India quiere que la IA apruebe préstamos que los humanos rechazarían

El gobernador del Banco de la Reserva de India quiere que los bancos usen IA para aprobar préstamos que los humanos rechazarían, con la mira en millones de no bancarizados. Pero el regulador también exige supervisión humana, explicabilidad y responsabilidad clara.
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• El gobernador del Banco de la Reserva de India, Sanjay Malhotra, instó a usar IA para extender el crédito a prestatarios sin historial formal.
• Los modelos de IA pueden emplear datos alternativos como flujos de efectivo, declaraciones GST, pagos de servicios públicos y huellas digitales.
• El regulador exige inventario completo, gobernanza, pruebas adversariales, supervisión humana y responsabilidad sobre las decisiones del algoritmo.

El gobernador del Banco de la Reserva de India, Sanjay Malhotra, instó a las instituciones financieras del país a utilizar inteligencia artificial para aprobar préstamos que los evaluadores humanos probablemente rechazarían. En su discurso en la conferencia FIBAC en Mumbai, el funcionario dejó clara su postura: la IA debe ser una herramienta de inclusión, no un riesgo a contener.

Malhotra afirmó que el regulador “ve la IA como una capacidad que debe aprovecharse de manera responsable y no meramente como un riesgo a contener”. Estas palabras resumen la estrategia del banco central indio, que busca ampliar el acceso al crédito en un país donde millones de personas permanecen fuera del sistema bancario formal.

La apuesta por la inclusión financiera

India enfrenta un desafío enorme: gran parte de su población carece de acceso a bancos o depende de prestamistas informales con altos costos. Malhotra explicó que los bancos encuentran difícil justificar préstamos a prestatarios primerizos, trabajadores de economía gig o pequeñas empresas que no llevan libros formales.

“Los modelos de IA, entrenados con datos alternativos – flujos de efectivo, declaraciones GST, pagos de servicios públicos, huellas digitales – pueden extender la frontera de la India ‘bancarizable’ considerablemente más allá de lo que la suscripción manual jamás podría”, argumentó. La referencia a GST (Goods and Services Tax) es clave, porque ese impuesto digital genera un registro de transacciones para muchos negocios informales.

El gobernador también resaltó el costo marginal por préstamo, que se reduciría drásticamente con modelos predictivos. Estos sistemas identificarían a los prestatarios al borde del incumplimiento lo suficientemente temprano para aconsejar en lugar de meramente cobrar.

“Usada bien, la IA puede ser el acelerador más poderoso para la inclusión financiera”, dijo Malhotra. La declaración subraya la convicción oficial de que la tecnología puede cerrar brechas históricas en la economía india.

La inclusión financiera es una prioridad nacional: según datos del Banco Mundial, más de 190 millones de adultos en India no tienen cuenta bancaria. El uso de IA con datos alternativos apunta a captar a ese segmento con menor riesgo de lo que sugiere el método tradicional.

Oportunidades más allá del crédito

Malhotra extendió su propuesta a la interacción con los clientes. Mencionó que los bancos indios deberían usar IA para desarrollar interfaces de voz en idiomas locales. India reconoce 14 idiomas principales hablados por diez millones o más de residentes, más otros ocho con importancia patrimonial.

Las tasas de alfabetización en áreas rurales siguen por debajo del 80 por ciento, por lo que la voz puede ser el canal más natural para muchos ciudadanos. El gobernador cree que la IA puede eliminar barreras de lenguaje y educación, acercando a más personas a los servicios financieros.

También destacó el potencial de la IA en la gestión de riesgos. “Los modelos de riesgo crediticio mejorados con IA, la previsión de liquidez y el análisis de escenarios permiten a los bancos – y, de hecho, a nosotros, como regulador – ver el estrés emergente antes de lo que permiten los estados financieros rezagados”, afirmó.

En el servicio al cliente, Malhotra ve un “gestor de relaciones asistido por un sistema de IA” que puede atender a más clientes de manera eficiente. La resolución de quejas asistida por IA y la orientación financiera personalizada mejorarían la calidad del servicio, según el gobernador.

Estas aplicaciones, en su conjunto, transformarían la banca india de un modelo reactivo a uno proactivo, con capacidad para anticipar necesidades y riesgos.

Riesgos que no se pueden ignorar

El gobernador dedicó parte de su discurso a los peligros de la IA, empezando por el “problema de la caja negra”. “Muchos modelos avanzados de IA – particularmente los sistemas de aprendizaje profundo y generativos – no explican fácilmente su propio razonamiento”, advirtió. Cuando un sistema recomienda no otorgar crédito, tanto el prestatario como el regulador tienen derecho a saber por qué.

La opacidad dificulta que los auditores, los consejos y el propio Banco de la Reserva verifiquen que un modelo está haciendo lo que fue diseñado para hacer. Malhotra también mencionó el riesgo de perpetuar “sesgos contra ciertas geografías, ciertas ocupaciones, ciertas comunidades”.

La dependencia de proveedores tecnológicos preocupa al regulador. Si varias empresas dependen de los mismos sistemas defectuosos, el riesgo se extiende por todo el sistema bancario. Por eso, Malhotra fue enfático: “No importa cuán sofisticado sea el modelo, la responsabilidad por las decisiones de un banco recae en el banco, no en su algoritmo”.

“El modelo lo decidió nunca puede ser una respuesta aceptable para un cliente, un auditor o el Banco de la Reserva”, sentenció. La supervisión humana significativa – la capacidad de explicar, intervenir y anular – debe ser un principio de diseño, no una ocurrencia tardía.

Estas declaraciones establecen un precedente importante para la regulación de IA en el sector financiero de mercados emergentes.

Las cinco exigencias regulatorias

Malhotra fijó expectativas claras para los bancos indios que adopten IA. Primero, mantener un inventario completo de cada sistema de IA en uso, incluidos los incrustados en productos de proveedores. Esto evita sorpresas sobre lo que se está ejecutando dentro de la institución.

Segundo, establecer políticas de gobernanza de IA aprobadas por el consejo, con responsabilidad sobre los resultados, no solo sobre la adquisición de tecnología. Tercero, construir la capacidad de explicar las decisiones impulsadas por IA que afecten materialmente a un cliente, especialmente en préstamos y fraude.

Cuarto, realizar pruebas adversariales y de estrés a los sistemas de IA antes de su implementación y periódicamente después, como se haría con cualquier otro riesgo material. Quinto, preservar una supervisión humana significativa en cada punto donde un error de un sistema de IA podría causar daño material.

Estas exigencias buscan equilibrar innovación con estabilidad financiera. Malhotra concluyó: “Los bancos que ganarán en la era de la IA no serán necesariamente los que adopten más IA, o la adopten más rápido. Serán los que la adopten con la comprensión más profunda de lo que están desplegando”.

La responsabilidad, agregó, se medirá por la claridad de los resultados y el compromiso con la confianza del cliente, que sigue siendo el verdadero capital de la banca india.

El discurso de Malhotra llega en un momento en que India busca posicionarse como líder en tecnología financiera, pero con controles que eviten abusos. La comunidad cripto y blockchain observa con interés, pues este enfoque podría influir en la regulación de activos digitales y otros instrumentos basados en IA.

Por lo pronto, el mensaje es doble: la IA debe expandir la frontera del crédito, pero el ser humano nunca renunciará a la última palabra.

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