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L’India le App di Prestito basate sulla Intelligenza Artificiale e l’ingiustizia sociale di chi non riceve un prestito o lo ottiene a tassi assurdi

Le app di prestito basate sull’intelligenza artificiale stanno esplodendo in India, ma alcuni mutuatari perdono l’occasione
 


 Come fondatore di un’organizzazione no profit per i diritti dei consumatori in India, Karnav Shah è abituato a vedere pratiche taglienti e clienti scontenti. Ma anche lui è rimasto sorpreso dall’enorme volume di denunce contro i prestatori digitali negli ultimi anni.

Mentre la maggior parte delle lamentele riguarda piattaforme di prestito non autorizzate che utilizzano in modo improprio i dati dei mutuatari o li molestano per mancati pagamenti, altre riguardano tassi di interesse elevati o richieste di prestito che sono state respinte senza spiegazione, ha affermato Shah.

 
“Non sono come le banche tradizionali, dove puoi parlare con il manager o presentare un reclamo alla sede centrale. Non c’è trasparenza e nessuno a cui chiedere rimedio”, ha affermato Shah, fondatore di JivanamAsteya.

“Fa male ai giovani che iniziano la loro vita: un prestito rifiutato può comportare un punteggio di credito basso, che influirà negativamente su eventi finanziari più grandi in seguito”, ha detto alla Thomson Reuters Foundation.

Centinaia di app di prestito mobile sono cresciute in India con l’aumento dell’uso degli smartphone e il governo ha incoraggiato la digitalizzazione nel settore bancario, con le aziende di tecnologia finanziaria (fintech) che si affrettano a colmare il divario nell’accesso ai prestiti.

Le app di prestito non garantito, che promettono prestiti rapidi anche a chi non ha una storia creditizia o garanzie, sono state criticate per tassi di prestito elevati, termini di rimborso brevi, nonché metodi di recupero aggressivi e uso improprio dei dati dei clienti.

Allo stesso tempo, il loro uso di algoritmi per valutare l’ affidabilità creditizia dei primi mutuatari esclude in modo sproporzionato le donne e altri gruppi tradizionalmente emarginati, affermano gli analisti.

“I sistemi di punteggio del credito avevano lo scopo di ridurre la soggettività nelle approvazioni dei prestiti diminuendo il ruolo della discrezionalità di un funzionario del prestito sulle decisioni di prestito “, ha affermato Shehnaz Ahmed, responsabile fintech presso il Vidhi Center for Legal Policy di Delhi.

“Tuttavia, poiché i sistemi di valutazione del credito alternativi utilizzano migliaia di punti dati e modelli complessi, potrebbero essere potenzialmente utilizzati per mascherare politiche discriminatorie e possono anche perpetuare forme di discriminazione esistenti”, ha affermato.

Nuovo credito
A livello globale, circa 1,7 miliardi di persone non hanno un conto bancario, il che le rende vulnerabili agli strozzini e a rischio di essere escluse dai benefici vitali del governo e del welfare, che sono sempre più disperse per via elettronica.

Quasi l’80% degli indiani ora ha un conto in banca, in parte a causa delle politiche di inclusione finanziaria del governo, ma i giovani e i poveri spesso mancano delle storie creditizie formali che i creditori usano per valutare l’affidabilità creditizia di un richiedente.

Quasi un quarto delle richieste di prestito ogni mese provengono da persone senza precedenti creditizi, secondo TransUnion CIBIL, una società che genera punteggi di credito.

Le autorità hanno sostenuto l’ uso dell’IA per la creazione di punteggi di credito per i cosiddetti nuovi consumatori di credito, che rappresentano circa il 60% dei prestiti moto e oltre un terzo dei mutui.

Gli algoritmi aiutano a valutare l’affidabilità creditizia dei primi mutuatari analizzando la loro impronta sui social media, i dati sui pagamenti digitali, il numero di contatti e i modelli di chiamata.

TransUnion CIBIL ha recentemente lanciato un algoritmo che ha “mappato i dati sul credito di soggetti simili che hanno una storia creditizia e le cui informazioni sono comparabili”, ha affermato Harshala Chandorkar, direttore operativo dell’azienda.

