21 de Noviembre de 2018

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La periodicidad con la que recargas el celular podría negarte un crédito

La información generada por un smartphone predice el comportamiento financiero de quien lo usa.

La periodicidad con la que recargas el celular dice mucho sobre tu comportamiento financiero. (Thinkstock)
La periodicidad con la que recargas el celular dice mucho sobre tu comportamiento financiero. (Thinkstock)
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CIUDAD DE MÉXICO.- Si eres de las personas que dejan morir la batería de su teléfono para cargarla, podrías no recibir el crédito que solicitaste para comprar la casa o el auto que deseas.

De acuerdo con Gregory LaBlanc, director facultativo de la Escuela de Negocios FinTech Berkeley, la información generada por un smartphone es mucho más efectiva para predecir la personalidad y el comportamiento de una persona sobre todo en lo que se refiere a su actividad financiera, publica El Economista en su portal web.

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“Facebook puede convertirse en un jugador muy importante en servicios financieros”, dijo LaBlanc durante su presentación en el congreso Latam Blockchain Today and Tomorrow organizado por EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey.

Las empresas de tecnología financiera (Fintech) sobre todo aquellas dedicadas a los sistemas de pago, pero también a los préstamos, los seguros y las inversiones han transformado dichos servicios gracias a la analítica de datos, del aprendizaje automático y de la inteligencia artificial, que usan los datos provistos por interfaces digitales como Facebook, Google y con dispositivos personales, como los teléfonos inteligentes (smartphones).

LaBlanc puso el ejemplo de las dinámicas de carga de los smartphones. Quienes dejan que la batería se descargue completamente están más predispuestos a ser peores pagadores que quienes cargan su celular con regularidad.

El académico de FinTech Berkeley habló también sobre Prosper, una fintech estadounidense que pide a sus solicitantes de crédito un ensayo escrito sobre las razones por las que deberían recibir ese préstamo. Un algoritmo de inteligencia artificial analiza estos ensayos y reconoce aquellas palabras que indicaban quiénes serían buenos y malos pagadores.

Palabras clave

Palabras como “Dios”, “gracias”, “prometo” y “voy a pagar” son un indicador de una persona que muy probablemente no pagará a tiempo su deuda mientras que “libre de deudas” y “graduado” son señales de un buen pagador. Este tipo de análisis de datos funciona también en el caso de sistemas de logística, de levantamiento de capital y de medios de pago.

El uso de datos, sin embargo, puede conducir a sesgos en las decisiones tomadas a partir de esta información y de la programación de los algoritmos. Los ejemplos no son pocos: Amazon tuvo que deshacerse de un asistente de inteligencia artificial que facilitaba sus tareas de contratación de recursos humanos porque este comenzó a manifestar claros sesgos discriminatorios en contra de las mujeres. La organización ProPublica y en especial la investigadora Julia Angwin se han encargado de develar cómo los algoritmos son “cajas negras” que pueden introducir sesgos racistas en decisiones judiciales.

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