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“COORDINACIÓN DE DATOS, TECONOLOGÍA Y POLÍTICAS”

REPÚBLICA DE SINGAPUR al 13 de Noviembre del 2019.

Discurso de apertura de Agustín Carstens; Gerente General, Banco de Pagos Internacionales.

55ª Conferencia de Gobernadores de SEACEN y Seminario de alto nivel sobre "Datos y Tecnología: Abrazar la Innovación"

Introducción

Es un gran honor dirigirme a esta distinguida audiencia hoy. Nos reunimos en el contexto del Festival Fintech de Singapur y la apertura, aquí en Singapur, de uno de los primeros tres Centros BIS Innovation Hub.

Singapur se ha posicionado como un centro de innovación, investigación y desarrollo en el corazón de la región económica más dinámica del mundo.1 Los logros impresionantes en fintech se relacionan en gran parte con el trabajo de la Autoridad Monetaria de Singapur (MAS) y las autoridades de Singapur. En la creación de una infraestructura pública sólida para fomentar la innovación.

Esta mañana, discutiré el papel de los datos personales en la innovación financiera digital. El uso de nueva tecnología con tales datos es muy prometedor, pero también presenta nuevas y complejas compensaciones de políticas y una clara necesidad de coordinación de políticas nacionales e internacionales. También me gustaría compartir algunas ideas sobre cómo el trabajo del BPI que puede contribuir a este debate.

El valor de los datos personales.

Los datos personales a menudo se promocionan como el oro del siglo XXI.2 Nuestros datos de transacciones, historiales de navegación, geolocalización y huella digital más amplia pueden ser muy valiosos para evaluar la calidad crediticia, fijar precios de pólizas de seguros o comercializar servicios financieros. Por ejemplo, un estudio reciente encuentra que el sistema operativo de un usuario (iOS versus Android) tiene contenido de información sobre ingresos, que la hora del día en que se realizan las compras (mañana versus noche) está correlacionada con el carácter y que el uso de minúsculas o El nombre en la dirección de correo electrónico del usuario y tiene información sobre la reputación.

Otro estudio encuentra que la información no tradicional de las aplicaciones de teléfonos móviles y las plataformas de comercio electrónico puede mejorar significativamente el poder predictivo de los modelos de calificación crediticia.4 Muy a menudo, esto resulta en una mayor eficiencia y menores costos.5 En muchos casos, hay beneficios para consumidores y sociedad desde nuevas aplicaciones.

Por ejemplo, el uso de datos puede fomentar una mayor inclusión financiera, mayor comodidad y productos más personalizados y personalizados.

En cuanto al crédito, ya estamos viendo evidencia de que el crédito fintech y de gran tecnología, utilizando datos alternativos, ha sido una bendición para los prestatarios que no cuentan con los servicios necesarios o que los bancos no los tienen.6 En China, las principales plataformas han facilitado el crédito para cientos de millones de nuevos clientes, y prestatarios comerciales.7

En muchos países, incluido aquí en el sudeste asiático, el acceso a los datos de las transacciones, el pago de facturas de servicios públicos, revisiones de plataformas, etc., está impulsando un mayor acceso a los servicios financieros. Aprovechando sus datos personales, los taxistas pueden pedir prestado para comprar sus propios automóviles, y los estudiantes pueden financiar su educación. Incluso en los Estados Unidos, la investigación sugiere que los datos de transacciones personales pueden ayudar a los 45-60 millones de estadounidenses con historial crediticio limitado, es decir, aquellos que tienen un historial crediticio inadecuado, para obtener préstamos.8

En seguros, el uso de datos personales puede ayudar a extender la cobertura a clientes que no tenían acceso previamente. Esto puede incluir a los pequeños agricultores que necesitan un seguro de cultivo, basado en datos de geolocalización y clima. Del mismo modo, los grandes técnicos y las grandes aseguradoras están utilizando datos sobre todo, desde los historiales de búsqueda de las personas hasta su comportamiento de conducción y las pólizas de seguro de precios.

Sin embargo, como todos sabemos, hay preguntas importantes sobre la mejor manera de organizar el acceso a los datos personales, en otras palabras, los derechos o el control sobre los datos. Si los datos son el nuevo oro, ¿cuál es el nuevo estándar de oro? Hay preguntas importantes sobre la distribución de las ganancias del uso de datos entre clientes, instituciones financieras, grandes tecnologías y otros, y sobre el impacto en la competencia.

Finalmente, hay preguntas de política fundamentales sobre privacidad de datos. Las respuestas dependerán en parte de la ciencia, por ejemplo, de las posibilidades tecnológicas que presenta el aprendizaje automático y los grandes datos. Sin embargo, también pueden depender de las preferencias sociales, que tienen profundas raíces culturales.

