La Inteligencia Artificial (IA) es una realidad concreta en el sector crediticio desde hace más de 20 años, con la tecnología de aprendizaje automático, por ejemplo. Hoy en día, con el uso ampliado de la IA Generativa, el sector incorpora cada vez más innovaciones para generar valor para las empresas, los consumidores y la sociedad.

En ANBC seguimos de cerca esta evolución. El viaje de la IA en el crédito ya está mostrando resultados tangibles: reducción de los costes operativos, aumento de la precisión predictiva, mejora de la experiencia del consumidor y ampliación del acceso al crédito responsable.

La aplicación de la IA en las oficinas brasileñas ha revolucionado procesos como:

• Actualización inmediata de la puntuación crediticia, utilizando datos alternativos y decisiones en cuestión de minutos.
• Detección del fraude en tiempo real, con aprendizaje automático que analiza los patrones de comportamiento.
• Automatización de la modelización estadística, reduciendo los costes hasta 66% y acelerando el desarrollo de modelos de semanas a días.

Estos avances no son sólo técnicos, sino que tienen implicaciones directas para la inclusión financiera, la sostenibilidad del crédito y la gobernanza de los datos.

IA aplicada con resultados concretos en las agencias de crédito brasileñas

En Brasil, los burós están invirtiendo mucho en IA para transformar el mercado crediticio con seguridad, rapidez y responsabilidad.

En una de las empresas, más de 70% de los nuevos modelos desarrollados en 2023 incorporaron aprendizaje automático y aprendizaje profundo, La infraestructura en nube es la mejor forma de conseguirlo:

• Procesamiento de datos 20 veces más rápido
• Mayor seguridad para los datos altamente regulados
• Agilidad en la toma de decisiones: procesos que antes llevaban meses se completan en días.

En este caso, la IA se combina con la evaluación humana para garantizar decisiones contextualizadas y eficaces, como la detección de anomalías financieras y patrones de consumo.

Otro banco brasileño ha implantado amortización inmediata, permitiendo la puntuación de crédito sea actualizado en segundos. Esto permite a los consumidores saldar su deuda y tener acceso inmediato a nuevas condiciones de crédito, generando un cambio estructural en el mercado.

Además, la incorporación de datos de programas sociales, telecos y empresas de servicios públicos a los modelos predictivos ha contribuido a reducir los impagos hasta 15%, sin afectar a los niveles de aprobación.

También en el ámbito nacional, el uso de plataformas analíticas avanzadas ha permitido crear una oficina local:

• Triplicar la producción de modelos analíticos
• Reducir el tiempo de desarrollo de 3-4 semanas a 2-5 días
• Aumentar la precisión de los modelos hasta 8 puntos en el índice KS, un indicador de la calidad predictiva.

Otro ejemplo de innovación en el sector es el uso de modelos que analizan hasta 24 meses de historial de cuenta, incluidos los importes reales de los pagos, para predecir con mayor exactitud el comportamiento futuro de los consumidores.

Estos modelos ofrecen:

• Más de 300 algoritmos predictivos de primera calidad
• Análisis del comportamiento de los pagos y magnitud del saldo

Esta granularidad transforma la toma de decisiones crediticias, permitiendo productos más personalizados, reducir los impagos e expansión responsable del crédito.

La gobernanza de la IA se rige por conceptos éticos dentro de los burós, con amplios sistemas de seguridad de la información, supervisados y transparentes. La innovación responsable permite aumentar la eficiencia y la precisión, fomentando la inclusión y la sostenibilidad del crédito en el país.

Regulación y responsabilidad: el papel de ANBC

Además de seguir de cerca las tendencias nacionales e internacionales, ANBC ha participado activamente en los debates sobre la regulación de la IA, abogando por un enfoque equilibrado que..:

• Diferenciar los sistemas de alto riesgo de los modelos de crédito tradicionales.
• Evitar interpretaciones excesivas de la discriminación, en consonancia con la LGPD.
• Promover la gobernanza descentralizada y las sanciones proporcionales.

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