La situación financiera de Europa y Latinoamérica es distinta. Es un hecho. Mientras en Europa el nivel de formalidad y bancarización es muy alto, en Latinoamérica una parte significativa de la población no tiene acceso al sistema financiero formal. Esta falta de acceso genera impactos sociales y económicos negativos, ya que muchas microempresas y personas físicas terminan endeudándose con prestamistas informales a tasas usureras, perjudicando su calidad de vida y sus negocios.
Con esa reflexion inició la conversación Elías Bethencourt, director para Latinoamérica de AIS – Aplicaciones de Inteligencia Artificial, posterior a su participacion en el panel titulado “Una mirada ética a la inteligencia artificial: aplicaciones y casos prácticos para la industria financiera”, en el marco del Congreso Internacional de Finanzas y Auditoría (CIFA) y del XXII Seminario Latinoamericano de Contadores y Auditores (Selatca). Durante su intervención, destacó las tecnologías avanzadas en el sector financiero, especialmente en el contexto latinoamericano, donde la bancarización y la digitalización aún enfrentan importantes desafíos.
Para el director de AIS, las entidades financieras tradicionales enfrentan dificultades para evaluar a algunos sectores debido a la falta de información. Aquí es donde tecnologías como el Open Finance y el uso de fuentes alternativas de datos, combinadas con técnicas avanzadas de modelización como el “machine learning”, pueden marcar la diferencia.
Sin embargo, Bethencourt advirtió sobre los peligros de utilizar estos modelos avanzados sin una adecuada comprensión de su funcionamiento. “Hasta hace muy poco tiempo, estos algoritmos eran considerados ‘cajas negras’, y aún hoy muchos implementadores no son capaces de explicar cómo estos algoritmos toman decisiones”, afirmó.
Formalizar
En Latinoamérica, una proporción significativa de la población carece de acceso al sistema financiero formal, lo que tiene repercusiones negativas tanto sociales como económicas. Para abordar este problema, las tecnologías avanzadas permiten a las entidades financieras evaluar con mayor precisión a aquellos sectores sin historial crediticio formal.
Bethencourt mencionó que la combinación de diversas fuentes de información, tanto públicas como privadas, es esencial para construir modelos de riesgo más precisos. Estos modelos pueden incluir datos del censo, encuestas de ocupación e ingresos, y datos históricos de asociaciones de ahorro y préstamo rurales. Al trabajar y combinar estas fuentes, se pueden construir variables predictivas que optimizan los recursos de las entidades financieras y amplían su capacidad para llegar a más clientes sin incrementar significativamente el riesgo.
También destacó la importancia de la automatización en la evaluación de microempresas. Señaló que el modelo tradicional, que depende de ejecutivos de terreno, es costoso y limita el crecimiento. En cambio, la IA permite automatizar una parte significativa de las evaluaciones y mejorar la calidad de las decisiones tomadas por los ejecutivos, optimizando así los recursos y permitiendo un crecimiento más eficiente.
El uso de IA no solo mejora la inclusión financiera, sino que también puede ayudar a monitorear y registrar el flujo de dinero en el sector informal, un aspecto crucial en países con economías subterráneas significativas. Bethencourt comentó que en República Dominicana, por ejemplo, existe una gran movilidad de dinero en el sector informal. La inteligencia artificial puede proporcionar herramientas para detectar y analizar estos flujos, contribuyendo a la formalización de la economía y a la lucha contra el lavado de activos.
Transparentar
Bethencourt destacó la importancia de transparentar los modelos para evitar discriminaciones injustas y otros problemas éticos. AIS ha trabajado durante años para explicar cómo funcionan estos algoritmos, cómo mitigar sesgos en los datos y la importancia de la supervisión humana en todo el proceso. “El componente humano sigue siendo fundamental. Los algoritmos son muy potentes y pueden autoaprender, pero el criterio experto en la toma de decisiones es crucial”, agregó.
La presentación de Bethencourt también incluyó casos prácticos que demuestran cómo la transparencia en los modelos de IA puede generar resultados concretos y beneficiosos para las entidades financieras. Estos incluyen la mejora en la calidad de las carteras de crédito, la reducción en los tiempos de tramitación y la capacidad de llegar a más clientes con ofertas de valor más adecuadas.
En el contexto latinoamericano, donde la falta de bancarización es un problema transversal, Bethencourt sugirió la incorporación de fuentes de información alternativas a los tradicionales burós de crédito. AIS ha desarrollado modelos que combinan datos públicos, como censos y encuestas de ocupación, con técnicas estadísticas avanzadas para estimar ingresos y gastos de microempresas en función de su geolocalización, tipo de actividad y características del solicitante.
El director concluyó su intervención destacando que las entidades financieras que no adopten estas tecnologías enfrentan un desafío competitivo significativo. La inteligencia artificial, aplicada de manera ética y transparente, tiene el potencial de revolucionar el sector financiero en Latinoamérica, promoviendo la inclusión financiera y mejorando la calidad de vida de millones de personas.
Impulso a la bancarización
Durante la conversación con elDinero, Elías Bethencourt destacó el impacto positivo de los incentivos fiscales para fomentar el uso de medios de pago electrónicos. Señaló que en países con políticas para estimular el uso de tarjetas de débito y crédito, se ha observado un cambio notable en el comportamiento financiero de los consumidores. Incentivos como la devolución del IVA y los descuentos por pagos electrónicos han demostrado ser efectivos, haciendo que los consumidores prefieran estas opciones sobre el uso de efectivo.
Este cambio reduce la dependencia del efectivo, que es menos rastreable y más propenso a transacciones informales. Al mover más dinero a través de medios electrónicos, se incrementa la transparencia en las transacciones financieras, facilitando su monitoreo y regulación. Además, al mantener el dinero en cuentas bancarias en lugar de retirarlo en efectivo, se fomenta una mayor inclusión financiera.
Los datos electrónicos permiten a las instituciones financieras analizar el comportamiento de gasto y ahorro, facilitando la evaluación de riesgos y la oferta de productos adecuados para los clientes.
Bethencourt mencionó que estos incentivos fiscales a menudo se acompañan de campañas de concienciación que educan a los consumidores sobre los beneficios de los medios de pago electrónicos y la importancia de evitar el efectivo, reforzando así el cambio en el comportamiento financiero.
