Durante los últimos tres años, el movimiento de banca abierta se ha acelerado silenciosamente en el Reino Unido. Sin darse cuenta, muchas personas ahora se están beneficiando de nuevos productos y procesos que han sido habilitados por el libre flujo de datos financieros de Open Banking. Cada mes trae nuevos casos de uso que van desde mejoras incrementales en la experiencia del usuario, como facilitar los requisitos de KYC, hasta aplicaciones innovadoras más interesantes en el campo de la analítica predictiva. Aunque todavía no hemos visto la ‘aplicación asesina’, en realidad es solo cuestión de tiempo antes de que esto suceda y Open Banking realmente despegue. Por lo tanto, es el momento perfecto para que las industrias fintech y de datos trabajen juntas para establecer estándares de ética de datos que guíen el futuro del sector.

Todos sabemos que los datos financieros se encuentran entre la información más personal y sensible que puede tener sobre un individuo. Esta es la razón por la que las reglas que rigen la Banca Abierta se diseñaron cuidadosamente para garantizar que siempre se obtuviera el consentimiento informado de los usuarios y que quienes manejaban los datos se adhirieran a estrictos procedimientos de gobernanza de datos. Sin embargo, como suele ocurrir con cualquier regulación gubernamental, la banca abierta no fue diseñada necesariamente para anticipar y adaptarse a los cambios en el comportamiento del consumidor y el desarrollo tecnológico.

Desde que se concibió la banca abierta, hemos visto una increíble cantidad de innovación en la ciencia de datos. Solo en los últimos doce meses, gracias en gran parte a la pandemia, hemos visto conceptos como la inteligencia artificial y los algoritmos ganar una atención generalizada. La industria del marketing se encuentra entre un número creciente de industrias que se han transformado por completo gracias a los conocimientos que los científicos de datos pueden obtener de fuentes como las redes sociales, la navegación, las compras y el comportamiento demográfico. Ahora es posible proporcionar experiencias hiperpersonalizadas que determinan la identidad y las preferencias de un cliente y predicen sus necesidades con una precisión sin precedentes. Todo esto se ha logrado sin datos financieros.

No es necesario ser un científico de datos para comprender cómo la aplicación de las mismas técnicas que se han utilizado para obtener conocimientos de información como el comportamiento de las redes sociales a los datos financieros podría abrir la puerta a una alucinante variedad de nuevos casos de uso. . Los beneficios para los consumidores podrían ser profundos. Todo, desde cómo administran sus gastos, planifica su futuro financiero o toman decisiones de compra individuales, podría verse afectado. Podría revolucionar la forma en que se evalúa la solvencia crediticia, acelerándola, haciéndola más barata y justa y ayudando a cerrar la brecha de inclusión financiera. El comportamiento de gasto problemático podría identificarse y abordarse antes de que se vuelva demasiado serio. La lista podría seguir y seguir. Sin embargo, esta revolución se basa en que los consumidores mantengan la confianza en el movimiento de banca abierta y la ciencia de datos detrás de él impulsa la inclusión sin reforzar los sesgos del sistema existentes. Solo tenemos que ver cómo la mala aplicación de la información personal por parte de empresas como Facebook ha generado serias preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad y, posteriormente, ha erosionado la confianza en las grandes tecnologías.

Si la industria fintech repitiera los errores de sus contrapartes de las redes sociales, el daño podría ser aún mayor. Hacer un mal uso de los datos de las redes sociales de alguien es una cosa, ser arrogante acerca de sus datos financieros es otra muy distinta.

Ahora, puede señalar rápidamente que las regulaciones de Open Banking se redactaron teniendo en cuenta estas condiciones. Bueno, priorizar el consentimiento claro del usuario es una muy buena protección. Sin embargo, tiene sus limitaciones. Como ya he señalado, la ciencia de datos avanza a un ritmo rápido. Lo que podemos aprender y luego hacer con los datos personales crece día a día. Aunque las personas generalmente son más conscientes del poder del análisis de datos, no hay forma de que todos sean completamente capaces de comprender lo que puede suceder con sus datos cuando aprueban que una empresa los utilice. El consentimiento no está necesariamente informado. También sabemos que los malos actores se sentirán atraídos por cada nuevo sector de la moda. Habrá fintechs que buscarán estirar los límites de lo aceptable para ganar un poco más de dinero. Otras fintechs, en la pura búsqueda de la innovación, no apreciarán completamente las consecuencias de sus acciones. En resumen, el margen para que las cosas salgan terriblemente mal en un corto período de tiempo es bastante amplio.

Entonces, ¿cómo mitigamos este riesgo? Mi opinión es que la autorregulación seria para actuar como una prevención en lugar de una intervención draconiana dirigida por el gobierno para actuar como una cura es siempre la mejor opción. Gran parte de lo que describí anteriormente se reduce a la ética de los datos. La industria fintech debería trabajar en estrecha colaboración con otros sectores y disciplinas para comenzar a trazar algunas líneas en la arena. Esto significa colaborar con científicos de datos, académicos, legisladores, instituciones financieras, abogados, etc., para explorar completamente todas las ramificaciones de la banca abierta. Al discutir abiertamente lo que podría suceder, la industria puede comenzar a delinear lo que realmente debería suceder. Pueden arrojar luz sobre áreas grises y moralmente ambiguas para proporcionar análisis y orientación en toda la industria. Luego, las fintechs individuales pueden diseñar sus productos teniendo en cuenta las mejores prácticas de ética de datos. Se debe informar a las empresas que no cumplan con estos estándares.

Lo que he descrito no es fácil. Reunir a docenas de empresas competidoras para acordar principios que podrían afectar su libertad para innovar o sus perspectivas comerciales es, por decir lo mínimo, un desafío. Sin embargo, como dicen, ‘sé el cambio que deseas ver en el mundo’. Un movimiento puede comenzar con una empresa que toma una posición y pone la pelota en marcha en el debate ético a través de acciones tangibles. A nuestra manera, hemos intentado hacer esto en la industria de la ciencia de datos formando nuestro propio Consejo Asesor de Ética de Datos multidisciplinario. Orienta nuestra toma de decisiones y brindará asesoramiento a la industria en general. Es poco probable que resulte en un cambio de paradigma en la industria de la ciencia de datos, pero creo que hay un imperativo moral, así como empresarial, para actuar sobre estos problemas, incluso si se siente un poco arriesgado.

La ética no se trata de nunca hacer nada malo, la ley se mueve más lento que la tecnología y, por lo tanto, no hay un libro de reglas estándar y sencillo a seguir. En un campo que está en constante evolución, se trata de tomar las decisiones correctas con toda la información conocida en ese momento. Nuestra Good Data Guide ayudará a las empresas de todos los sectores a pensar en las consecuencias de esas decisiones para asegurarse de que no tengan consecuencias no éticas no deseadas.

Para las fintechs que operan dentro de Open Banking, se aplica este mismo imperativo empresarial y moral. Cuanto más reflexionamos sobre las opciones y sus consecuencias, cuanto más completa sea la información desde diversas perspectivas, más probabilidades tenemos de evitar nuestros escenarios apocalípticos anteriores. Los verdaderos innovadores tomarán la iniciativa y liderarán este debate sobre la ética de los datos.