{"id":1992,"date":"2017-11-21T12:42:49","date_gmt":"2017-11-21T17:42:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mesfix.com\/blog\/?p=1992"},"modified":"2019-02-28T11:53:02","modified_gmt":"2019-02-28T16:53:02","slug":"scoring-reto-mundo-fintech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mesfix.com\/blog\/noticias-finanzas\/scoring-reto-mundo-fintech\/","title":{"rendered":"Scoring: un reto del mundo Fintech"},"content":{"rendered":"
\u201cEl primer scoring para operaciones crediticias fue dise\u00f1ado en Estados Unidos por la compa\u00f1\u00eda FICO en 1958 y los primeros scoring para tarjetas de cr\u00e9dito fueron dise\u00f1ados por Montgomery Ward en 1960 y por American Bank and Trust en 1970\u201d. <\/em><\/span><\/h6>\n
Oriol Amat<\/em><\/strong><\/span><\/h6>\n

El \u201cscoring\u201d naci\u00f3 como un elemento de apoyo a las actividades del analista de cr\u00e9dito, las entidades bancarias determinaban ciertos factores de riesgo a someter a evaluaci\u00f3n y con base en la informaci\u00f3n recopilada, se realizaba un an\u00e1lisis para la aprobaci\u00f3n o negaci\u00f3n de la solicitud de cr\u00e9dito en el sistema financiero<\/strong>.<\/p>\n

Como se puede leer en la cita inicial, este sistema de evaluaci\u00f3n de riesgo no es producto del siglo XXI, sin embrago, la econom\u00eda digital y la inteligencia artificial trajeron de vuelta el t\u00e9rmino.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda hablamos del \u201cscoring\u201d, dentro del ecosistema \u201cfintech\u201d, para hacer referencia a la implementaci\u00f3n de sistemas de evaluaci\u00f3n de riesgo financiero cuyo funcionamiento se basa en t\u00e9cnicas de procesamiento de informaci\u00f3n propias de la inteligencia artificial o \u201cbig data\u201d.<\/strong> Esto permite evaluar el riesgo de una forma automatizada.<\/p>\n

Se trata, b\u00e1sicamente, de inteligencia artificial puesta en funcionamiento en los servicios financieros.<\/strong><\/span><\/h6>\n

\u00bfY por qu\u00e9 resulta tan interesante?, porque permite reducir costos de personal y hacer m\u00e1s eficiente la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n del cliente potencial ampliando la b\u00fasqueda, llev\u00e1ndola m\u00e1s all\u00e1 de los reportes en centrales de riesgo hasta las mismas redes sociales,<\/strong> con la finalidad de determinar el comportamiento social del individuo determinando su fiabilidad y calific\u00e1ndolo como candidato o no para el producto de cr\u00e9dito solicitado.<\/p>\n

Tambi\u00e9n te podr\u00eda interesar:\u00a0Un vistazo al panorama actual de las \u2018fintech\u2019 colombianas<\/a><\/em><\/span><\/p>\n

Actualmente los sistemas de \u201cscoring\u201d se construyen asignando puntajes que ubican al individuo sometido a evaluaci\u00f3n dentro de ciertos rangos de calificaci\u00f3n<\/strong>, aqu\u00ed se eval\u00faan aspectos que previamente se han determinado y que aumentan o disminuyen riesgo; sobre la evaluaci\u00f3n, se aplican t\u00e9cnicas estad\u00edsticas de procesamiento de datos que permiten hacer un juicio predictivo y se arroja un resultado con probabilidades de concreci\u00f3n del riesgo crediticio o mora, todo de forma automatizada.<\/strong><\/p>\n

Lo anterior parece un sistema muy bueno en un mundo donde los bancos buscan eficiencias en la prestaci\u00f3n del servicio; sin embargo, este tipo de sistemas en s\u00ed mismos producen preocupaci\u00f3n ya que el rastreo de informaci\u00f3n y las variables de clasificaci\u00f3n y calificaci\u00f3n de los individuos son desconocidas por todo aquel que no haya intervenido en la creaci\u00f3n del algoritmo con el que se program\u00f3 el sistema, lo que potencializa el riesgo de discriminaci\u00f3n y pone en duda el respeto por la privacidad.<\/strong><\/p>\n

La soluci\u00f3n a las preocupaciones se\u00f1aladas anteriormente ha sido objeto de estudios y, a grandes rasgos, podemos decir que el \u00e9nfasis en la creaci\u00f3n y respeto de sistemas de protecci\u00f3n de datos personales y el apoyo legislativo a autoridades que ejerzan control sobre las actividades discriminatorias, sin impedir la innovaci\u00f3n<\/strong>, son las respuestas m\u00e1s apropiadas al tema.<\/p>\n

Pero este tipo de sistemas automatizados tambi\u00e9n tienen un lado positivo, las mismas caracter\u00edsticas que hacen que estos sistemas faciliten la discriminaci\u00f3n pueden ayudar mejorando los \u00edndices de inclusi\u00f3n financiera. <\/span><\/h6>\n

El ejemplo m\u00e1s representativo de este caso es \u201cM-Shwari, un instrumento de ahorro y pr\u00e9stamo lanzado por el Banco Comercial de \u00c1frica, junto con el operador de telefon\u00eda m\u00f3vil Safaricom\u201d, que se expandi\u00f3 r\u00e1pidamente en Kenya. \u201cM-Shwari se basa en los registros de telefon\u00eda m\u00f3vil para fijar los l\u00edmites de cr\u00e9dito iniciales, y en el ahorro y los empr\u00e9stitos posteriores para ajustar los l\u00edmites de cr\u00e9dito. M-Shwari lleg\u00f3 a 7 millones de kenianos en sus primeros 22 meses\u201d.<\/a><\/p>\n

Los sistemas que se enfocan en la inclusi\u00f3n financiera son el centro sobre el cual giran las innovaciones propias de las tendencias fintech hoy en d\u00eda. Sistemas que nos llevan a la cobertura y prestaci\u00f3n de servicios financieros a la poblaci\u00f3n de microempresarios, pymes y personas naturales a las que el sistema financiero no les estaba dando cobertura.<\/strong><\/p>\n

Podemos concluir que el reto principal del ecosistema fintech es fomentar el procesamiento de informaci\u00f3n en formas inclusivas evitando, con la implementaci\u00f3n de algoritmos transparentes, la marginaci\u00f3n financiera.<\/strong><\/p>\n

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