Cómo la IA está revolucionando la evaluación crediticia en mercados emergentes
Por Romero & Ordóñez
En los mercados emergentes, donde una parte significativa de la población carece de acceso a servicios financieros formales, la inteligencia artificial (IA) está transformando la evaluación del riesgo crediticio. Según el Banco Mundial, aproximadamente 1.400 millones de personas en todo el mundo no utilizan servicios financieros formales, y el 75% de los pobres no tiene cuenta bancaria, lo que resalta una importante brecha de inclusión financiera en las economías en desarrollo. Los modelos tradicionales de calificación dependen en gran medida de datos bancarios y burós de crédito, lo que excluye a millones de personas del acceso a financiamiento. Sin embargo, la IA ha abierto nuevas posibilidades al analizar una variedad de datos alternativos y mejorar la precisión en la evaluación del riesgo.
1. ¿Por qué la evaluación crediticia tradicional no funciona en mercados emergentes?
Los métodos tradicionales de calificación crediticia presentan limitaciones estructurales que afectan su eficacia en mercados emergentes:
- Baja bancarización: Según el Banco Mundial, aproximadamente 1.4 mil millones de adultos en el mundo permanecen "no bancarizados", siendo esta situación especialmente prevalente en economías emergentes.
- Ingresos irregulares: Una gran parte de la población depende de trabajos informales con ingresos fluctuantes, lo que dificulta su análisis mediante modelos tradicionales. Un estudio de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) estima que más del 60% del empleo en algunos países de América Latina y el Caribe se encuentra en el sector informal.
- Falta de datos confiables: En muchos casos, los registros financieros formales son escasos o inexistentes, lo que deja a millones fuera del sistema financiero.
Estas barreras han llevado a que muchas personas sean consideradas "no calificables" para un crédito, a pesar de tener capacidad y disposición para cumplir con sus obligaciones financieras.
2. ¿Cómo la IA está cambiando el juego?
La IA está permitiendo una revolución en la evaluación crediticia al incorporar fuentes de datos no convencionales y modelos avanzados de aprendizaje automático, como:
A. Datos alternativos
La IA aprovecha una amplia gama de datos alternativos para construir perfiles más completos y precisos:
- Pagos de servicios básicos: Facturas de agua, electricidad y telefonía pueden reflejar patrones consistentes de responsabilidad financiera.
- Uso de dispositivos móviles: Información como recargas telefónicas, ubicación y frecuencia de llamadas puede ser utilizada para inferir estabilidad económica. Según la GSMA, la penetración de la telefonía móvil en los mercados emergentes supera el 80%, lo que convierte a estos datos en una fuente potencialmente rica y accesible.
- Redes sociales y comercio electrónico: Algoritmos analizan interacciones digitales para deducir hábitos de consumo y estabilidad económica.
- Transacciones digitales: Historiales en billeteras electrónicas y plataformas fintech sirven como sustitutos del historial bancario tradicional. Un informe de Juniper Research proyecta que el valor de las transacciones móviles en mercados emergentes alcanzará los 3 billones de dólares en los próximos años.
Por ejemplo, estudios de investigación en economías en 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.
B. Modelos avanzados de machine learning
Los modelos basados en IA superan las limitaciones de los métodos estadísticos convencionales al identificar patrones complejos:
- Redes neuronales: Analizan miles de variables simultáneamente para detectar correlaciones profundas e inesperadas.
- Aprendizaje supervisado: Permite predecir con mayor precisión la probabilidad de impago mediante el análisis dinámico de datos históricos y actuales.
3. Beneficios clave de la IA en la evaluación crediticia
El impacto positivo del uso de IA en este campo es significativo:
- Mayor inclusión financiera: Personas sin historial bancario ahora pueden acceder a crédito gracias al análisis de datos alternativos. Por ejemplo, plataformas como Tala han otorgado más de $2.7 mil millones en microcréditos utilizando algoritmos basados en IA.
- Evaluación más precisa: Los modelos reducen errores al clasificar el riesgo crediticio, mejorando tanto las tasas de aprobación como las condiciones del préstamo.
- Decisiones en tiempo real: La capacidad para procesar grandes volúmenes de datos permite otorgar créditos casi instantáneamente.
- Menor riesgo para los prestamistas: Al diversificar las fuentes de datos, los algoritmos disminuyen significativamente las tasas de impago.
4. Desafíos y consideraciones éticas
A pesar de sus ventajas, el uso creciente de IA plantea retos importantes:
- Sesgo en los algoritmos: Si los datos utilizados contienen prejuicios históricos o desigualdades sociales, los modelos podrían perpetuar estas exclusiones financieras.
- Privacidad y seguridad: El manejo ético y seguro de los datos personales es esencial para evitar abusos o violaciones a la privacidad.
- Regulación insuficiente: Los marcos regulatorios deben evolucionar rápidamente para garantizar un equilibrio entre innovación e inclusión financiera responsable.
Conclusión
La inteligencia artificial representa una fuerza disruptiva con el potencial de revolucionar la evaluación crediticia en los mercados emergentes, al trascender las limitaciones de los enfoques tradicionales mediante el aprovechamiento de datos alternativos y la implementación de modelos de machine learning avanzados. Esta transformación promete ampliar significativamente el acceso al crédito para millones de personas que históricamente han estado marginadas del sistema financiero formal, impulsando así la inclusión económica y el desarrollo social. Sin embargo, es imperativo abordar de manera proactiva los desafíos éticos y regulatorios asociados con esta tecnología para asegurar que su implementación sea verdaderamente inclusiva, responsable y beneficiosa para todos los actores involucrados. La promesa de un sistema financiero más equitativo y accesible en los mercados emergentes está al alcance de la mano, impulsada por el poder transformador de la inteligencia artificial.