O IMF pode rastrear seu histórico de navegação para determinar a pontuação de crédito

Os pesquisadores do FMI sugeriram a possibilidade de usar o histórico de navegação de um usuário, incluindo dados de pesquisa e compra, para determinar com mais precisão a classificação de crédito da pessoa ou empresa.

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Imagem: QuoteInspector

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Em sua recente postagem no blog, quatro pesquisadores do Fundo Monetário Internacional (FMI), o credor global para as nações durante crises financeiras, revelaram suas descobertas sobre a correlação inegável entre finanças e tecnologia (fintech) e seu futuro potencial.

Os pesquisadores do FMI destacaram a razão por trás do sucesso da fintech e aceitação pública nos últimos dez anos contra os bancos físicos.

No documento de trabalho, os pesquisadores do FMI sugeriram a possibilidade de usar o histórico de um usuário na web, incluindo pesquisa, navegação e dados de compra, para determinar com mais precisão a classificação de crédito da pessoa ou empresa.

Os pesquisadores Arnoud Boot, Peter Hoffmann, Luc Laeven e Lev Ratnovski acreditam que esse método pode levar a maiores empréstimos para aqueles mutuários que podem ter seus empréstimos negados por instituições financeiras convencionais.

O resultado final do jornal é que empresas de tecnologia como Apple, Google e Facebook ameaçam o sistema bancário institucional tradicional.

Os pesquisadores afirmam que o banco físico está diminuindo porque empresas de tecnologia como o Facebook têm maior acesso a soft-information.

Por outro lado, as plataformas de mensagens provavelmente substituirão os locais físicos, enquanto os bancos dependem de reuniões com clientes.

“A inovação na comunicação é impulsionada pela variedade de plataformas digitais em mídia social, comunicação móvel e compras online que penetraram grande parte da vida cotidiana dos consumidores, aumentando assim sua pegada digital e os dados disponíveis”, disseram os pesquisadores em um blog .

A ideia de usar o histórico da web online para determinar a pontuação de crédito é baseada na noção de que os credores geralmente consultam dados concretos, que podem não refletir o valor do mutuário com tanta precisão e podem pintar um quadro terrível, especialmente durante tempos de crise financeira.

Portanto, pontos de soft-data, como o tipo de hardware ou navegador usado para acessar a Internet e pesquisas online ou histórico de compras, podem avaliar de perto um mutuário.

“Uma vez alimentadas por inteligência artificial e aprendizado de máquina, essas fontes de dados alternativas são frequentemente superiores aos métodos tradicionais de avaliação de crédito e podem promover a inclusão financeira, por exemplo, permitindo mais crédito para trabalhadores informais e famílias e empresas em áreas rurais.”

Esse método pode ser mais poderoso do que as avaliações tradicionais de risco de crédito que os bancos realizam. O FMI relata que existem cerca de 1,7 bilhão de adultos sem banco no mundo todo, então esse método pode ajudar aqueles que são ignorados pelos bancos, como os trabalhadores informais.

Os dados seriam incorporados às classificações de crédito por meio do aprendizado de máquina. Isso pode causar preocupações com políticas e privacidade, mas os pesquisadores não explicaram em detalhes como pretendem colocar essa ideia em prática.

O que aconteceu com a privacidade?

Fonte: HackRead

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