¿Pueden las tecnologías de la inteligencia artificial ayudar a ampliar el acceso al crédito

Pese a la proliferación de tecnologías digitales en las transacciones diarias del mercado, cerca del 45% de la población de América Latina no utiliza cuentas bancarias, mientras que el acceso al crédito para particulares y empresas se mantiene limitado.

Las tecnologías basadas en la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a cambiar esta situación. La IA puede incorporar grandes archivos de datos a las evaluaciones del riesgo crediticio de forma eficaz, permitiendo a las entidades financieras ampliar su base de clientes de manera rentable. Aunque la dependencia de la IA en la manipulación de datos personales detallados puede plantear riesgos para la protección de los consumidores, también puede ayudar a las entidades financieras a volverse más inclusivas.

Revolución de la información financiera

La capacidad de la IA para utilizar datos alternativos en las evaluaciones del riesgo crediticio es potencialmente revolucionaria. En gran medida, los modelos tradicionales de puntuación crediticia se basan en historiales de crédito formales de los que carecen muchos latinoamericanos, incluyendo a los 250 millones de personas que se calcula que no utilizan los servicios bancarios tradicionales. Los modelos basados en IA pueden marcar la diferencia. Tienen la capacidad de analizar diversas fuentes de datos, como el uso del teléfono móvil, la actividad en las redes sociales y los pagos de servicios públicos, con el fin de calibrar la solvencia crediticia. Estudios de investigación de economías en vía de desarrollo en Asia han demostrado que la inclusión de datos sobre el uso de teléfonos móviles y redes sociales en las evaluaciones crediticias mejoró la precisión de las predicciones de incumplimiento de pago de préstamos en un 20% a 30%, abriendo crédito a quienes carecían de un historial crediticio formal.

En América Latina, la puntuación crediticia basada en la IA ha sido decisiva para llegar a las microempresas y a las pequeñas y medianas empresas (mipymes), así como a los hogares desatendidos. Cerca del 23% de las mipymes de la región tienen dificultades para acceder a préstamos bancarios tradicionales debido a la falta de garantías o de historial crediticio. La puntuación crediticia basada en la IA, utilizada por bancos y tecnologías financieras, ha ayudado a intentar remediar estas brechas utilizando datos alternativos como historiales de transacciones y datos de comportamiento. Por ejemplo, Creditas de Brasil ha utilizado modelos de IA para evaluar solicitudes de préstamo de personas que no tienen puntuaciones de crédito tradicionales, aprobando así un valor que, en conjunto, suma más de 1.000 millones de dólares que incluyen, de manera significativa, préstamos a quienes normalmente serían denegados por los bancos convencionales. Empresas de tecnología financieras pueden contribuir, como es el caso de la empresa de tecnología financiera Cashea, en Venezuela, que concedieron préstamos a corto plazo del tipo "compre ahora, pague después" a millones de consumidores.

La entrada de grandes empresas tecnológicas en el sector financiero latinoamericano ha impulsado aún más la adopción de la IA en los servicios de crédito. Las plataformas de venta por Internet, Mercado Libre y Rappi, están asignando créditos mediante sistemas basados en la IA que evalúan millones de datos para crear sofisticados modelos crediticios. Por ejemplo, Mercado Libre ha utilizado su plataforma de comercio electrónico para ofrecer más de US$1.400 millones en préstamos a pequeñas empresas y particulares, utilizando el comportamiento de compra y los historiales de pago para evaluar el riesgo crediticio. Estudios de investigación del Banco de Pagos Internacionales, (BIS, por sus siglas en inglés) han demostrado que cerca de un tercio de los prestatarios atendidos por Mercado Libre en Argentina no habrían podido acceder al crédito de un banco tradicional. Los modelos de IA que utiliza Rappi incorporan datos de su red de más de 200.000 mensajeros que entregan pedidos realizados por Internet a clientes de toda la región. En el proceso, Rappi ha tomado decisiones de préstamo y ha ampliado la oferta de crédito a un ritmo que los bancos tradicionales luchan por igualar.

