelos, una vulnerabilidad podr\u00eda ser una transacci\u00f3n f\u00e1cilmente producida por un actor malicioso y que, cuando est\u00e1 presente, hace que el modelo produzca una salida que conduce a un resultado irrazonablemente m\u00e1s favorable para el actor. Al monitorear cambios en el comportamiento del cliente, podemos detectar explotaciones activas, y al examinar cu\u00e1n relevantes son las transacciones para la predicci\u00f3n antes de la implementaci\u00f3n, podemos detectar vulnerabilidades potenciales.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo Explicar?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al abordar la explicabilidad del modelo, un enfoque est\u00e1ndar en la literatura y la industria es SHAP [1], un potente <em>framework<\/em> para la explicabilidad local que posee varias propiedades beneficiosas para nuestro caso de uso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para cada punto de datos, SHAP asigna un valor \u2014al que nos referiremos como importancia\u2014 a cada componente de la entrada que representa cu\u00e1nto ese componente est\u00e1 alejando la predicci\u00f3n del modelo de una predicci\u00f3n de l\u00ednea de base (generalmente, la predicci\u00f3n promedio de un conjunto de datos proporcionado como \u201cdatos de fondo\u201d). Por ejemplo, si el valor SHAP de un atributo es grande para un punto de datos espec\u00edfico, esa caracter\u00edstica est\u00e1 empujando la predicci\u00f3n del modelo de ese punto hacia arriba. Podemos pasar de estas evaluaciones de explicabilidad local a una global, agregando los valores SHAP, como el valor absoluto promedio, en varios puntos de datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En nuestro contexto, nuestra entrada es una secuencia de transacciones, que para <em>transformers<\/em> se representan como una secuencia de grandes <em>embeddings<\/em>. En este escenario, al evaluar la relevancia de las transacciones como un todo en la predicci\u00f3n del modelo, los valores SHAP de las dimensiones individuales del <em>embedding<\/em> no son relevantes. Afortunadamente, en tales casos, SHAP puede agrupar estas partes m\u00e1s peque\u00f1as en entradas de transacci\u00f3n y asignar un \u00fanico valor SHAP a cada transacci\u00f3n como un todo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro aspecto muy positivo de SHAP es que es agn\u00f3stico a la arquitectura del modelo: podemos calcular los valores SHAP independientemente de c\u00f3mo opere internamente. Esta propiedad es especialmente relevante para nosotros, ya que estamos explorando diversas arquitecturas diferentes, incluidas arquitecturas h\u00edbridas que combinan redes neuronales y modelos basados en \u00e1rboles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aunque SHAP satisface nuestros requisitos de explicabilidad, desafortunadamente, es computacionalmente prohibitivo para casos de uso de redes neuronales profundas (<em>deep neural networks<\/em>) como el nuestro. Esto llev\u00f3 a la exploraci\u00f3n de aproximaciones m\u00e1s eficientes y basadas en gradientes, como Integrated Gradients (IG) [2] o Layer-Wise Relevance Propagation (LRP) [3]. Sin embargo, si bien son m\u00e1s eficientes, perdemos algunas propiedades de SHAP que nos son valiosas, lo que hace que la adopci\u00f3n de estos otros enfoques sea desafiante.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El primer desaf\u00edo es que, a diferencia de SHAP, estos m\u00e9todos no pueden agrupar componentes para obtener una \u00fanica importancia para toda la transacci\u00f3n; necesitar\u00edamos agregar estos valores individuales de alguna manera. Investigamos diferentes esquemas de agregaci\u00f3n para atribuciones basadas en gradientes, y los que consideramos mejores tendieron a usar valores absolutos. El problema, en este caso, es que acaban desestimando la direccionalidad (es decir, si una transacci\u00f3n empuj\u00f3 la predicci\u00f3n hacia arriba o hacia abajo).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, en nuestro caso particular, no pudimos separar f\u00e1cilmente la importancia que una transacci\u00f3n tiene debido a sus atributos (valor, d\u00eda de la semana, etc.) de su posici\u00f3n en la secuencia: el modelo parec\u00eda asignar gran importancia a la primera y la \u00faltima transacci\u00f3n de una secuencia, independientemente de sus otras caracter\u00edsticas. Planteamos la hip\u00f3tesis de que esto se debe probablemente a c\u00f3mo el modelo \u201centiende\u201d la secuencia, es decir, la estructura de los datos de entrada. Este sesgo se visualiza en la figura a continuaci\u00f3n, donde las puntuaciones de importancia se concentran fuertemente en ambos extremos de la secuencia de transacciones. <em>Descargo de responsabilidad: esta figura, as\u00ed como las otras figuras mostradas en esta publicaci\u00f3n, se basa en datos sintetizados que ilustran el comportamiento observado en nuestros datos reales.<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"35000\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/explicacion-de-modelos-financieros-eliminando-transacciones\/image-31\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?fit=1600%2C1200&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,1200\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?fit=1024%2C768&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=1024%2C768&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-35000\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=1024%2C768&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=300%2C225&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=768%2C576&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=1536%2C1152&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=1200%2C900&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=800%2C600&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=600%2C450&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=400%2C300&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?resize=200%2C150&amp;ssl=1 200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-11.