¿Eres de confianza? Es una pregunta que los bancos y servicios financieros hacen cuando determinan quién califica para un préstamo, tarjeta de crédito, hipoteca, etc. Incluso en la era de la inteligencia artificial (IA), seguimos viendo lagunas en el sistema. Este artículo explorará el puntaje crediticio tradicional, quiénes están en riesgo, capitalizando lo "no bancario", y cómo la IA puede trabajar a favor o en contra de un cambio positivo en el proceso de negación de crédito.
La lógica de la puntuación de crédito
En la década de 1950, dos hombres llamados Bill Fair y Earl Isaac crearon un sistema automatizado de puntuación que finalmente se convirtió en el FICO puntuación. Con el tiempo, la necesidad de regulación se hizo evidente a medida que más bancos adoptaron el sistema de puntuación. El Ley de Información Crediticia JustaLa Ley de Protección de Datos, aprobada en 1970, creó un sistema regulado alrededor del cual se recogían los datos, lo que se podía informar, por cuánto tiempo y cómo los consumidores podían obtener copias de sus informes de crédito.
Durante años, las tarjetas de puntuación tradicionales, los modelos lineales, los árboles de decisión y la puntuación FICO han desempeñado un papel importante en la determinación de quién puede y quién no puede optar a diversas líneas de crédito. Aunque no cuentan el historial completo de un solicitante, siguen siendo utilizadas por El 90% de los principales prestamistas en América.
Cuando se le niega el crédito, la ley federal requiere que un prestamista le diga por qué. Esta es una política razonable en varios frentes. En primer lugar, proporciona al consumidor la información necesaria para tratar de mejorar sus posibilidades de recibir crédito en el futuro. En segundo lugar, crea un registro de decisión para (idealmente) ayudar a asegurar contra la discriminación ilegal. Como el deseo de capitalizar en los no bancarizados - lo que Banquero americano define como aquellos con acceso limitado al crédito - crece, más bancos están recurriendo a la tecnología para cambiar el juego. Una forma en que los servicios financieros están repensando la negación de crédito es usando inteligencia artificial.
Determinar quién es digno
Un Efma El informe encontró que el 58% de los proveedores bancarios creen que la IA tendrá un impacto significativo en la industria de la tecnología de punta. Hoy en día, los prestamistas han estado usando algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas grandes y pequeños, haciendo los procesos manuales más simples, precisos, rápidos y menos costosos.
Hay un número creciente de inicios, como CredoLab...centrándose en el uso de modelos de puntuación alternativos para predecir la fiabilidad de los prestatarios. Los modelos de puntuación obsoletos como la puntuación FICO dependen de una cantidad limitada de datos en el proceso de toma de decisiones, dejando a millones de estadounidenses fuera del ciclo de vida de los préstamos. Para aquellos que están en los 500 y 600 más altos o cualquier otro prestatario en la cúspide de los números de corte, estos modelos alternativos pueden ayudar significativamente.
Entonces, ¿qué está frenando a más prestamistas a adoptar este tipo de modelos alternativos? Para algunos, es una combinación de software heredado, la resistencia al cambio del mercado y C-suite, junto con los requisitos reglamentarios que hacen que el progreso importante sea lento de lograr. Estos desafíos existen a pesar de las demandas en el volátil mercado financiero, lo que presiona a los bancos a satisfacer las demandas de los clientes independientemente de los obstáculos existentes. Las tecnologías emergentes como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y automatización son la forma en que la industria financiera se está adaptando a los cambios del mercado, junto con la creciente necesidad de atender a aquellos que antes se consideraban "no merecedores de crédito".
Por otra parte, muchos expertos especulan que los bancos no están dispuestos a modificar sus modelos de puntuación basándose en el hecho de que no sería en su mejor interés. De acuerdo con PizarraLos bancos y las agencias de crédito se basan en los datos recogidos de los consumidores para producir sus propios modelos de puntuación, creando puntuaciones internas de riesgo contra los consumidores considerados como "indignos" de aumentos de crédito. Esto supone un riesgo sustancial no sólo para el consumidor sino también para la integridad de la industria bancaria.
AI: Un reemplazo viable
Es bien sabido que la tecnología es neutral. Es lo que elegimos hacer con la tecnología que puede ser para bien o para mal. En la era de la IA, agentes aumentados como los chatbots, asistentes virtuales, robots y otros automatismos se incorporan a nuestras vidas cada día más. Hoy en día, los datos son una moneda. Para los modelos de puntuación de crédito, esto es una gran noticia.
El CEO de ZestFinance recientemente argumentó, "Todos los datos son datos de crédito". Para aquellos que buscan calificar para préstamos, buscar ayuda fuera de los modelos anticuados parece prometedor. Los negocios como Lenddocon sede en Singapur, es una de las pocas empresas que utilizan puntos de datos alternativos para la puntuación de créditos. Revisa los rasgos de comportamiento y los hábitos de los teléfonos inteligentes para crear modelos de solvencia para los consumidores de los mercados emergentes, donde apenas existe un informe crediticio estándar.
"El potencial de esta tecnología es enorme", dijo Arjuna Costa a MarketWatchSocio de la Red Omidyar, fundada por el empresario multimillonario Pierre Omidyar.
Parece que el sol y el arco iris hasta que los investigadores han descubierto los riesgos de la IA. Al igual que los escándalos de privacidad de Google y Amazon con los datos de los consumidores, los algoritmos en los modelos de puntuación crediticia están demostrando son presa de los mismos errores hecho en los métodos de puntuación históricos.
¿De dónde viene el sesgo de la IA? Los modelos de aprendizaje automático se diseñan y entrenan únicamente para la precisión definida por el usuario, no para la imparcialidad. Son todos datos y números. La IA no está sesgada; la IA simplemente revela qué actitudes sesgadas ya existen. Sólo cuando la mayoría diseña productos para todo el mundo sin tener en cuenta la equidad, la IA no alcanza su potencial transformador.
El futuro de los préstamos
Hoy en día, los prestamistas tienen la capacidad de recopilar más datos que nunca sobre sus clientes. Además de los datos sociodemográficos, esto incluye datos de transacciones, registros de las oficinas de crédito, medios sociales, Google Analytics y más. En la era de la IA, la inteligencia artificial tiene el potencial de Transformar el juego de la puntuación de crédito, pero también viene con su propio conjunto de riesgos a lo largo del camino si no se tiene en cuenta la atención.
Los desarrolladores deben tener cuidado al construir un modelo que no repita los procesos humanos que históricamente fueron una fuente de sesgo. La ética debe ser considerada desde el principio para construir un modelo justo que avance. Es un área gris en la que los tecnólogos siguen trabajando para el futuro.
Sin duda, los algoritmos y las herramientas de automatización pueden ayudar a evaluar y mitigar el riesgo más eficazmente que el trabajo manual. Lo más importante es que la responsabilidad de crear y evaluar el riesgo éticamente es un esfuerzo de grupo. Los encargados de la formulación de políticas, los bancos, los tecnólogos y los consumidores tendrán que trabajar juntos para crear políticas, productos y procesos que mantengan la integridad del sistema financiero.
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Acerca de ProcessMaker
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