RCBC (Rizal Commercial Banking Corporation) en Filipinas está poniendo a prueba los servicios de inteligencia artificial de una fintech con sede en Singapur, Bizbaz, para predecir el comportamiento de los prestatarios, dice Lito Villanueva, director de innovación e inclusión de RCBC.
El banco central, Bangko Sentral ng Pilipinas, ha dado a los bancos comerciales hasta finales de este año para convertir el 50 por ciento de las transacciones a digitales e inscribir al 70 por ciento de los adultos en el sistema financiero formal.
Se trata de un gran objetivo teniendo en cuenta que alrededor del 44 por ciento de la población adulta de Filipinas (de un total de 117 millones de personas) no está bancarizada, según McKinsey.
RCBC es un banco universal fundado en 1960 como parte del conglomerado familiar Yuchengco, con un gran negocio que atiende a micro, pequeñas y medianas empresas. En 2020 lanzó una plataforma digital para clientes rurales. Pero muchos clientes potenciales todavía están fuera de su alcance.
“Nueve de cada diez pymes son micropymes, sin perfil, por lo que carecen de acceso al crédito”, afirmó Villanueva.
RCBC no solicitó una licencia bancaria totalmente digital y Villanueva dice que RCBC quiere aprovechar sus sucursales además de brindar un servicio digital. Por eso está utilizando fintechs como Bizbaz para ampliar su alcance en el ámbito digital.
Pilotando Bizbaz
"No estamos usando Bizbaz para reemplazar nuestro proceso crediticio, sino para mejorarlo", dijo, señalando que la tecnología puede atravesar la administración y brindar decisiones crediticias casi en tiempo real.
El banco seleccionó a Bizbaz para un piloto porque cuenta con el respaldo de HSBC y está trabajando con otros bancos en el sudeste asiático. RCBC lo está probando con puntos de referencia como la calidad de las nuevas cuentas que genera, el tiempo de comercialización, la velocidad de procesamiento de las decisiones crediticias, su confiabilidad y cuánto puede ahorrar RCBC en costos.
Pero, ¿qué está pasando bajo el capó de la IA de Bizbaz? ¿Qué predice exactamente?
Según la empresa, predice la voluntad de alguien de pagar un préstamo.
Carácter de medición
A lo largo de la historia, los asesores de crédito han buscado mejores formas de hacer tales predicciones. Como dijo John Pierpont Morgan en 1912: "Lo primero [en los créditos] es el carácter".
Debido a que los humanos y nuestros sistemas no pueden realmente decir lo que hay dentro de la cabeza de otra persona, los bancos son conservadores y a menudo se niegan a prestar a nadie excepto a los clientes que no necesitan el dinero.
Eso podría estar bien en un mercado desarrollado, pero es una barrera en países con niveles persistentemente altos de personas no bancarizadas.
¿Las fintech han superado este desafío? El viejo banquero Morgan se habría basado en los estados financieros corporativos, así como en su red exclusiva, para tomar una decisión crediticia. Las agencias de crédito lo pusieron a disposición de todos los bancos, pero exigen que los prestatarios operen dentro del sector bancario formal.
Desde entonces, las fintech han aumentado esto, principalmente generando enormes cantidades de fuentes alternativas de datos sobre un prestatario. Estas técnicas de puntuación proporcionaban evaluaciones diferentes de las actividades económicas o financieras de una persona, abriendo una ventana a su situación. O confiaron en su comportamiento: si devolvieron un pequeño préstamo inicial, entonces concedieron uno mayor.
En última instancia, estos dispositivos todavía tratan del uso de la tecnología para obtener una mejor visión del comportamiento pasado o del estado actual. Pero ¿qué pasa con las predicciones, no sólo sobre la capacidad de pago de alguien, sino también sobre su disposición?
Predicción del comportamiento
Este elemento predictivo no se trata sólo de tecnología. Tiene sus raíces en un campo de las finanzas conductuales llamado psicometría, que es el arte o la ciencia de medir los rasgos de personalidad de una persona. Combinado con inteligencia artificial, se convierte en una herramienta para predecir la disposición a pagar de una persona.
Estas herramientas se basan en categorizaciones de larga data de tipos de personalidad. Las primeras versiones de esto requerían que los prestatarios completaran un extenso cuestionario para determinar sus rasgos de personalidad. La llegada del teléfono inteligente permitió a las fintech recopilar mediciones de la personalidad a escala, como a partir de los metadatos de un teléfono.
Dichos datos requieren el consentimiento del cliente (aunque tales sutilezas varían según los mercados), por lo que la psicometría también es un impulsor de los protocolos de gestión del consentimiento que se están volviendo necesarios para los modelos de banca abierta.
Aunque estas puntuaciones son cada vez más precisas, plantean una serie de cuestiones. Sin embargo, el mayor problema es que una puntuación sólo es relevante mientras el cliente siga utilizando el mismo dispositivo.
