Los perros sabuesos corren el riesgo de perder el rastro con las Fintech y las Big Tech

Veamos a los bancos y los reguladores en una historia donde los bancos son perros galgos que corren muy rápido y los reguladores son perros sabuesos, lentos pero fielmente en el camino. Qué podría pasar en la era de la economía de las plataformas: los perros sabuesos corren el riesgo de perder el rastro.

En 2009, en medio de la crisis financiera mundial, Paul Volcker, ex presidente de la Reserva Federal, observó que la única innovación financiera socialmente productiva de los 20 años anteriores fue el cajero automático. Nos podemos preguntar qué pensaría Volcker de la gran cantidad de innovaciones financieras habilitadas digitalmente en la actualidad, transitando desde las plataformas de pago móvil hasta la banca por Internet.

Volcker podría estar tranquilo: al igual que el humilde cajero automático, muchas de estas innovaciones tienen beneficios tangibles en términos de reducción de los costos de transacción. Pero como crítico de las grandes firmas financieras, es de suponer que Volcker también se preocuparía por la entrada de algunas empresas tecnológicas muy grandes en el sector.

Sus nombres son tan familiares como omnipresentes sus servicios: el gigante del comercio electrónico Amazon en los Estados Unidos, la empresa de mensajería Kakao en Corea, la plataforma de comercio y remates en línea Mercado Libre en América Latina, y los gigantes tecnológicos chinos Alibaba y Tencent.


Todas las empresas anteriores hacen prácticamente todo lo relacionado con las finanzas. Amazon otorga préstamos a pequeñas y medianas empresas. Kakao ofrece la gama completa de servicios bancarios. Ant Financial de Alibaba y WeChat de Tencent proporcionan una gran cantidad de productos financieros, habiéndose expandido tan rápidamente que recientemente se convirtieron en blanco de la represión del gobierno chino.

Los desafíos para los reguladores son obvios. Cuando una sola empresa canaliza los pagos para la mayoría de la población de un país, como lo hace M-Pesa en Kenia, por ejemplo, su quiebra podría colapsar toda la economía. Por lo tanto, los reguladores deben prestar mucha atención a los riesgos operativos. Deben preocuparse por la protección de los datos de los clientes y no solo los datos financieros, sino también otros datos personales de los que tienen conocimiento las empresas de Big Tech y que se caracterizan por no tener las mismas reglas de juego y regulación que tiene banca tradicional, lo que las convierte en agentes importantes del sector financiero, con importantes ventajas sobre la competencia más tradicional.

Además, las Big Tech, debido a su capacidad para recopilar y analizar datos sobre las preferencias de los consumidores, tienen una capacidad mejorada para enfocarse en los sesgos de comportamiento de sus clientes. Si esos prejuicios hacen que algunos prestatarios asuman un riesgo excesivo, las grandes tecnologías tendrán pocas razones para preocuparse si simplemente brindan tecnología y experiencia a un banco asociado. Este riesgo moral es la razón por la que los reguladores chinos ahora exigen que las grandes tecnológicas del país utilicen sus propios balances generales para financiar el 30% de cualquier préstamo otorgado a través de asociaciones de préstamos compartidos.


Los gobiernos también tienen leyes y regulaciones para evitar que los proveedores de productos financieros discriminen por motivos de raza, género, etnia y religión. El desafío aquí es distinguir entre la discriminación de precios basada en las características del grupo y la discriminación de precios basada en el riesgo.

Tradicionalmente, los reguladores exigen que los proveedores de crédito enumeren las variables que forman la base de las decisiones sobre préstamos para que los reguladores puedan determinar si las variables incluyen características de grupos prohibidos. Y requieren que los financistas especifiquen las ponderaciones asignadas a las variables para que puedan establecer si las decisiones sobre préstamos no están correlacionadas con las características étnicas o raciales una vez condicionadas a esas otras medidas. Pero a medida que los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial de las grandes empresas tecnológicas reemplacen a los ejecutivos de crédito, las variables y los pesos cambiarán continuamente con la llegada de nuevos puntos de datos. No es obvio que los reguladores puedan mantenerse al día.

En los procesos algorítmicos, además, la fuente del sesgo puede variar. Los datos utilizados para entrenar el algoritmo pueden estar sesgados. Alternativamente, el entrenamiento en sí puede estar sesgado, con el algoritmo de Inteligencia Artificial aprendiendo a usar los datos de manera sesgada. Dada la naturaleza de la caja negra de los procesos algorítmicos, la ubicación del problema rara vez es clara.

Finalmente, existen riesgos para la competencia. Los bancos y las fintechs que son las intermediarias en el mundo de las finanzas en las transferencias monetarias, préstamos, compras y ventas de títulos de propiedad y también se enfocan en el asesoramiento financiero e inversiones, dependen de los servicios de computación en la nube operados por las firmas de Big Tech, lo que los hace dependientes de sus competidores más formidables. Las grandes tecnologías también pueden subsidiar sus negocios financieros y al proporcionar una gama de servicios entrelazados, pueden evitar que sus clientes cambien de proveedor.

Los reguladores han respondido con reglas de banca abierta que requieren que las empresas financieras compartan los datos de sus clientes con terceros cuando los clientes lo consientan. Han autorizado el uso de interfaces de programación de aplicaciones que permiten a los proveedores externos conectarse directamente a sitios web financieros para obtener datos de los clientes.

No está claro que esto sea suficiente. Las grandes empresas tecnológicas pueden usar sus plataformas para generar grandes cantidades de datos de clientes, emplearlos para entrenar sus algoritmos de inteligencia artificial e identificar préstamos de alta calidad de manera más eficiente que los competidores que carecen de la misma información. Los clientes pueden transferir sus datos financieros a otro banco u otra fintech.


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