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro punto es que los m\u00e9todos basados en gradiente no son agn\u00f3sticos a la arquitectura: requieren modelos diferenciables y acceso a los gradientes internos, lo cual es incompatible con algunas de las arquitecturas que estudiamos. Adem\u00e1s, ciertos m\u00e9todos imponen reglas espec\u00edficas por tipo de capa (como LRP) o exigen la definici\u00f3n de entradas \u00abneutrales\u00bb complejas (como IG). Esto hac\u00eda que el mantenimiento de estos m\u00e9todos fuera muy costoso frente a nuestra velocidad de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Finalmente, tambi\u00e9n evaluamos LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) [4], otra alternativa agn\u00f3stica a la arquitectura. Pero LIME exige generar nuevos conjuntos de datos con perturbaciones y entrenar modelos sustitutos para cada explicaci\u00f3n, lo que aumenta el costo computacional e introduce nuevas capas de complejidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos desaf\u00edos nos llevaron a una soluci\u00f3n m\u00e1s simple y directa: LOTO (Leave One Transaction Out), que sigue satisfaciendo nuestras necesidades, manteniendo la compatibilidad con cualquier arquitectura, entregando valores direccionales y ofreciendo explicabilidad local y global.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Leave One Transaction Out (LOTO)<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una caracter\u00edstica com\u00fan entre todas las arquitecturas que usamos es la capacidad de manejar secuencias variables de transacciones. Esto permite medir el impacto marginal real de una transacci\u00f3n de forma sencilla: simplemente elim\u00ednala y observa qu\u00e9 cambia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El m\u00e9todo es directo: elimine cada transacci\u00f3n de la secuencia de un cliente, una a la vez, y mida la diferencia entre la nueva predicci\u00f3n y la original. Esto revela directamente el impacto de esa transacci\u00f3n espec\u00edfica en ese contexto fijo. Pregunta: \u00ab\u00bfCu\u00e1l fue la contribuci\u00f3n directa de la presencia de esta transacci\u00f3n en particular a la predicci\u00f3n, considerando la presencia de todas las dem\u00e1s transacciones (el contexto)?\u00bb A esta contribuci\u00f3n la llamamos Valor LOTO.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es importante aclarar qu\u00e9 significa \u00abeliminar\u00bb en este contexto. Esto no es como la ablaci\u00f3n tradicional de caracter\u00edsticas, que ser\u00eda an\u00e1loga a alterar el espacio de caracter\u00edsticas (por ejemplo, modelarg P(y | a=i, b=j) en lugar del original P(y | a=i, b=j, c=k)).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado que nuestros modelos est\u00e1n dise\u00f1ados para procesar conjuntos o secuencias de transacciones de longitud variable, \u00abeliminar\u00bb una es simplemente un cambio en los datos de entrada para una sola predicci\u00f3n, mientras que la arquitectura del modelo permanece fija. Conceptualmente, es como la diferencia entre evaluar P(y | &#8230; transaction_c=PRESENT) and P(y | &#8230; transaction_c=ABSENT). Solo estamos alimentando el modelo con una secuencia con un elemento menos para ver c\u00f3mo cambia su salida.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El principal inconveniente es que LOTO solo prueba las transacciones una por una. Esto significa que nos perdemos los efectos de interacci\u00f3n. Por ejemplo, un pago a una compa\u00f1\u00eda de servicios p\u00fablicos puede ser insignificante por s\u00ed solo, pero cuando se combina con un retiro grande e inesperado, los dos juntos pueden tener un gran impacto. LOTO no puede capturar este efecto combinado (lo que llamamos efectos de interacci\u00f3n). Aceptamos esta compensaci\u00f3n por las grandes ganancias en simplicidad y eficiencia computacional, reservando an\u00e1lisis de interacci\u00f3n m\u00e1s complejos para futuros trabajos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aplicamos LOTO en dos modos distintos: un an\u00e1lisis global para comprender tendencias generales, eligiendo y eliminando aleatoriamente una transacci\u00f3n de cada cliente en un conjunto grande, y un an\u00e1lisis local para depuraci\u00f3n profunda, eliminando cada transacci\u00f3n, una a la vez, de la secuencia de un solo cliente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En cualquier caso, cada transacci\u00f3n eliminada crea una nueva variante de la entrada original que el modelo debe procesar. En el primer caso, dado que eliminamos solo una transacci\u00f3n de cada punto de datos, el n\u00famero total de variantes es el mismo que el n\u00famero de puntos de datos en el dataset. Con cientos de miles a millones de estos puntos de datos, podemos construir agregaciones s\u00f3lidas o incluso entrenar meta-modelos simples (como un \u00e1rbol de decisi\u00f3n) en los resultados de LOTO para descubrir autom\u00e1ticamente reglas como: \u201cLas transacciones de tipo X por encima de la cantidad Y tienen consistentemente un impacto negativo\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ejemplo, como se ilustra en la figura a continuaci\u00f3n, pudimos identificar que el tipo de transacci\u00f3n tiene un sesgo claro en el impacto sobre un cierto objetivo binario. Una vez m\u00e1s, la figura se basa en datos sintetizados con fines ilustrativos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"35006\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/explicacion-de-modelos-financieros-eliminando-transacciones\/image-34\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?fit=1600%2C1200&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,1200\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?fit=1024%2C768&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=1024%2C768&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-35006\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=1024%2C768&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=300%2C225&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=768%2C576&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=1536%2C1152&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=1200%2C900&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=800%2C600&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=600%2C450&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=400%2C300&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?resize=200%2C150&amp;ssl=1 200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-13.