La ética en la gestión hipotecaria. ¿Cómo evitar los sesgos cognitivos?

En el entorno financiero y, más concretamente, en la actividad hipotecaria, la integridad, la transparencia y la ética son cualidades que han de estar presentes en todas las decisiones tomadas por los bancos.

Las operaciones hipotecarias tienen un profundo impacto en la salud financiera de los usuarios, afectando su estabilidad económica, en gran parte de los casos, durante algunas décadas. Por ello, los usuarios que solicitan un préstamo hipotecario deben ser evaluados con criterios objetivos, libres de cualquier sesgo o influencia.

Los sesgos cognitivos pueden comprometer dicha objetividad a lo largo del proceso. En este sentido, los bancos españoles han de esforzarse por comprender, identificar y evitar estos sesgos, con el objetivo de garantizar una gestión hipotecaria ética, que beneficie a sus usuarios, a su propio negocio y también al conjunto del tejido económico y social de nuestro país.

Comprendiendo los sesgos cognitivos: su impacto en la gestión hipotecaria

Los sesgos cognitivos son tendencias o patrones de pensamiento que pueden influir en la percepción de manera inconsciente. Esto puede, a su vez, llevar a juicios, acciones o, en el caso de las operaciones hipotecarias, toma de decisiones distorsionadas.

En el sector hipotecario, estos sesgos pueden manifestarse en diversos puntos del negocio. Por ejemplo, en la evaluación de la solvencia económica de los usuarios, o en el análisis de riesgos y oportunidades del mercado.

De todos los sesgos cognitivos destacan, principalmente, dos. En primer lugar, el sesgo de confirmación, que puede llevar a un individuo a priorizar una información que respalde sus creencias previas. En el contexto de la evaluación hipotecaria, esto puede traducirse en un análisis parcial por parte de la parte evaluadora (el banco), que no considera todos los datos relevantes de manera equitativa.

En segundo lugar, el sesgo de anclaje, con el que las decisiones se ven influenciadas por la primera información recibida, como puede ser una primera impresión. En este caso, en el terreno hipotecario, puede manifestarse cuando las primeras impresiones o datos influyen desproporcionadamente en la valoración del riesgo crediticio de un usuario, sin considerar de una manera adecuada el resto de la información aportada por el mismo.

“En ambos casos, hablamos de sesgos intrínsecamente humanos”, apunta Marcel Beyer, CEO de iAhorro Technologies, “frente a las tecnologías de digitalización del funnel hipotecario, que no cuentan con estos sesgos y, por tanto, basan sus decisiones en análisis rigurosos y datos objetivos”.

Hablamos, por ejemplo, de los modelos de credit scoring para la evaluación de la solvencia de los solicitantes del préstamo hipotecario, o el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que analiza los datos de la documentación aportada por el usuario para detectar, de manera veraz, si hay alguna inconsistencia entre los diferentes datos.

¿Cómo puede el banco identificar y mitigar los sesgos cognitivos?

La tecnología y la digitalización hipotecaria se pueden convertir en las principales aliadas para no caer en este tipo de sesgos. En el caso de los modelos de credit scoring y el OCR, ambas tecnologías se basan en algoritmos entrenados (también denominado machine learning). De esta manera, gracias a un histórico de datos amplio y representativo, las herramientas son capaces de detectar patrones y sacar conclusiones, ayudando en la toma de decisiones del banco.

“Me gustaría hacer hincapié, precisamente, en esos dos conceptos: amplio y representativo”, matiza el CEO de iAhorro Technologies. “El primero porque, sin una cantidad suficiente de datos, el modelo puede sobreajustarse a los pocos ejemplos de los que dispone. De esta manera, en lugar de entender las verdaderas tendencias subyacentes, se limitará a aprender de memoria las particularidades de su limitado conjunto de entrenamiento”, prosigue.

En segundo lugar, el global de datos ha de ser representativo, para asegurar que el modelo refleja la diversidad en las características poblacionales. Si el conjunto de datos no representara a la población real, el modelo podría también desarrollar sesgos involuntarios.

iAhorro Technologies pone a disposición de los bancos españoles, dentro de su Hipoteca as a Service, estas dos herramientas. En el caso de la herramienta de puntaje crediticio, el modelo está cuidadosamente entrenado con el propio histórico -anonimizado- de la entidad, lo que garantiza que se ajusta, además, a su realidad. En el caso de la herramienta de OCR, se realiza un aprendizaje con amplias y diversas muestras sobre cada tipología de documento de los necesarios en el proceso hipotecario, para garantizar la efectividad de cada operación.

Si bien estas tecnologías pueden reducir significativamente los sesgos cognitivos, no son infalibles y cuentan, de manera inherente, con un pequeño margen de error. Esto implica que el banco ha de realizar un proceso continuo de revisión y ajuste, para asegurar que las predicciones y evaluaciones sigan siendo justas y no estén influenciadas por correlaciones espurias (es decir, asociaciones de datos incorrectas) o por datos históricos sesgados.

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