El alcance de las ganancias de una mejor adaptación de los productos dependerá del tipo de datos personales compartidos. Algunos datos son puramente privados o solo deben compartirse con un número restringido de usuarios, por ejemplo, registros médicos. En el otro extremo están los datos que las personas pueden compartir libremente y que pueden compartirse sin causar ningún daño.

En el medio, puede haber datos que pueden prestarse temporalmente y combinarse con otros datos, por ejemplo, para evaluaciones de crédito o precios de seguros. También puede haber datos que no son valiosos para los usuarios por ejemplo, los historiales de navegación, pero pueden ser valiosos para las empresas del sector privado, ya que pueden ayudar a orientar mejor los servicios generales y específicos del cliente. Como usuario, es posible que desee vender dichos datos al mejor postor.

Las complejas compensaciones entre estabilidad, eficiencia y privacidad

Todo esto debe llevarse a cabo dentro de un contexto regulatorio y político cuidadosamente calibrado. Para las políticas públicas, en general hay tres objetivos en juego aquí: no solo las áreas bien conocidas de estabilidad financiera y competencia leal, sino también la protección de datos. La creciente importancia de la protección de datos y la privacidad introduce nuevos problemas que podrían alterar las compensaciones habituales entre los tres objetivos.

Un problema es que la propiedad de los datos personales rara vez se define claramente. En muchos países, el resultado predeterminado es que las instituciones financieras o las grandes tecnologías tienen la propiedad de facto de los datos de los clientes. Como tal, estas empresas a menudo obtienen una gran parte de las ganancias del nuevo uso de datos. Por ejemplo, si las empresas pueden estimar con mayor precisión cuánto están dispuestos a pagar los clientes, pueden participar en la discriminación de precios, cobrar precios variables por el mismo servicio y capturar una mayor parte del excedente del consumidor.10 Dejado a sus propios dispositivos, esto no conducirá a un aumento en el bienestar del consumidor.

Una solución es asignar derechos de propiedad sobre los datos a los consumidores (es decir, la "solución Coasian", llamada así por el economista de Chicago Ronald Coase). Pero esto conlleva desafíos legales, regulatorios y conceptuales. Por ejemplo, especialmente los grandes técnicos en particular pueden obtener datos de actividades fuera de los servicios financieros. ¿Cómo deberíamos asignar los derechos de propiedad para tales datos mixtos? Otro problema es la importancia de los efectos de red. Los datos solo pueden usarse de manera eficiente en grandes cantidades. En otras palabras, hay retornos a escala y alcance en los datos.

Esto le da a los titulares que ya tienen datos extensos sobre los clientes una ventaja sobre los competidores potenciales, lo que podría disuadir la entrada de nuevas empresas. Sin embargo, incluso si pudiéramos crear un campo de juego nivelado entre los proveedores de servicios financieros, no está claro que debamos hacerlo: fragmentar el panorama de datos podría evitar que se generen beneficios potenciales en primer lugar. Finalmente, los datos no son rivales, es decir, múltiples partes pueden usar datos sin disminuir la disponibilidad para otros. Como tal, algunos argumentan que no deberíamos estar hablando de propiedad sobre los datos. Prefieren el término derechos de datos.11

A la luz de estos desafíos, las soluciones como las pilas de datos pueden ayudar. Hoy escucharemos más sobre Aadhaar en India y MyInfo aquí en Singapur. La identidad digital puede ser una base importante para los servicios digitales, y una vez que estas infraestructuras digitales estén en su lugar, los pagos, los servicios gubernamentales y estos se hacen posibles otras soluciones. Hacer que los consumidores sean ricos en datos y darles una mayor capacidad para dar su consentimiento informado sobre sus datos puede aportar mejoras importantes.12 Investigaciones recientes sugieren que asignar derechos de control a los consumidores puede generar resultados que son casi óptimos.13

Otro problema es que puede haber costos para el uso compartido y el uso generalizado de datos. Las personas valoran su privacidad y las violaciones de los datos personales son perjudiciales.14 Posiblemente, la privacidad de los datos también tiene atributos de un derecho fundamental que no se puede cambiar por beneficios económicos.

Incluso si la privacidad de los datos está garantizada por la ley, pueden producirse violaciones de los datos personales y pueden erosionar la confianza en el sistema financiero. Una serie de infracciones recientes a gran escala de los datos del consumidor subrayan estos riesgos. Piense, por ejemplo, en el robo de información de tarjetas de crédito en más de 106 millones de clientes estadounidenses y canadienses en el ataque de Capital One, o en el robo de datos personales de 9,4 millones de pasajeros de Cathay Pacific.

Hasta ahora, estas infracciones a gran escala no han dado lugar a grandes cambios en el comportamiento del consumidor o los efectos sobre la estabilidad financiera, pero uno puede imaginar casos en los que tales infracciones podrían tener efectos más amplios. Hay investigaciones que sugieren que dadas ciertas características de los datos, especialmente la no rivalidad, las empresas pueden tener un incentivo para invertir menos en la seguridad de los datos.

