El gobernador del Reserve Bank of India (RBI) ha señalado a los bancos del país la necesidad de situar la inteligencia artificial (IA) en el centro de sus patrones de crédito. La premisa central es que los modelos entrenados con datos no convencionales pueden identificar y aprovechar señales que el underwriting tradicional difícilmente podría justificar o detectar. Según Sanjay Malhotra, esto podría fortalecer el mercado de crédito y, al mismo tiempo, ampliar la inclusión financiera al agregar a la evaluación de riesgos a una nueva clase de prestatarios previamente pasados por alto por métodos convencionales.\n\nEste enfoque llega acompañado de una advertencia: los bancos deben implementar medidas de seguridad y visibilidad antes de desplegar la IA. Entre ellas se cuentan inventarios completos de IA, pruebas de red (red-teaming) previas al lanzamiento y la capacidad de explicar las decisiones de préstamo y de detección de fraude.\n\nAun así, la RBI mantiene que la rendición de cuentas debe seguir siendo humana; los bancos, y no sus algoritmos, serán responsables ante los clientes, auditores y la propia autoridad monetaria cuando las decisiones impulsadas por IA fallen. Esta postura subraya una visión híbrida: la IA puede ampliar el acceso al crédito, pero la responsabilidad última debe descansar en las instituciones y sus equipos humanos.\n\nEl discurso de Malhotra se sitúa en un contexto de optimismo cauteloso proveniente de una de las entidades centrales más influyentes: la RBI no es una institución menor, y sus observaciones suelen moldear tanto mercados domésticos como tendencias globales. Al enfatizar la posibilidad de desbloquear mercados de crédito para personas con escasa o nula historia financiera mediante datos brutos como flujos de caja, declaraciones de GST, pagos de servicios y huella digital, la RBI plantea un cambio de paradigma para una región donde los bancos han sido históricamente más conservadores en su enfoque crediticio.\n\nEl gobernador señaló que estos datos suelen faltar en prestatarios primerizos, trabajadores independientes o pequeñas empresas sin contabilidad formal, mientras que la IA podría mejorar la monitorización de la situación financiera de los deudores. En sus palabras: “Los modelos predictivos pueden identificar a los prestatarios en la transición hacia la morosidad a tiempo para asesorar en lugar de limitarse a recuperar.” En este marco, la IA podría actuar como el motor más poderoso para la inclusión financiera cuando se utiliza con criterio.\n\nSin embargo, Malhotra subraya que la IA debe funcionar como asistente, no como suplantación de los oficiales de crédito a la hora de evaluar solicitudes ya rechazadas. La argumentación se centra en que existen categorías enteras de prestatarios que son prácticamente invisibles para la evaluación crediticia tradicional precisamente porque no cuentan con la documentación requerida; la IA, al considerar señales alternativas, podría hacerlos accesibles para las entidades financieras y viceversa.\n\nAsimismo, hay preocupaciones sobre la “caja negra” de muchos modelos modernos y su capacidad para explicar razonamientos de manera suficiente. Los prestatarios tienen derecho a saber por qué fueron rechazados, lo que podría ayudar a mitigar sesgos algorítmicos y justificar decisiones en un entorno donde los modelos son vulnerables a ataques de contaminación de datos. Esto refuerza la necesidad de un toque humano, especialmente en lo que respecta a la responsabilidad por dichas decisiones, en contraposición a enfoques puramente desatendidos.\n\nEn última instancia, la visión de Malhotra podría resumirse en una conclusión que la RBI considera decisiva: los ganadores de la era de la IA no serán los que adopten más rápido o gastan más recursos, sino aquellos que comprendan a fondo lo que despliegan, asuman la propiedad de sus resultados y mantengan la confianza de los clientes. Esa confianza, para la banca india, es un capital de duración prolongada que supera cualquier ventaja tecnológica de corto plazo.\n

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