En un entorno digital, los líderes de las empresas de servicios financieros se han dado cuenta de que el uso estratégico de la tecnología es un factor esencial para el éxito.
Cada vez más a menudo se dice que las empresas de servicios financieros son empresas tecnológicas con licencias financieras. Desde la automatización temprana de los procesos comerciales, hasta la adopción acelerada de los servicios digitales habilitados para Internet, los líderes de las empresas de servicios financieros se han dado cuenta de que el uso estratégico de la tecnología es un factor esencial para el éxito.
Por eso, es ahora cuando se tiene la oportunidad de adoptar un enfoque más riguroso y proactivo para identificar y mitigar el sesgo en áreas clave de la vida como, por ejemplo, la policía, los servicios sociales, las finanzas o la contratación. El buen uso de los datos puede permitir a las organizaciones arrojar luz sobre las practicas existentes e identificar que está impulsando el sesgo. En este contexto, existe la obligación ética de actuar siempre que exista el riesgo de que ese sesgo este causando daño y, así, tomar decisiones mejores y más justas.
Los organismos reguladores y del sector financiero deben trabajar junto con la sociedad en general para acordar las mejores prácticas dentro de su industria y establecer estándares regulatorios apropiados.
Entorno digital y financiero
En el caso de los servicios financieros, nos encontramos con un sector maduro que ha utilizado los datos durante mucho tiempo para respaldar su toma de decisiones. Las finanzas se basan en hacer predicciones precisas sobre el comportamiento de las personas, por ejemplo, la probabilidad de que paguen sus deudas. Sin embargo, grupos específicos están históricamente subrepresentados en el sistema financiero y existe el riesgo de que estos sesgos históricos se arraiguen aún más a través de los sistemas algorítmicos. Las organizaciones de servicios financieros van desde las muy innovadoras hasta las más reacias al riesgo en el uso de nuevos enfoques algorítmicos.
Por ejemplo, el uso de “Machine Learning” o aprendizaje automático es el desarrollo de modelos para la predicción y el reconocimiento de patrones a partir de datos, con intervención humana limitada. En la industria de servicios financieros, la aplicación de estos métodos tiene el potencial de mejorar los resultados tanto para las empresas como para los consumidores. Al mismo tiempo, los riesgos existentes pueden amplificarse si la gobernanza y los controles no siguen el ritmo de los avances tecnológicos.