Cuando el algoritmo dice no: qué se le exige hoy a la evaluación de solvencia automatizada
La decisión de conceder o denegar un crédito con apoyo de un sistema automatizado está regulada desde tres ángulos distintos
(Imagen: E&J)
Cuando el algoritmo dice no: qué se le exige hoy a la evaluación de solvencia automatizada
La decisión de conceder o denegar un crédito con apoyo de un sistema automatizado está regulada desde tres ángulos distintos
(Imagen: E&J)
Pedir un préstamo al consumo, financiar una compra en el checkout de una tienda en línea o solicitar una ampliación del límite de una tarjeta son hoy operaciones que se resuelven en segundos. Detrás de esa inmediatez casi nunca hay un analista: hay un modelo que combina los datos del solicitante, consultas a ficheros de solvencia y, cada vez con más frecuencia, técnicas de aprendizaje automático, y que devuelve una puntuación de la que dependen el sí, el no y el precio. La nueva Directiva de créditos al consumo —la Directiva (UE) 2023/2225, cuyas disposiciones deben aplicarse desde el próximo 20 de noviembre— ha tomado nota de esa realidad y ha convertido la evaluación de solvencia automatizada en uno de sus ejes. Pero no actúa sola: sobre la misma decisión se proyectan también el Reglamento General de Protección de Datos y el Reglamento de Inteligencia Artificial, cada uno con su lógica, su calendario y su supervisor.
Entender cómo encajan esas tres piezas —y en qué orden se activan— es hoy la cuestión práctica más relevante para cualquier entidad que decida sobre crédito con apoyo de algoritmos: bancos, establecimientos financieros de crédito, plataformas de pago aplazado, emisores de tarjetas o fintech de micro-crédito. Y la respuesta tiene algo de contraintuitivo.
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