La IA podría cambiar radicalmente el futuro de los préstamos bancarios y quién obtiene la aprobación para otorgar préstamos

La IA podría cambiar fundamentalmente el futuro de los préstamos bancarios y hacerlos mucho menos riesgosos.

A medida que la IA se infiltra en todos los rincones del mundo empresarial, Los bancos han estado experimentando con la tecnología. para la suscripción de préstamos. Esa experimentación ha llamado la atención de los académicos. Investigadores de Harvard llevó a cabo un estudio de caso en una startup con sede en California, Zest AI, que utiliza un modelo de aprendizaje automático para evaluar el riesgo crediticio de los bancos como una alternativa al tradicional medidas (es decir, puntajes de crédito). Zest es utilizado por más de 180 bancos y cooperativas de crédito, desde grandes instituciones como Freddie Mac hasta pequeñas , locales en EE.UU. Sus competidores que ofrecen servicios similares incluyen Tecnologías Pagaya, chetu, Kit de herramientas para prestamistas, y Informado.IQ, entre otros.

Zest AI ganó tracción porque pudo demostrar que su modelo de riesgo crediticio proporcionaba evaluaciones más precisas del riesgo crediticio que el crédito estándar. Puntajes disponibles en agencias de calificación crediticia como Equifax, Experian y TransUnion”, escribieron David Scharfstein y Ryan Gilland de Harvard en su informe. Si bien su estudio de caso fue revisado y aprobado antes de su publicación por un representante de Zest AI, no fue financiado por la empresa.

Las cooperativas de crédito y los bancos que utilizan Zest AI han experimentado un aumento del 25 % en las aprobaciones de préstamos, manteniendo el riesgo constante.

“Así que no estás simplemente diciendo sí a más personas, estás asumiendo la misma cantidad de riesgo, pero eres capaz de decir sí a más de sus clientes y miembros”, dijo Mike de Vere, director ejecutivo de Zest AI, a Quartz a principios de este año.

Esto se debe a que, mientras que los puntajes de crédito pueden brindar una imagen granulada y pixelada de un prestatario, los modelos de inteligencia artificial brindan un video 3D de alta definición. Vere dijo que Zest utiliza “cientos de variables” para determinar las aprobaciones de préstamos, mientras que una puntuación de crédito es un “instrumento contundente que generalmente tiene 15 a 20 variables en él”. Por ejemplo, el modelo utiliza indicadores de la relación deuda-ingresos, un factor en los modelos de puntuación tradicionales que no tiene en cuenta el género. disparidades salariales y da como resultado menores aprobaciones de préstamos para las mujeres. Tiene en cuenta patrones, por ejemplo, si alguien tiene un pago atrasado con la tarjeta de crédito durante las vacaciones todos los años, pero no en otros tiempos.

“Si bien el modelo de IA Zest clasificó a un número significativo de solicitantes como de bajo riesgo cuando el modelo estándar los clasificó como de alto riesgo, También hubo casos en los que el modelo Zest AI categorizó a los prestatarios como de alto riesgo cuando el modelo estándar los categorizaría como de bajo riesgo. La ganancia económica de aplicar el modelo Zest AI provino tanto de expandir el grupo de prestatarios elegibles como de rechazar a solicitantes riesgosos que podrían de lo contrario, han sido aprobados pero incumplidos”. – David S. Scharfstein y Ryan Gilland para la colección de casos de la Escuela de Negocios de Harvard

Al implementar su modelo, Zest también muestra cómo la IA puede ampliar el acceso a préstamos personales, para automóviles, viviendas y para pequeñas empresas para las personas. de color. Los prestamistas que utilizan Zest AI vieron aumentar las aprobaciones de préstamos en un 49 % para los latinos, un 41 % para los solicitantes negros, un 40 % para las mujeres, 36 % para solicitantes de edad avanzada y 31 % para solicitantes asiático-estadounidenses de las islas del Pacífico.

Ese impacto es más pronunciado en algunas instituciones, en particular. Por ejemplo, Verity Credit Union en el estado de Washington experimentó aumentos importantes en las aprobaciones de préstamos. para negros americanos (177%), personas mayores de 62 años (271%), y AAPI (375%).

Correction: A previous version of this article said Harvard conducted a study on Zest AI showing that it increased loan approvals by 25%. Harvard did not conduct an independent analysis; it reported on numbers shared to them by Zest AI.