La evidencia disponible sugiere que las opiniones culturales sobre la privacidad de los datos difieren entre países y entre grupos de edad. Por ejemplo, en una encuesta reciente, se preguntó a los encuestados si estarían abiertos a que su banco compartiera de manera segura sus datos con otras organizaciones a cambio de mejores ofertas en servicios financieros.16

En India, el 65% de los encuestados dijo que sí. En los Países Bajos, esto fue solo el 13%. A nivel de país, parece que la disposición a compartir datos está correlacionada con el nivel de ingreso per cápita, disminuyendo a medida que aumentan los ingresos. Eso sugiere que estas preferencias pueden cambiar a medida que se desarrollen las economías. En la misma encuesta, el 38% de las personas de 25 a 34 años de todo el mundo estaban dispuestas a compartir sus datos, pero solo el 16% de las personas mayores de 65 años lo estaban.

Finalmente, hay preguntas importantes sobre cómo se procesan los datos y la posibilidad de discriminación, exclusión financiera e incluso explotación. Diferentes algoritmos en los mismos datos sin procesar darán como resultado resultados muy diferentes. Esto ha llevado a los observadores a decir que "los algoritmos son opiniones incrustadas en el código" .17

Existe alguna evidencia sobre resultados discriminatorios en el crédito. Por ejemplo, un estudio reciente del mercado hipotecario de EE. UU. Descubrió que los prestatarios negros e hispanos tenían menos probabilidades de beneficiarse de las tasas de interés más bajas de los modelos de calificación crediticia basados en el aprendizaje automático que los prestatarios blancos y asiáticos no hispanos.18

Aún más preocupante es el potencial de daño intencional. Existe evidencia sobre nuevos métodos para que los actores hagan un mal uso de los datos personales para manipular el comportamiento de los consumidores, a través de su comprensión de factores como el contagio emocional y los sesgos de comportamiento. Por ejemplo, un estudio basado en unos 670,000 usuarios de Facebook que no conocían el experimento encontró que el estado emocional de las personas puede transferirse a otros a través del contagio. Esto puede llevar a las personas a experimentar las mismas emociones sin ser conscientes

de la causa Más allá del resultado científico, este experimento plantea claramente preocupaciones económicas, por no mencionar éticas, sobre la capacidad de una empresa para manipular el sentimiento de los consumidores e inversores.19 ¿Se podrían utilizar capacidades similares, en las manos equivocadas, para manipular los mercados o causar inestabilidad financiera?

Consideraciones de política

Esto nos lleva a consideraciones de política. Aquí, me gustaría exponer tres desafíos.

Primero, a nivel nacional, los bancos centrales y los reguladores financieros aún no pueden estar al día con respecto a los problemas de datos personales. Necesitan mejorar su comprensión y coordinarse con las autoridades de competencia y protección de datos. Sin embargo, debemos tener en cuenta que los mandatos y prácticas de estos diferentes organismos nacionales pueden no ser siempre compatibles.

Por ejemplo, los reguladores financieros se centran en los detalles del sector financiero, mientras que las leyes de competencia y privacidad de datos a menudo imponen estándares generales que se aplican a una amplia gama de industrias. Además, la regulación financiera a menudo se basa en estándares internacionales, mientras que la protección de datos y la política de competencia son mucho más nacionales, en la medida en que no todos los países tienen una autoridad única de competencia o protección de datos.20

Segundo, a nivel internacional, estamos viendo una gran divergencia en las regulaciones sobre el uso de datos personales. En la Unión Europea, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) asigna derechos de datos a las personas. Se consagran normas estrictas y sanciones por el mal uso de los datos. En India, India Stack genera grandes volúmenes de datos nuevos, y los usuarios tienen control sobre ellos. Una de las principales figuras en el campo de la tecnología en India, Nandan Nilekani, se refiere a esto como "democracia de datos".

En China y varios otros países, las reglas de localización de datos evitan que los datos se compartan a través de las fronteras. Estas normas pueden estar justificadas por la seguridad nacional, pero también pueden usarse de manera incorrecta para facilitar el proteccionismo.21 En los Estados Unidos, existe un mosaico de legislación sectorial específica sobre el uso de datos. En la práctica, las empresas tienen acceso relativamente libre a los datos. Algunas compañías, la más famosa Apple, se han resistido a las llamadas para compartir datos con las autoridades públicas.

Mientras tanto, algunos países tienen una estrategia nacional de datos o inteligencia artificial; muchos otros no lo hacen.23 Especialmente en los mercados emergentes y las economías en desarrollo, puede haber preguntas difíciles sobre si invertir recursos escasos en una estrategia de datos en lugar de objetivos de políticas más fundamentales como la salud pública o la infraestructura física.

