Evaluación de los riesgos del marketing dirigido a la concesión de préstamos justos 

Los detalles específicos de las normas sobre préstamos justos siguen evolucionando, pero sus principios fundamentales contra la discriminación deben seguir siendo clave en la política de cualquier organización de servicios financieros. Los bancos, las cooperativas de crédito y los prestamistas no deben denegar sus servicios basándose en factores como la raza, el color, el sexo, la religión, la nacionalidad, la discapacidad y el estado civil. Encontrar a un responsable de servicios financieros que desconozca estos principios debería ser difícil.

Sin embargo, los riesgos de la concesión equitativa de préstamos también deben tenerse en cuenta en el ámbito del marketing. Algunos podrían preguntarse si sigue existiendo una gran preocupación por la discriminación en una era controlada por medios digitales, en la que cada vez más acciones se han sustraído del control humano y se han transferido a algoritmos aparentemente objetivos.

La respuesta corta es sí.

En la concesión justa de préstamos, la omisión puede conducir a la discriminación digital.

El riesgo de préstamos justos puede surgir en lo que dice su marketing, cómo se presenta y quién ve o no ve su marketing.

Un anuncio de un servicio financiero podría contener lenguaje e imágenes totalmente inclusivos. Sin embargo, si ese anuncio se distribuye de tal manera que la mayoría o todas las personas a las que se desea incluir nunca lo verían, eso podría considerarse una violación de las normas de préstamo justo.

Esta forma de discriminación se conoce como «discriminación digital» y los controles de marketing digital dirigido podrían provocar involuntariamente que una organización discriminara de esta manera.

Una ventaja potencial del marketing digital dirigido es su capacidad para centrar la publicidad donde puede ser más eficaz y proporcionar un mayor rendimiento de la inversión en marketing. Este método puede ser perfectamente adecuado para muchos productos, pero podría generar inquietudes cuando se deben tener en cuenta los riesgos de los préstamos justos.

Dependiendo de los datos obtenidos y los algoritmos utilizados, un método de segmentación digital podría discriminar involuntariamente a determinados grupos en función de su ubicación física o de sus hábitos, preferencias o patrones financieros específicos que muestran en Internet. En otras palabras, un algoritmo de marketing podría centrarse intensamente en un grupo o área específica de personas en detrimento de otras personas elegibles que no cumplen sus criterios.

Los reguladores federales y las principales empresas de redes sociales han tomado medidas con respecto a la discriminación digital. En marzo de 2019, Facebook (ahora Meta) eliminó la posibilidad de que los compradores de anuncios eligieran explícitamente excluir la orientación de sus anuncios a razas, edades y géneros específicos. En junio de 2022, Meta anunció nuevas modificaciones en las funciones potencialmente discriminatorias de sus algoritmos publicitarios específicos para la distribución de anuncios inmobiliarios en Facebook.

Otros organismos reguladores y plataformas digitales también están empezando a imponer normas sobre el uso de la IA. En el ámbito jurídico, algunos colegios de abogados estatales están publicando directrices sobre confidencialidad y comercialización. YouTube también exige la divulgación de contenidos sintéticos o complementados con IA.

Aunque estas medidas son alentadoras, no deben considerarse una garantía de que la discriminación digital haya sido eliminada por completo de ningún proceso. Sin embargo, a pesar de estos retos, el marketing digital no es algo que debas eliminar de tu estrategia de marketing. Hacerlo pondría a tu organización en una situación de desventaja significativa.

¿Qué deben hacer las organizaciones de servicios financieros? Actuar con la debida diligencia y precaución al utilizar cualquier forma de marketing digital dirigido. Las medidas de reducción de riesgos incluyen:

• Aprender todo lo posible sobre los programas de marketing específicos que están utilizando.
• Solicitar información sobre los programas de marketing dirigido que las agencias y otras empresas podrían utilizar en su nombre.
• Evaluación de los filtros utilizados en el marketing dirigido.
• Solicitar y analizar informes sobre las audiencias alcanzadas a través del marketing dirigido.
• Revisar y atender cualquier queja recibida en relación con el marketing digital.

