Inteligencia de crédito y riesgo
Unos datos mejores y la IA podrían ampliar el acceso a un crédito justo o afianzar los sesgos. City Agentic Finance Lab (CAFiL) estudia qué ocurrirá y cómo saberlo, y cómo juzgar si se puede confiar dinero a un agente de IA.
Qué exploramos
Calificación crediticia con IA y explicabilidad; datos de finanzas abiertas; crédito para pequeñas y medianas empresas; bienestar financiero; y “¿quién califica a los agentes?”: identidad, confianza y solvencia de los agentes de IA. Los sistemas de IA que evalúan la solvencia de las personas físicas se consideran de alto riesgo según el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE, y esas obligaciones se aplican a partir de diciembre de 2027. La experiencia de nuestros miembros al frente de la tecnología de datos crediticios en empresas fintech orienta este trabajo.
Preguntas que nos planteamos
- ¿Cuándo mejoran los datos alternativos y el aprendizaje automático las decisiones de crédito, y para quién?
- ¿Cómo pueden explicarse las decisiones de crédito asistidas por IA a los clientes y a las autoridades supervisoras?
- ¿Qué deben ofrecer las finanzas abiertas para que los agentes actúen en el mejor interés de los clientes?
- ¿Cómo deberían evaluarse la identidad, el historial y la solvencia de un agente de IA?
- ¿Qué exigirán a los sistemas de calificación crediticia las obligaciones del Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE para los sistemas de alto riesgo?
Lo que producimos
- Documento informativo (en preparación): “Who scores the agents? Trust and credit for AI agents” (¿Quién califica a los agentes? Confianza y crédito para los agentes de IA)
- Estudios sobre calificación crediticia explicable y justa con investigadores de máster y de doctorado
- Evaluaciones de asistentes de IA para la gestión del dinero desde el punto de vista de los resultados para los consumidores (en fase de diseño)