Sin embargo, en muchos mercados emergentes, las personas y los propietarios de empresas tienden a cambiar de teléfono o de tarjeta SIM con regularidad. Teléfono o chip nuevo y el historial de datos está en blanco.
Los bancos que utilizan estas fintech no han podido crear historiales crediticios confiables.
"La proporción de personas del sudeste asiático que no cuentan con servicios bancarios no ha cambiado en diez años", dijo el cofundador de Bizbaz, Hayk Hakobyan. “Las fintech no han tenido ningún impacto en la inclusión financiera porque se basan en el teléfono”.
El otro desafío es que los bancos que reciben datos alternativos valiosos pueden tener dificultades para integrarlos en sus sistemas de decisión crediticia, riesgo y cumplimiento.
La fuente definitiva
Bizbaz utiliza la tecnología de voz para intentar solucionar este problema. Su software de reconocimiento de voz le permite crear un perfil crediticio de una persona con solo treinta segundos de hablar por teléfono. Según Akobian, no importa lo que digan. Si bien su empresa combina esto con otros tipos de datos, a veces (para las aldeas pobres en ubicaciones remotas) la única forma de obtener datos es a través de la voz.
"No hay alternativa para los más pobres", afirmó Akobyan. Si un país quiere hacer realidad la inclusión financiera para toda su población, afirma, sus bancos deben utilizar soluciones como ésta.
Es partidario de incorporar diferentes medidas en una decisión crediticia, no sólo financieras. Por ejemplo, en los mercados emergentes, una alta proporción de adultos padece diabetes. La enfermedad se correlaciona con los incumplimientos. Bizbaz intenta combinar su conocimiento del comportamiento financiero con dichos factores para ayudarle a determinar quién está dispuesto y es capaz de pagar un préstamo.
Para los clientes más sofisticados y adinerados, una multiplicidad de estos factores se combinan con los aspectos psicométricos para proporcionar un predictor preciso. ¿Alguien es concienzudo? ¿Es impulsivo, un oportunista? Hakobyan dice que la herramienta es utilizada por los departamentos de recursos humanos para evaluar candidatos de alto nivel, por ejemplo.
Pero en su nivel más básico, cuando dichos datos no están disponibles, el diagnóstico de voz de la IA puede ser suficiente para productos de préstamo simples, como un servicio de compra ahora y pago después. No sería suficiente para productos costosos como una hipoteca o una póliza de seguro de vida.
Errores psicométricos
La psicometría tiene sus detractores. La primera fintech en implementarlo fue LenddoEFL en Estados Unidos, pero finalmente dejó de operar allí y ahora se centra en los mercados emergentes. ¿Por qué? Porque no está claro qué es un predictor versus qué es simplemente el carácter innato de alguien. Además, era fácil permitir que los atributos raciales o de género enturbiaran el panorama, incluso si no era intencional. Esto dio lugar a acusaciones de parcialidad y discriminación.
Otras cuestiones tienen que ver con la privacidad y la seguridad. La psicometría está destinada a requerir el consentimiento del cliente. Pero, ¿comprenden las personas qué tipo de datos comparten o la forma en que se generan conocimientos sobre ellos mismos?
Hakobyun reconoce la legitimidad de estas cuestiones, pero dice que se abordan de dos maneras.
Uno es a través de la tecnología. Bizbaz desarrolla formas de calcular los rasgos de personalidad en función de la duración. Por ejemplo, la IA puede detectar si alguien sufre de agotamiento. Esto podría convertirlos en clientes riesgosos. Pero estas emociones son de corta duración, por lo que la IA calcula que este factor puede durar sólo unos pocos meses. Pero un adulto que obtiene puntuaciones altas o bajas en escrupulosidad probablemente esté programado de esa manera, al menos durante 10 años o más, por lo que este tipo de factor tendrá más peso.
El otro es la regulación, que se remonta al papel de las fintech en el impulso de la banca abierta. Algunos gobiernos asiáticos están adoptando aspectos del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, que está diseñado para hacer cumplir la privacidad de los datos y proteger a los consumidores.
Es posible que algunos factores no cambien rápidamente en Asia. Por ejemplo, el RGPD prohíbe preguntar el género de alguien, pero este es un componente valioso en el cálculo de personalidades y probablemente continuará en Asia. Pero otros aspectos del RGPD están entrando en juego, a medida que los reguladores trabajan para garantizar que la gente confíe en los regímenes de banca abierta.
"Espero que la banca abierta se convierta en la norma", dijo Akobyan. “Veremos un mayor enfoque en la gestión del consentimiento del consumidor. Esta es la forma en que hacemos realidad la inclusión financiera”.
Las instituciones financieras con un mandato de inclusión están ansiosas por ver despegar estos modelos, independientemente de lo que permita la tecnología. Villanueva del RCBC dijo: "No queremos simplemente saber sobre la IA, sino vivir y respirar la IA, porque es el próximo gran avance".
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- Fuente: https://www.digfingroup.com/rcbc-bizbaz/
