Entrevista con...
Nausica Trias, Directora General de aiS Group “open data y su tratamiento en modelos machine learning es una tendencia”.
La banca tiene especial presencia en cuanto a aplicaciones para clientes y socios, con la seguridad como eje y la inteligencia artificial en auge. ais-int.com
¿Qué aplicaciones tiene la IA?
En los 80, fuimos pioneros en introducir sistemas de evaluación de crédito –scorings y ratings– en entidades financieras, que predicen la probabilidad de incumplimiento de pago y automatizaban las decisiones. Desde entonces desarrollamos soluciones como plataformas de tramitación de créditos, modelos de pricing, de detección del fraude, sistemas de open banking, etc. El foco es resolver las problemáticas de nuestros clientes. La IA tiene grandes capacidades, pero, en ocasiones, puede ser más adecuada una aproximación estadística. El reto ya no es encontrar datos con los que desarrollar los modelos, sino que sus decisiones sean trazables.
¿En qué nuevas aplicaciones están trabajando en el ámbito financiero?
La llegada del open data y su tratamiento en modelos machine learning es una tendencia. Cada vez es más popular el Buy Now, Pay Later (BNPL), donde el usuario, para financiar su compra, da acceso a la financiera a la información transaccional de todas sus cuentas (open banking). Evita así recopilar documentación física y el dictamen sobre la aprobación de su crédito es inmediato. En América Latina o África las fuentes alternativas de información también son muy relevantes para fomentar el crédito a pymes y favorecer la inclusión financiera. Estas poblaciones están a menudo poco bancarizadas y las entidades disponen de poca información. Por ello es cada vez más frecuente que acudan a fuentes alternativas como operadores de telefonía, ecommerce o bases de datos estadísticas. Para los modelos avanzados es fácil integrar estos datos y que intervengan en decisiones crediticias.
¿Se deben poner límites a la IA?
La tecnología no es buena ni mala, todo depende del uso que le demos. Es necesario educar a la población y regular un uso ético. En Europa esto tendrá impacto sobre la banca, pues se considera de alto riesgo el uso de la IA para evaluar la solvencia crediticia, lo que implicará cumplir una serie de requerimientos como la transparencia, la calidad de los datos, obligaciones de información, etc.
¿Qué debe tenerse en cuenta a la hora de optar por los sistemas de IA?
A nivel de negocio, lo básico es que debe generar valor. En general es viable pues la IA suele acarrear aumento de productividad, reducción de costes, mayor predictibilidad, automatización de tareas, toma de decisiones óptimas, etc. Todo ello repercute en la rentabilidad.