¿Llegarán la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático a un punto en el que se pueda confiar cómodamente el marketing a algoritmos de marketing dirigido? Quizás. Pero no ahora mismo. Estas herramientas siguen estando muy influenciadas por el elemento que quienes las utilizan esperan eliminar: el sesgo humano.

La IA no es perfecta a la hora de abordar los riesgos de la concesión equitativa de préstamos en el marketing dirigido.

El potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para procesar información, predecir resultados y tomar decisiones es amplio y ambicioso. El uso de estas herramientas permite determinar conexiones dentro de conjuntos de datos masivos que los seres humanos podrían pasar por alto, y sin duda no con la misma rapidez con la que lo hacen estas herramientas.

Sin embargo, las capacidades sobrehumanas de la IA y el aprendizaje automático no significan que existan en un ámbito ajeno a la influencia humana. Y en lo que respecta a los préstamos justos y el marketing dirigido, eso puede suponer un riesgo significativo.

Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como ChatGPT, Claude y otros que pueden influir en los programas de marketing dirigido o redacción publicitaria, no surgieron como gurús del marketing o la redacción publicitaria completamente formados. Deben ser entrenados con datos previamente existentes para poder sacar conclusiones y hacer predicciones.

En última instancia, un modelo de inteligencia artificial o aprendizaje automático solo puede ser tan «objetivo» como los datos con los que se ha entrenado. Al menos algunos de esos datos, si no todos, han sido recopilados por seres humanos y, por lo tanto, pueden estar contaminados, de forma intencionada o no, por sesgos personales o históricos.

Por ejemplo, un modelo de inteligencia artificial o aprendizaje automático entrenado con datos inmobiliarios de una determinada ubicación durante los últimos 100 años podría acabar con un conjunto de datos en el que la mayoría de los propietarios son blancos. Aunque la intención del entrenamiento no sería dirigir la publicidad a las personas blancas de esa zona, el peso históricamente abrumador de los datos podría dar lugar a una segmentación discriminatoria. De este modo, la discriminación histórica podría dar lugar a la perpetuación de la discriminación digital.

No estamos diciendo que los modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático nunca deban formar parte de los procesos publicitarios o de marketing dirigido. En LaFleur, utilizamos la inteligencia artificial como un asistente que nos ayuda a recopilar y organizar datos. Sin embargo, no recomendamos ceder el control a la inteligencia artificial sin controles sustanciales y una supervisión humana constante.

Desarrollar una estrategia de marketing inclusiva y justa dirigida a la concesión de préstamos.

Cuando se trata de evitar infracciones en materia de préstamos justos en los servicios financieros, el marketing dirigido a un público específico puede no ser tan eficaz como demostrar la disponibilidad general para sus comunidades.

No se trata solo de cumplir con la normativa, aunque eso sigue siendo fundamental. Cuanto más restringida es una campaña, más suposiciones se hacen sobre quién se beneficiará de determinados servicios. Y cuando esas decisiones están principalmente en manos de la IA, no tenemos control sobre esas suposiciones. Un marketing más amplio y dirigido, que siga funcionando dentro de lo razonable, puede abrir el campo de clientes potenciales y depositar más confianza en que esos clientes saben lo que quieren y que pueden obtenerlo de usted.

LaFleur ayuda a las organizaciones a desarrollar estrategias de marketing que siguen las directrices de préstamos justos. Adoptamos un enfoque humano que aprovecha la tecnología al tiempo que supervisa los riesgos y las oportunidades adicionales. Concierte una consulta y hablemos de cómo podemos crear una estrategia de marketing responsable y eficaz para usted.

Tim Latshaw es especialista en contenidos de LaFleur, donde se centra en estrategias de marketing B2B.