La inteligencia artificial también identifica a quién dar crédito y a quién no

Soydatos. La inteligencia artificial está de moda, sin embargo, no solo sirve para generar textos o imágenes, ya que las fintechs utilizan esta tecnología para generar modelos de riesgo que les permitan dar crédito sin conocerlas físicamente  y casi de manera instantánea.

 ¿cómo lo hacen?

De acuerdo con el Líder de Empresas Nativas Digitales para Microsoft en México, Centro América y el Caribe, Gerardo Rojas, la IA permite a estas empresas crear los modelos analíticos con la cual pueden de manera mucho más ágil y rápida que instituciones financieras tradicionales, para hacer el análisis de una persona.

En entrevista con Forbes México, el directivo explica que, por ejemplo, si un cliente lo autoriza esta tecnología puede analizar la información que tenga a la mano, desde su comportamiento en redes sociales, hasta revisar el buró de crédito, lo que permite darle una calificación de riesgo.

A su vez, el CEO de Finvero, Mario Hernández, dice en entrevista que además de contar con un campo de metadatos de todos los comercios que están enrolados en su plataforma, analizar elementos como si el solicitante del crédito tiene un contrato prepago o postpago de su línea celular.

¿Qué tipo de persona es?

Asimismo, el directivo agrega que la inteligencia artificial les permite saber con quién están hablando, ya no habla igual una persona de 18 año a una mayor, si va entrando al mundo laboral, si es una persona de la tercera edad.

Por lo que una vez que una persona supera todas las validaciones antifraudes, que van desde un reconocimiento biométrico, la revisión de su credencial del INE, un chequeo ante el Buró de Crédito, saben cuánto le pueden prestar por primera vez a una persona.

“Tenemos motores de información de inteligencia artificial georeferenciada que están basado en el concepto que Asus Open IA nos provee, que es generativa, la última versión, la estamos ocupando, eso nos ayuda a dar una seguridad superior en cuanto al cumplimiento normativo”, detalla.

En este sentido, considera que tiene mejor comportamiento que un modelo tradicional porque va aprendiendo de cada transacción, además al no ser estático le permite adaptarse más rápido a las capacidades de pago de la persona.

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