Le donne costituivano circa il 28% dei mutuatari al dettaglio in India lo scorso anno, tre punti percentuali in più rispetto al 2014 e hanno un punteggio CIBIL medio leggermente più alto rispetto agli uomini, ha affermato, senza rispondere a una domanda sul rischio di discriminazione dagli algoritmi.

CreditVidya, una società di informazioni creditizie, utilizza un algoritmo basato sull’intelligenza artificiale (AI) che tocca “oltre 10.000 punti dati” per calcolare i suoi punteggi.

“Una schermata di consenso chiara e inequivocabile che articola quali dati vengono raccolti e lo scopo per cui verranno utilizzati viene mostrata all’utente per ottenere il suo consenso”, ha affermato.

EarlySalary, che afferma che la sua app di prestito mobile ha raccolto oltre 10 milioni di download, utilizza un algoritmo che raccoglie testo e cronologia di navigazione e informazioni da piattaforme di social media tra cui Facebook e LinkedIn.

Le persone che non hanno una presenza sostanziale sui social media potrebbero essere svantaggiate da tali tecniche, ha affermato Ahmed, aggiungendo che molte piattaforme di prestito online forniscono poche informazioni su come valutano il merito di credito.

“C’è sempre un elemento di soggettività nella determinazione del merito creditizio. Tuttavia, questo è accentuato nel caso di modelli alternativi di punteggio del credito che si basano su diversi punti di dati per valutare il merito creditizio”, ha affermato.

Pratiche arbitrarie
Le app di prestito personale in India, che sono principalmente intermediari che collegano i mutuatari con gli istituti di credito, ora cadono in una zona grigia normativa.

Una legge sulla protezione dei dati personali in discussione da parte dei legislatori, a lungo ritardata, avrebbe le condizioni per richiedere e archiviare i dati personali e sanzioni per l’uso improprio di tali dati.

Si consiglia alle piattaforme di prestito autorizzate di impegnarsi nell’acquisizione dei dati con il consenso informato del cliente e di pubblicare termini e condizioni dettagliati, ha affermato Satyam Kumar, membro del gruppo di lobby Fintech Association for Consumer Empowerment (FACE).

“Verifiche periodiche e controlli interni del processo di prestito vengono effettuati per garantire che nessuna discriminazione sulla base del genere o della religione venga effettuata manualmente o tramite analisi automatizzate”, ha affermato.

La banca centrale indiana ha affermato che elaborerà un quadro normativo che “supporta l’innovazione garantendo la sicurezza dei dati, la privacy, la riservatezza e la protezione dei consumatori”.

Secondo Boston Consulting Group, ciò contribuirà ad aumentare il valore del prestito digitale a $ 1 trilione nel 2023.

Il prestito digitale continuerà a inclinarsi verso gruppi storicamente privilegiati, con i sistemi di punteggio del credito che assegnano anche prestiti più spesso agli uomini che alle donne in India, ha affermato Tarunima Prabhakar, ricercatore presso Carnegie India.

Se un algoritmo valuta i punteggi di credito in base al numero di contatti su un telefono, probabilmente troverà gli uomini più meritevoli di credito poiché gli uomini indiani hanno una maggiore mobilità sociale rispetto alle donne.

Quindi le donne possono affrontare rifiuti di prestito o tassi di interesse più elevati.

“Non c’è quasi nessuna trasparenza su come vengono raggiunti questi punteggi”, ha detto.

I prestatori digitali giustificano la segretezza sulla base del vantaggio competitivo, ma è necessario fornire alcuni chiarimenti, comprese le spiegazioni quando i prestiti vengono rifiutati, ha aggiunto.

“Se queste piattaforme rendono più facile per gli uomini, ma non per le donne, avviare piccole imprese, potrebbero ridurre l’agenzia delle donne in una dinamica di potere già asimmetrica”, ha affermato Prabhakar.

“In assenza di un forte monitoraggio e istituzioni, il prestito alternativo può perpetuare le stesse pratiche di prestito arbitrarie dei mercati del credito informali che mirano a risolvere”.

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