Los riesgos y beneficios de los préstamos algorítmicos

Los préstamos algorítmicos, que emplean inteligencia artificial (IA) para evaluar la solvencia de los solicitantes, están teniendo un impacto significativo en el sector financiero en Colombia.

Se piensa que esta figura puede ampliar el acceso al crédito y optimizar la eficiencia en la toma de decisiones. Sin embargo, su implementación plantea grandes desafíos legales y éticos que requieren una atención cuidadosa.

La IA permite analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo información no financiera, para evaluar la capacidad crediticia de individuos sin historial bancario.

Un estudio de la Indian School of Business muestra que los modelos de IA que usan datos alternativos pueden incrementar el acceso al crédito en un 40% para estas personas.

No obstante, la opacidad de los algoritmos y la posibilidad de sesgos inherentes a los datos en los que ellos se fundamentan representan riesgos significativos.

Un algoritmo mal diseñado puede perpetuar discriminaciones preexistentes y tener un impacto negativo en grupos vulnerables.

En 2019, Apple Card enfrentó acusaciones de sesgo de género por asignar límites de crédito más bajos a mujeres con perfiles financieros iguales o mejores que los de sus cónyuges, lo que desató críticas e investigaciones por falta de transparencia de su algoritmo.

Los algoritmos pueden magnificar los prejuicios si la información contiene sesgos históricos o desigualdades, lo que lleva a una "discriminación algorítmica", un reto crítico en sectores como el financiero, donde las decisiones automatizadas tienen un gran potencial para afectar la vida de los ciudadanos.

La UNESCO ha enfatizado la necesidad, al momento de diseñar las herramientas de IA, de tener en cuenta principios éticos, equitativos y responsables y de garantizar sistemas transparentes que respeten los derechos fundamentales.

A nivel internacional, el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea ha expresado que, aunque la IA puede mejorar la eficiencia en el otorgamiento de créditos, al mismo tiempo involucra riesgos relacionados con la falta de transparencia y la dificultad para entender los criterios de los modelos algorítmicos.

En Colombia, las entidades financieras, bajo la supervisión de la Superintendencia Financiera (SFC), han adoptado medidas para mitigar los riesgos asociados al uso de IA, bajo los principios de ética y transparencia.

Estas acciones incluyen controles estrictos para garantizar que los algoritmos manejen la información de los usuarios de manera segura y evitar accesos no autorizados y usos indebidos de los datos.

Francisco Espinosa, Superintendente delegado para Riesgo Operacional y Ciberseguridad de la SFC destacó, en el último congreso de seguridad de Asobancaria, que las entidades vigiladas deben desempeñar un rol activo en la ciberseguridad, lo que incluye intercambiar información sobre amenazas, reportar incidentes cibernéticos, implementar Centros de Operaciones de Seguridad y realizar simulaciones de incidentes.

Aunque las medidas de la SFC son de gran utilidad para mitigar riesgos tecnológicos, valdría la pena estudiar además la conveniencia de que las entidades financieras realicen auditorías de supervisión de los algoritmos para detectar los eventuales sesgos que pudieran presentarse.

Las lecciones aprendidas de experiencias internacionales subrayan la necesidad de contar con una regulación que tenga la capacidad de adaptarse a los rápidos avances tecnológicos y a sus implicaciones sociales.