La inteligencia artificial (IA) redefine el panorama financiero, ya que nunca sucedió antes, obteniendo la aprobación de los créditos más rápido de manera automatizada, detectando fraude y el aumento del acceso a los servicios. Tal poder transformador viene con una gran responsabilidad. La IA tiene el potencial de democratizar las finanzas, y esto dependerá de la forma responsable de que se abrazará e implementará. La inclusión financiera una vez que una aspiración lejana está ahora al alcance, siempre que guiemos la IA con intención ética y diseño inclusivo. El tiempo para la acción es ahora. El doble poder de la IA: Opportunity and Risk AI ofrece un potencial de cambio de juego para abordar la exclusión financiera, especialmente en regiones donde los modelos bancarios tradicionales fallan. A través de tecnologías como: El procesamiento de lenguaje natural de puntaje crediticio basado en el aprendizaje automático (PNL) para la detección de fraude impulsada por el cliente y la gestión de riesgos de gestión de riesgos de gestión de patrimonio y plataformas de microinversión AI está ayudando a cerrar brechas económicas y desbloquear nuevas oportunidades financieras. Sin embargo, sin supervisión, la IA también puede afianzar un sesgo sistémico, excluir grupos vulnerables y crear sistemas de toma de decisiones opacas. Equilibrar esta dualidad no es opcional, es esencial. Exclusión financiera: un desafío persistente La reciente base de datos Global FindEx (2021) emitida por el Banco Mundial estima que cerca de 1.400 millones de adultos no tienen bancarrojo en las economías en desarrollo. Estas personas tienden a no recibir ingresos oficiales, un pasaporte o servicios bancarios tradicionales. Las restricciones de acceso son estructurales: los gastos involucrados en las transacciones, el historial de crédito corto y la educación financiera insuficiente. AI ofrece una posibilidad clara de eliminar estos obstáculos. Banca primero es solo una de las herramientas que se puede utilizar para cruzar la brecha, junto con puntajes o crédito alternativos basados en datos, chatbots con alimentación de IA, etc. Sin embargo, esa posibilidad debe adoptarse de manera responsable. Calificación crediticia en Kenia Otras empresas fintech en Kenia aplican modelos de aprendizaje automático para evaluar la solvencia de acuerdo con la información de metadatos de teléfonos inteligentes como registros de llamadas, pagos móviles y navegación web. Las plataformas microloanas impulsadas por la IA proporcionan préstamos rápidos y no garantizados a las personas que de otro modo son ignoradas por los bancos. Esto ha permitido a los millones tener acceso al capital de trabajo y herramientas de finanzas personales. Sin embargo, esta innovación no carece de controversia. A menos que exista la transparencia necesaria de las operaciones o el proceso de algoritmo para apelar las decisiones, existe la amenaza de castigar a las personas equivocadas o al sistema de IA sesgada debido a la capacitación en datos de capacitación no representativos o sesgados. Al construir una IA responsable para su inclusión, debemos incorporar preocupaciones éticas sobre cómo se diseñan, implementan y regulan los sistemas de IA para que podamos aprovechar el potencial de la IA para entregar la inclusión financiera. Esto es lo que se entiende por AI responsable con respecto a las finanzas inclusivas: 1. Equidad en algoritmos para evitar la perpetuación de los sesgos históricos, los modelos de IA deben ser entrenados utilizando datos representativos diversos. Como ejemplo, en el caso de los algoritmos de préstamo que usan solo datos históricamente representados por grupos de alto privilegio, existe la posibilidad de representar o tergiversar a las poblaciones de bajos ingresos y rurales. Las frecuencias de los modelos utilizados en las organizaciones deben auditarse regularmente para garantizar que no haya sesgo y que deben recalibrarse regularmente. 2. Transparencia y explicación La IA explicable (XAI) es esencial para generar confianza, especialmente en decisiones financieras sensibles. Los usuarios deben entender por qué se les negó un préstamo o cobraron una tasa de interés particular. Esto no es solo una cuestión de ética, es un requisito en muchas regulaciones de IA emergentes en todo el mundo. 