Inteligencia artificial bancarizará más personas

Vive mejor

En el 2016 una encuesta del INEGI y la CNBV encontró que el 56% de la población mexicana no está bancarizada, es decir no tiene cuentas ni hace operaciones bancarias.

Para el sector financiero este es un enorme mercado de crecimiento. En materia de crédito, por ejemplo, el problema es como determinar que personas tendrían la responsabilidad de cumplir los pagos, si no tienen ningún expediente de crédito en los buró de crédito.

El problema no es particular de México, se presenta en muchos países donde la pobreza es relevante. En estos sitios hay varias instituciones involucradas ya que se considera que la inyección de dinero de forma estratégica, en estos sectores de la población, fomenta su bienestar y desarrollo económico.

En el tiempo se han hecho varios intentos:

-Los microcréditos, en donde un grupo de personas se hacen responsables de que cada uno de los miembros de ese grupo paguen sus deudas, a riesgo de verse todos afectados.

-Los contactos en redes sociales de los solicitantes, bajo la premisa de que el tipo de amigos que uno tiene influyen en nuestro comportamiento de pago.

-El rastreo de nuestra actividad a través del teléfono móvil, que permite inferir que tipo de actividades hacemos, los lugares que frecuentamos y nuestros hábitos.

Pero el mercado sigue siendo gigantesco, por lo que siempre llegan nuevas ideas, particularmente inspiradas en la evolución tecnológica que ha derivado en herramientas como blockchain o el Machine Learning (ML, o aprendizaje automático), que está estrechamente relacionado con la inteligencia artificial.

De acuerdo con Gunjan Aggarwal, con los modelos del aprendizaje automático, los otorgantes de crédito pueden implementar algoritmos que tengan la capacidad de evaluar el riesgo del cliente y asignar puntajes a clientes con poco o ningún historial de crédito.

Históricamente, los análisis de crédito al consumidor han incluido una evaluación de la solvencia de un individuo, el monto de deuda, la frecuencia de los préstamos y algunas otras consideraciones particulares.

Sin embargo, la naturaleza lineal de estos modelos estadísticos hace que sea difícil aprovechar el creciente volumen y variedad de Big Data que podría ayudar a los otorgantes a tomar decisiones de crédito informadas.

De acuerdo con expertos,la inteligencia artificial y más específicamente, un modelo de aprendizaje automático, no limitado por algunos de los supuestos de los modelos estadísticos clásicos, puede arrojar ideas que un analista humano podría no alcanzar.

De este modo, a través de modelos de aprendizaje automático, los otorgantes de crédito podrían implementar directamente algoritmos que evalúen el riesgo del cliente y asignar puntajes, incluso con clientes con poca información o sin expediente de crédito, algo que hasta el momento no ha sido posible de lograr al cien por ciento.

Los modelos de aprendizaje automático mejorarán, por lo tanto, los informes de los buró de crédito, al facilitar el recalculo los índices de crédito de consumo existentes, nutridos con conjuntos de datos externos. Esto permitirá a los otorgantes de crédito evaluar y aceptar de manera más precisa las solicitudes de crédito que anteriormente se habían pasado por alto, debido a la dificultad de evaluar la capacidad crediticia en estos casos.

Para nosotros, en nuestro papel de consumidores, esto significa que en el futuro podríamos esperar que sea mucho más accesibles los créditos para jóvenes con pocos antecedentes y para personas que por su situación económica, social, cultural y geográfica han estado alejadas de créditos que podrán usar para mejorar su entorno y su productividad.

Si te estás preguntando si esto ocurrirá en países con mayor desarrollo tecnológico, pero no en el nuestro, podrías estar equivocado. Como se muestra al principio de este post casi la mitad de la población no está bancarizada, lo que significa que hay mucho trabajo por hacer, con conceptos nuevos que faciliten el acceso a sectores de la población que, por sus actividades económicas, contexto cultural y situación económica, no ha sido posible, por lo que es justo en países como el nuestro donde se darán esos grandes avances a través de herramientas avanzadas como el aprendizaje automático.


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