La governance dell’IA di cui il Kenya ha bisogno per un accesso equo al credito
Il Kenya non ha mai mancato di visione. Ciò di cui abbiamo bisogno ora è coerenza normativa, maturità istituzionale e un impegno condiviso verso l’equità.
Un recente sondaggio sull’Intelligenza Artificiale nel settore bancario, condotto dalla CBK, fornisce una valutazione onesta e sobria dello stato attuale del settore finanziario del paese in mezzo alla rivoluzione dell’IA. Questo sondaggio arriva in un momento in cui il Kenya sta compiendo passi audaci per posizionarsi nell’economia digitale globale, e il lancio della Strategia Nazionale per l’IA all’inizio di quest’anno ne attesta l’importanza. Attraverso questa strategia, il Kenya mira a sfruttare l’IA per una trasformazione economica e un’innovazione centrata sui cittadini.
Tuttavia, come spesso accade con l’evoluzione tecnologica rapida, l’ambizione politica si scontra ora con la prontezza istituzionale. Secondo il sondaggio, mentre il 50% dei prestatori non ha ancora adottato la tecnologia, il 65% di quelli che già la utilizzano applica l’IA per la valutazione del rischio di credito. Questo non sorprende, poiché le decisioni di credito sono al centro della fiducia nel sistema finanziario. Determinano chi ha accesso alle opportunità e a quali condizioni. Per questo è imperativo non rimandare la governance dell’IA a un momento futuro. È necessaria un’azione urgente, deliberata e collettiva per affrontare le questioni di governance emergenti.
Il Potenziale dell’IA nel Settore Finanziario
L’IA è uno strumento potente che offre alle istituzioni finanziarie un modo innovativo per ripensare la valutazione del rischio. Grazie all’IA, le istituzioni possono allontanarsi dalle rigide soluzioni di scoring creditizio, che si basano pesantemente su collaterali, garanzie e buste paga, per adottare un approccio più dinamico e basato sui dati, riflettente i comportamenti reali. Questo è supportato dall’aumento delle impronte digitali, delle transazioni storiche, dei modelli di denaro mobile e delle analisi comportamentali. Di conseguenza, l’accesso al credito si espande a popolazioni precedentemente non bancarizzate e sottoservite, in particolare quelle che operano nell’economia informale, consolidando così l’inclusione finanziaria.
I Rischi di una Governance Inadeguata
Tuttavia, questa promessa porta con sé un avvertimento serio: se non viene istituito un quadro normativo ben curato ed eticamente progettato, l’IA può trasformarsi in un cattivo maestro, perpetuando l’esclusione, l’ algoritmica bias e riducendo la trasparenza. Infatti, il sondaggio CBK evidenzia che nelle frazioni di istituzioni che sfruttano l’IA per la valutazione del credito, poche hanno integrato meccanismi per la rilevazione dei bias, l’ esplainabilità o il risarcimento ai clienti. Questa rivelazione non è solo una questione di conformità, ma un rischio sistemico.
Di conseguenza, i sistemi di IA, soprattutto nel credito, non dovrebbero operare in scatole nere. Quando un’istituzione nega un prestito a un mutuatario sulla base delle raccomandazioni di un algoritmo, l’istituzione dovrebbe essere in grado di spiegare tale decisione al mutuatario. Un sistema che non può giustificare le sue decisioni è non solo poco etico, ma è anche legalmente vulnerabile e pericoloso dal punto di vista reputazionale.
Convergenza tra Strategia Nazionale per l’IA e CBK
È in questo punto che la Strategia Nazionale per l’IA e la CBK devono convergere. I valori di inclusività, etica e controllo umano espressi nella strategia dell’IA devono essere ancorati nelle linee guida della CBK sull’adozione dell’IA nel settore. Per garantire un impatto significativo, non solo questi principi devono essere ancorati in quadri normativi specifici per il settore, ma devono anche essere supportati da chiare aspettative di supervisione per la governance dell’IA nei servizi finanziari: aspettative che affrontano l’equità, l’integrità dei dati, la responsabilità algoritmica e la proporzionalità del controllo umano.
Il Ruolo delle Istituzioni Finanziarie
Anche mentre i regolatori esplorano possibili vie per catalizzare un’agenda di riforma più ampia, comprese le sandbox normative non solo per la precisione predittiva, ma anche per l’equità, la trasparenza e i danni non intenzionali, la funzione di conformità all’interno delle istituzioni finanziarie deve anche evolversi. Non è più sufficiente rivedere la documentazione alla fine del ciclo di vita del prodotto. I team di conformità devono essere coinvolti nella fase di progettazione dei sistemi di IA, interrogando i dati utilizzati, le assunzioni codificate e i risultati ottimizzati. Deve esserci un cambiamento strategico da essere semplici esecutori delle regole a traduttori di rischio, plasmando l’etica interna e la responsabilità esterna delle nostre istituzioni.
Il Futuro dell’IA nel Credito
In ultima analisi, il futuro dell’IA nel rischio di credito non sarà determinato solo dalla tecnologia. Sarà plasmato da come governiamo, chi includiamo e quali valori codifichiamo nei nostri sistemi. Dobbiamo chiederci: l’IA sarà uno strumento per ampliare l’accesso alla finanza o un scudo per escludere coloro che sono ai margini? Ridurrà il bias umano o lo ripacchetterà in un linguaggio tecnico che non interroghiamo più?
Il sondaggio della CBK ha innescato una conversazione importante. Sebbene la Strategia Nazionale per l’IA fornisca una stella guida, il lavoro duro rimane davanti a noi. Le istituzioni finanziarie devono effettuare investimenti strategici, non cosmetici, nella governance dell’IA. I regolatori devono passare dall’osservazione all’obbligo e stabilire standard applicabili e soglie etiche, e il pubblico deve richiedere trasparenza, specialmente quando gli algoritmi influenzano la loro capacità di costruire mezzi di sussistenza e dignità attraverso l’accesso al credito.
Il Kenya non ha mai mancato di visione. Ciò di cui abbiamo bisogno ora è coerenza normativa, maturità istituzionale e un impegno condiviso verso l’equità. Solo allora potremo dire di essere veramente pronti per l’IA, per il rischio e per il futuro della finanza.