3. Consentimiento informado y privacidad de datos de baja ingresos o que los usuarios digitalmente inexpertos pueden no comprender completamente cómo se utilizan sus datos. Los proveedores de IA deben simplificar los procesos de consentimiento y garantizar que los datos se recopilen, almacenen y procesen de forma segura, con un intercambio de valor claro. La privacidad no es opcional; Es fundamental para la confianza. 4. Supervisión humana, sin importar cuán avanzados, los sistemas de IA deben incluir la supervisión humana en el bucle para decisiones financieras críticas. Por ejemplo, un humano debe revisar un préstamo marcado por AI, especialmente si podría afectar los medios de vida. La responsabilidad no puede delegarse a una máquina. La IA y el microinsurio en la India Rural India es un caso en el que la IA está alimentando las ofertas de microinsuros donde los agricultores están cubiertos de forma personalizada sobre cultivos/clima, etc. Algunas compañías también aplican datos satelitales e IA para evaluar los riesgos climáticos y llevar a cabo pagos de reclamos automatizados. Esto minimiza el fraude, aumenta el ritmo de servicio y garantiza el apoyo de los agricultores a tiempo que viven de la boca. Sin embargo, las estadísticas basadas en las cuales funcionan estos modelos, por ejemplo, imágenes satelitales o sensores meteorológicos en la región deben ser precisas e integrales. Dicha cosecha perdida de datos o señales pobres puede equivaler a un rechazo de reclamos y reducidos los pagos en rondas enteras de cultivos. La regulación y los marcos globales están alcanzando la necesidad de tener una IA responsable ahora se realiza en todo el mundo. La Ley de IA establecida por la Unión Europea y los principios de la OCDE y G20 son promover y gobernar la aplicación ética de IA a otras industrias, entre las cuales se encuentra el sector financiero. Estos marcos priorizan la IA centrada en el ser humano, la responsabilidad y la no discriminación. Pero la regulación de cumplimiento es inadecuada y los actores de la industria tienen que avanzar un paso más allá del cumplimiento. Las instituciones financieras, las nuevas empresas de FinTech y los proveedores de tecnología deben fundamentar los principios de la IA responsable dentro de sus operaciones fundamentales, no como un cuadro de cumplimiento requerido por el negocio, sino como una prioridad moral y estratégica. El papel de la colaboración público-privada responsable de la IA para la inclusión financiera exige colaboración. Los gobiernos pueden proporcionar claridad e infraestructura regulatoria (como ID digitales o marcos de banca abierta). Las ONG y la sociedad civil pueden actuar como guardianes y educadores. Las empresas privadas aportan innovación y escalabilidad. Juntos, estas partes interesadas deben cocrear soluciones que sean éticas, efectivas e inclusivas. La identificación digital y el crédito en Brasil, la plataforma de identificación digital proporcionada por el gobierno en Brasil, se está adoptando en colaboración con las medianas de FinTech para emitir créditos a los ciudadanos que alguna vez fue desviado del país al verificar sus identidades. Dichas nuevas empresas están utilizando este sistema, alimentado por IA, para aumentar el acceso a préstamos pequeños. El resultado: un proceso de incorporación más rápido, educación financiera y un complemento en la economía formal. Sin embargo, esto plantea preguntas: ¿cómo se manejará una identificación incorrecta? ¿Quién puede desafiar una decisión algorítmica? ¿Cómo nos aseguramos de que los sistemas no espíen bajo los auspicios de inclusión? El camino por delante: un llamado a la acción del mundo está en una encrucijada. Poseemos los medios para integrar miles de millones en el mundo financiero, pero la responsabilidad, los mismos medios pueden aumentar aún más la exclusión. No es solo un requisito técnico requerido por puertas y ventanas, sino un requisito de derecho humano. Como tecnólogos, formuladores de políticas, proveedores de servicios financieros y líderes de pensamiento en el campo de la política, tenemos que hacer las preguntas difíciles, debemos buscar transparencia y debemos centrar la ética en todos los algoritmos que implementamos. Decidamos crear una IA que crece no solo ganancias sino también de confianza y equidad. Diseñemos sistemas que escuchen antes de decidir, que incluyen antes de optimizar. El tiempo para la IA responsable no es mañana. Lo es ahora.
