Autor: POR ANDREA CAMPILLAY

EL IMPACTO DE LAIAEN LA EVALUACIÓN DEL RIESGO: ¿MÁS QUE UNA MODA?
EL IMPACTO DE LAIAEN LA EVALUACIÓN DEL RIESGO: ¿ MÁS QUE UNA MODA? a forma en que se realizan los análisis de riesgo crediticio está inteligencia artificial (IA), una tecnología que promete evaluaciones más precisas y mayor acceso al financiamiento, aunque también plantea desafíos.
En Chile, su aplicación más extendida -especialmente en organizaciones más maduras"es lo que podemos llamar IA predictiva: modelos diseñados para estimar probabilidad de pago, pérdida esperada y riesgo de default", afirma el gerente general de Credex, Julio Bustamante, y precisa que incorporar IA no significa dejar atrás técnicas clásicas de scoring y métodos estadísticos, y cambiarlos por machine learning, pues se complementan para "distinguir señales que antes no veíamos y anticipar decisiones de aprobación o rechazo que antes dependían mucho del analista experto". Para el gerente senior de riesgo financiero y asuntos regulatorios en Deloitte, Ercos Valdivieso, el uso de la IA tiene el potencial de transformar de manera significativa el acceso al crédito y fomentar su expansión, gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones y comportamientos que los métodos tradicionales no identifican, tema clave para "seg122.48 1.0 24.7 2260 11:57 F 390 mentos de la población históricamente excluidos del sistema financiero, tales como trabajadores informales, pequeñas empresas o jóvenes sin antecedentes crediticios". En un contexto de fraude digital más sofisticado, la IA permite "evaluar no solo la identidad financiera de una persona, sino también su comportamiento y la intención detrás de P cada operación", señala el gerente general de Nubatech, Cristian Ojeda.
Su uso no solo mejora la precisión, dice, sino que también permite ofrecer productos a través de campañas personalizadas con un aumento significativo en la tasa de respuesta, acelerar aprobaciones internas y mejorar la experiencia del cliente sin sacrificar seguridad. El académico de Ingeniería Comercial de la U.
San Sebastián, José Uribe, indica que la IA puede beneficiar tanto a quien solicita como a quien otorga crédito, aunque aclara que no necesariamente mejora el factor crediticio, ya que este depende finalmente de la capacidad de pago. "La democratización no ocurre sola ni por el solo hecho de usar IA", advierte Bustamante, ya que modelos mal construidos o usados "como una caja negra sin control" pueden generar efectos adversos. Enfatiza que la IA no reemplaza la política de crédito ni la responsabilidad del decisor, sino que las amplifica.
En ese escenario, Valdivieso agrega que uno de los desafíos es el riesgo de sesgos en las estimaciones, junto con amenazas de ciberseguridad y riesgos operacionales asociados a la automatización, lo que exige controles rigurosos para anticipar vulnerabilidades, fraudes y errores de gestión. Autor: POR ANDREA CAMPILLAY. La incorporación de la inteligencia artificial en esta área tiene el potencial de transformar el acceso al crédito y fomentar su expansión. Elegir el modelo correcto y validar que anticipe el comportamiento de pago son parte de los retos.