Ciudad de México,
Fernanda Martínez
Crédito foto: Pedro Basilio (NotiPress)
La inteligencia artificial (IA) tomó por sorpresa a todos los sectores al permitir automatizar y mejorar sus procesos. El mundo financiero no fue la excepción y la IA ha transformado y revolucionado la manera en que se hace operaciones y se toman decisiones.
Gerardo Obregón, fundador y director general de Prestadero, explicó a NotiPress que mucha gente relaciona la IA con un chat, pero esto no es así. Si bien, existe ChatGTP, la IA se puede presentar como un modelo entrenamiento para detectar ciertos patrones de forma precisa.
En las finanzas, la aplicación puede darse desde la organización de los gastos para ponerlos en cubetas para ir dividiéndolos. Por ejemplo, si se compra en diferentes cafeterías, el cargo aparece de forma diferente, pero si se quiere englobar todo como un solo gasto se puede hacer con la IA, logrando armar un mejor presupuesto.
Además, la IA puede ser utilizada para la autorización de créditos; sin embargo, en el 99 por ciento de las veces dará la misma respuesta: no se dará el crédito. Donde se podría utilizar, señala el experto, es cuando los datos no son necesariamente negativos o positivos; por ejemplo, personas que han tenido experiencia con créditos o comprobantes de ingresos.
De acuerdo con Obregón, en su experiencia no existe la predicción mediante datos completamente irrelevantes. Se han probado modelos que analizan datos como el tipo de celular o cuanto tiempo se tardan en llenar la solicitud, pero los mejores datos para saber si alguien va a pagar es su nivel de ingresos. Existen dos temas en créditos en Fintech, uno es el repago y el segundo el riesgo de fraude, con la IA el proceso se hace más rápido y preciso.
Si bien, la IA tiene muchos beneficios, hay ciertos riesgos, por lo cual Obregón señaló que se debe de utilizar la herramienta en el mundo financiera para los siguientes supuestos:
Adicionalmente, el experto señaló que el modelo de entrenamiento suele castigar a las mujeres porque en las solicitudes anteriores algunas mujeres no pagaron. En ese sentido, si el modelo identifica que algún dato coincide con quienes no suelen pagar, se debe de tener cuidado para evitar la declinación por parte del IA.