Gestión de riesgos complejos

Sin embargo, el papel de la IA en la ampliación del acceso al crédito no está exento de dificultades. Existen importantes preocupaciones de regulaciones en torno a la privacidad de los datos, la transparencia algorítmica y la posible discriminación. La estrategia de IA de Brasil, que responde a la preocupación de que los modelos puedan excluir involuntariamente a las mujeres, a las personas con ingresos más bajos y a las minorías raciales, se centra en el uso ético de la IA y en la protección de datos. Chile también ha incorporado normas de privacidad de datos a su estrategia digital para apoyar la adopción responsable de la IA. Todos estos esfuerzos son esenciales ya que se prevé que el mercado de pagos digitales de la región crezca un 20% anualmente y que la IA desempeñe un papel importante en la gestión del riesgo inherente.

La integración de la IA en las evaluaciones crediticias plantea problemas técnicos. Los desarrolladores están creando sistemas avanzados de estandarización y verificación de datos. El rendimiento de los modelos de IA depende, en gran medida, de la coherencia de los datos y de la inclusión de información demográfica diversa. Algunos estudios han encontrado que los modelos de IA que tienen en cuenta datos no financieros pueden mejorar el acceso al crédito en un 40% para las personas que carecen de historial crediticio. Pero cuando los datos están sesgados pueden surgir sesgos. Esto suele ocurrir en regiones donde los hombres tienen más probabilidades que las mujeres de poseer teléfonos inteligentes o de que las facturas del hogar estén asociadas a sus nombres.

Las aplicaciones de IA en el sector financiero también plantean problemas de privacidad y seguridad. Las enormes cantidades de datos personales y financieros que utilizan los sistemas de IA hacen que tanto las filtraciones como los usos indebidos resulten especialmente costosos. En un momento en que América Latina experimenta un aumento de la ciberdelincuencia, que a menudo es dirigida contra los servicios financieros, la necesidad de salvaguardar los datos confidenciales es más urgente que nunca. Los modelos de IA a menudo se basan en algoritmos complejos y opacos, lo que dificulta que los reguladores y usuarios puedan comprender plenamente los procesos de toma de decisiones y contribuye potencialmente a la falta de transparencia y rendición de cuentas. Además, a medida que los sistemas de IA se integran más en los servicios financieros, el acceso a la información de las cuentas puede volverse vulnerable a la piratería informática. Esto es especialmente preocupante en países como Brasil y México, que si bien han experimentado un aumento significativo de los pagos digitales, están rezagados en materia de infraestructura de ciberseguridad. Garantizar leyes estrictas de protección de datos, así como adoptar marcos éticos para la IA, serán acciones fundamentales para mitigar estos riesgos y garantizar que el papel de la IA en la ampliación del acceso al crédito no se produzca a costa de la seguridad y la confianza.

Desarrollo de factores facilitadores

El futuro de la IA en la ampliación del acceso al crédito parece prometedor en América Latina, gracias no solo a los esfuerzos actuales encaminados a mejorar la infraestructura digital sino a que la adopción de la IA está ganando terreno. La inversión de capital riesgo en las empresas tecnológicas emergentes de la región se disparó hasta los US$15.300 millones en 2021, frente a los US$4.100 millones de 2020. Este crecimiento fue impulsado en gran medida por la mayor adopción de soluciones financieras basadas en IA. Los gobiernos y las empresas privadas están invirtiendo en el desarrollo del talento en IA, con países como Colombia y Brasil liderando iniciativas para formar a más científicos de datos y desarrollar marcos regulatorios que promuevan el uso de la IA en los servicios financieros. En la actualidad, más del 50% de las inversiones en tecnología financiera de la región se destinan a la inclusión financiera. Con su capacidad para aprovechar datos alternativos y tecnologías innovadoras, la IA tiene el potencial tanto de ampliar el acceso al crédito a poblaciones desatendidas como de reorganizar el panorama financiero, proporcionando a millones de personas y empresas el crédito necesario para liberar su potencial. Si bien sigue habiendo desafíos, el enfoque proactivo de América Latina en la adopción de la IA, junto con los esfuerzos de reglamentación para abordar las preocupaciones éticas, ofrecen una vía creíble hacia un sistema financiero más inclusivo. A medida que la IA sigue determinando el futuro de las finanzas, la región está preparada para reducir la brecha de crédito y fomentar las oportunidades económicas de millones de personas.