El estudio sobre los préstamos en los concesionarios de automóviles en Canadá también demostró que el uso de la inteligencia artificial y la fijación de precios centralizados en las oficinas centrales de las empresas podrían mitigar los prejuicios humanos y mejorar el acceso a los préstamos para personas con tasas de aprobación crediticia tradicionalmente bajas. De lo contrario, a estas personas se les podría haber negado el crédito debido a decisiones no optimizadas sobre los precios de los préstamos tomadas por los vendedores.

"Básicamente, analizamos si los modelos basados ​​en análisis eran mejores que los vendedores para fijar el precio de los préstamos para el cliente promedio y descubrimos que, siempre que una empresa tenga acceso a datos ricos sobre sus clientes, los modelos de IA pueden identificar la sensibilidad al precio mejor que las personas. " dijo el Dr. Christopher Amaral de la Escuela de Administración de la Universidad.

"Muchas empresas tienen esos datos pero no están haciendo el mejor uso de ellos. Pero cambiar a precios discriminatorios (o personalizados) mediante IA tiene el potencial de aumentar significativamente las ganancias. Lo que es igualmente importante, podría abrir la posibilidad de otorgar préstamos a personas que han tenido dificultades para obtener crédito. en el pasado porque los enfoques basados ​​en análisis pueden identificar precios que funcionarán para ellos y también salvaguardar un equilibrio entre ganancias y riesgos para un prestamista", dijo el Dr. Amaral.

El estudio, "El impacto de los precios discriminatorios basados ​​en el riesgo del cliente:una investigación empírica utilizando préstamos indirectos a través de redes minoristas", mostró que el uso de precios basados ​​en análisis basados ​​en el riesgo del cliente y la optimización de las comisiones de los vendedores podrían aumentar las ganancias en un 34%. /P>

El coautor del estudio, el Dr. Ceren Kolsarici de la Smith School of Business de la Queen's University en Canadá, señaló que la fijación de precios discriminatorios (fijar el precio de un préstamo según la puntuación crediticia de un cliente, por ejemplo) no era legal en todos los países y que muchos Las naciones especificaron que los préstamos debían ofrecerse al mismo precio a cualquier consumidor.

"Además, muchas instituciones financieras se han mostrado cautelosas a la hora de adoptar la IA y los precios discriminatorios, posiblemente por temor a una reacción negativa de los clientes por el sesgo de la IA, que es un fenómeno bien informado. Sin embargo, yo diría que usar IA basada en El aprendizaje automático bien entendido y transparente, en lugar de la delegación de precios de la fuerza de ventas, y los datos "limpios" que excluyen datos demográficos como la edad, el género o la raza, tienen el potencial de mitigar el sesgo humano y de IA en tales decisiones", afirmó.

El Dr. Amaral dijo que el estudio, en un esfuerzo por reducir el sesgo, se centró en factores como las puntuaciones de crédito al consumo, las relaciones préstamo-valor, los tipos de vehículos que se financian y el precio del vehículo. También se basó en un cliente promedio, uno con una calificación crediticia razonable en lugar de calificaciones extremas.

El estudio se centró en el negocio de préstamos para automóviles, pero el Dr. Amaral dijo que los hallazgos podrían aplicarse a cualquier préstamo en el que esté involucrado un activo, como los electrodomésticos.

"Sin embargo, la implementación en sectores donde las relaciones personales eran clave para las transacciones y la fijación de precios, como el negocio a negocio, probablemente tendría un beneficio más limitado", afirmó.