Los bancos que utilizan modelos complejos para los préstamos deben poder explicar por qué algunos prestatarios reciben crédito y otros no, dijeron reguladores el jueves.
De lo contrario, advirtió un regulador de la Oficina de Protección Financiera del Consumidor de EE.UU., se enfrentarán a una enorme dificultad cuando luchen contra acusaciones de préstamos discriminatorios. El tema ha eclipsado la introducción de la tarjeta de crédito de Goldman Sachs Group Inc. para Apple Inc.
"No hay sesgo de género en nuestro proceso para conceder crédito", dijo David Solomon
"Si se enfrenta a esas acusaciones, el primer paso es comprender por qué el algoritmo en el proceso de toma de decisiones condujo a dos resultados diferentes para solicitantes aparentemente similares", dijo el jueves Albert Chang, abogado de innovación de la oficina durante la conferencia de la industria en Manhattan. "Y si no tienen la capacidad de explicar las decisiones, es muy difícil refutar esa acusación de discriminación".
Ejecutivos prominentes de Silicon Valley se quejaron públicamente este mes por recibir límites de crédito significativamente más altos en sus tarjetas de crédito Apple respaldadas por Goldman que sus esposas, a pesar de tener ingresos y puntajes de crédito similares. Eso revivió las preocupaciones de larga data sobre los algoritmos que ilegalmente tratan a los prestatarios de manera diferente debido a su raza, su género u otras características.
La controversia, que continúa desarrollándose en Twitter a medida que más prestatarios alegan sesgo por parte de Goldman, ha perseguido a la famosa institución de Wall Street y estropeó su incursión en la banca para las masas. El Departamento de Servicios Financieros del Estado de Nueva York lanzó una investigación y, por primera vez en años, el banco se ha convertido en el tema de transmisiones de noticias nocturnas.
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"No hay sesgo de género en nuestro proceso para conceder crédito", dijo David Solomon, director ejecutivo de Goldman Sachs, a Bloomberg TV en una entrevista el jueves desde el Foro New Economy en Pekín.
Las empresas han promovido el uso de algoritmos en las decisiones de préstamo como antídoto para los aseguradores humanos sesgados. Además, dicen los prestamistas, usar modelos complejos para procesar las solicitudes de préstamos es más rápido, más barato y más eficiente al fijar el precio del crédito, y permite que más personas pidan prestado más dinero en mejores condiciones.
Los algoritmos tratan a los prestatarios de manera diferente debido a su raza, su género u otras características.
Pero los reguladores que hacen cumplir las leyes de préstamos justos continúan presionando a los bancos para abordar el riesgo de que los modelos complejos puedan consolidar el tipo de sesgo que deben eliminar.
Carol Evans, directora asociada de la división de asuntos al consumidor y la comunidad de la Reserva Federal, instó a los prestamistas a ser más comunicativos con sus supervisores.
Los banqueros no deberían tener la actitud de "sé que no entienden nuestros modelos, pero confíen en nosotros", dijo Evans. "No creo que haya funcionado bien para los servicios financieros en el pasado".