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para un an\u00e1lisis local profundo de un solo cliente, eliminamos cada una de sus transacciones, una por una, generando cientos de variantes para cada cliente. Esto es sustancialmente m\u00e1s costoso computacionalmente que las t\u00e9cnicas basadas en gradientes, que generalmente requieren ejecutar el modelo solo una vez. Por esta raz\u00f3n, reservamos los an\u00e1lisis locales para inmersiones profundas espec\u00edficas. Sin embargo, a este respecto, LOTO proporciona una imagen m\u00e1s clara de la importancia de una transacci\u00f3n, libre del sesgo posicional que puede inducir a error a los m\u00e9todos basados en gradientes. Al medir directamente el impacto de la eliminaci\u00f3n de una transacci\u00f3n, LOTO ayuda a distinguir si una transacci\u00f3n es importante por su contenido o simplemente por su ubicaci\u00f3n en la secuencia. Como ilustra la figura a continuaci\u00f3n, LOTO revela una distribuci\u00f3n mucho m\u00e1s uniforme de transacciones de alto impacto, ayud\u00e1ndonos a diagnosticar con precisi\u00f3n el comportamiento del modelo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"455\" data-attachment-id=\"35009\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/explicacion-de-modelos-financieros-eliminando-transacciones\/image-35\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?fit=1600%2C711&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,711\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?fit=1024%2C455&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?resize=1024%2C455&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-35009\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?resize=1024%2C455&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?resize=300%2C133&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?resize=768%2C341&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?resize=1536%2C683&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?resize=1200%2C533&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-14.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tenga en cuenta que, en la figura anterior, todav\u00eda es visible que las transacciones m\u00e1s recientes suelen tener m\u00e1s impacto. Otra forma de visualizar esto en el an\u00e1lisis global es simplemente verificando la correlaci\u00f3n entre la antig\u00fcedad de una transacci\u00f3n y su impacto en la predicci\u00f3n, como se muestra a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" data-attachment-id=\"35003\" data-permalink=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/explicacion-de-modelos-financieros-eliminando-transacciones\/image-32\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?fit=1600%2C1200&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1600,1200\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"image\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?fit=1024%2C768&amp;ssl=1\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=1024%2C768&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-35003\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=1024%2C768&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=300%2C225&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=768%2C576&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=1536%2C1152&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=1200%2C900&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=800%2C600&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=600%2C450&amp;ssl=1 600w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=400%2C300&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?resize=200%2C150&amp;ssl=1 200w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/image-12.png?w=1600&amp;ssl=1 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n: La Simplicidad como Caracter\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En nuestro camino para construir un sistema de IA financiera confiable e interpretable, encontramos que el m\u00e9todo de explicabilidad m\u00e1s simple fue tambi\u00e9n el m\u00e1s efectivo. Al medir directamente el impacto de la eliminaci\u00f3n de cada transacci\u00f3n, LOTO proporciona insights claros, procesables e imparciales que son robustos frente a nuestra cambiante arquitectura de modelo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">References<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[1] Lundberg, S. M., &amp; Lee, S. I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. arXiv. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1705.07874\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1705.07874<\/a>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[2] Sundararajan, M., Taly, A., &amp; Yan, Q. (2017). Axiomatic Attribution for Deep Networks. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, 70, 3319-3328. arXiv. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1703.01365\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1703.01365<\/a>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">[3] Bach, S., Binder, A., Montavon, G., Klauschen, F., M\u00fcller, K. R., &amp; Samek, W. (2015). On pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions by layer-wise relevance propagation. PLoS ONE, 10(7), e0130140. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0130140\">https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0130140<\/a>&nbsp;[4] Ribeiro, M. T., Singh, S., &amp; Guestrin, C. (2016). \u00abWhy Should I Trust You?\u00bb: Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135\u20131144. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1602.04938\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1602.04938<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p> Explicamos c\u00f3mo utilizamos el m\u00e9todo LOTO para entender el impacto real de cada transacci\u00f3n en los modelos financieros.<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":34993,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[778793308,2509,2508],"tags":[2597,2544,2564,2543,2500],"class_list":["post-34998","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-research-es","category-data-analytics-es","category-data-science-machine-learning-es","tag-engineering-culture-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-large-language-models-es","tag-machine-learning-es","tag-software-engineering-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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