Tercero, podría haber desafíos para todas las autoridades internacionales relevantes para discutir y coordinar sobre temas de datos personales en las finanzas. Hay una Conferencia Internacional de Comisionados de Protección de Datos y Privacidad (ICDPPC) que se reúne anualmente, más recientemente a fines de octubre en Albania.

El ICDPPC está haciendo un trabajo importante. Sin embargo, no existe un organismo formal de normalización responsable del uso de datos personales, ya sea en servicios financieros o en todas las industrias. Algunos comentaristas han pedido el desarrollo de estándares internacionales para la economía digital.24 Tan difícil como puede ser para los nacionales.

Para que las autoridades definan enfoques regulatorios para el uso de datos personales, puede ser aún más difícil formar estándares mínimos a nivel internacional.

El papel del BPI

El BPI considera los datos centrales para muchas discusiones sobre innovación financiera digital. Hay al menos dos formas en que el BPI puede contribuir a la discusión internacional.

Primero, el BPI, en colaboración con los organismos mundiales de establecimiento de normas, puede convocar debates de colaboración entre las autoridades internacionales del sector público. Algunas de estas discusiones ya están teniendo lugar. Por nombrar solo un ejemplo, una conferencia del BPI en septiembre sobre monedas estables incluyó bancos centrales, reguladores, ministerios de finanzas y autoridades de competencia y protección de datos25. También involucró a representantes del sector privado, la academia y la sociedad civil.

Esta fue una experiencia esclarecedora, y esperamos continuar este diálogo.

Tales intercambios pueden ayudar a identificar las dimensiones adecuadas de los problemas, construir un cuerpo de conocimientos y prácticas e identificar los problemas más importantes para la política.

En segundo lugar, BIS Innovation Hub puede ayudar a desarrollar bienes públicos relevantes para los datos personales. Esto puede incluir el trabajo fundamental sobre identidad digital y la llamada pila global. En la India, pero también aquí en Singapur, la identificación digital ha generado ganancias impresionantes al facilitar la inclusión financiera, particularmente al facilitar la apertura de cuentas y mejores procesos para conocer a sus clientes. Solo imagine lo que podemos hacer si podemos extender esta experiencia al nivel internacional y al mundo de los pagos transfronterizos.

El BPI, junto con sus socios, está asumiendo un papel de liderazgo en los esfuerzos de innovación de los bancos centrales con la estrategia BIS Innovation 2025. Como parte de este esfuerzo, desarrollaremos nuestra colaboración con bancos centrales de todo el mundo, incluidos los de SEACEN, y con otras autoridades públicas y el sector privado. Todos nos estamos enfrentando a los mismos desafíos, desde diferentes direcciones y con habilidades y experiencias diferentes pero complementarias. La revolución de TI no conoce fronteras, pero el objetivo sigue siendo el mismo: un sistema monetario y financiero estable que sustente una economía global sana y resistente.

1) Ochenta de las 100 empresas tecnológicas más importantes del mundo actualmente tienen presencia en Singapur. Además, una clasificación global de ecosistemas de inicio revela que Singapur está en la cima de la clase por cualidades como la conexión y la atracción de talento. Ver Junta de Desarrollo Económico de Singapur, "Singapur flexiona su posición como capital tecnológica de Asia", marzo de 2018; y Startup Genome, Global startup ecosistema report 2019, mayo de 2019.

2) Vea Diane Coyle, “¿Cuánto vale una mina de oro de datos?” 14 de julio de 2019, para una discusión sobre el valor de los datos personales y las razones económicas (por ejemplo, no rivalidad, externalidades positivas y negativas) por qué los mercados de datos pueden no funcionan bien solos.

3) Véanse T Berg, V Burg, A Gombović y M Puri, "En el auge de las fintechs: calificación crediticia con huellas digitales", NBER Working Papers, no 24551, abril de 2018. Los autores señalan que los consumidores pueden cambiar de manera plausible su comportamiento en línea si las huellas digitales son ampliamente utilizadas para decisiones crediticias. Esto puede tener más consecuencias sociales y regulatorias.

4) Ver L Gambacorta, Y Huang, H Qiu y J Wang, “¿Cómo afectan el aprendizaje automático y los datos no tradicionales la calificación crediticia? Nueva evidencia de una empresa china de tecnología financiera ”, BIS Working Papers, de próxima publicación.

5) Para una gran cantidad de casos de uso, vea R Menon, “¿Pueden hacer clic los tres mosqueteros? Finanzas, tecnología, confianza ", Conferencia del Banco de Francia," El papel de la tecnología en los préstamos hipotecarios ", The Review of Financial Studies, vol 32, no 5, 2019.

6) Véanse J Jagtiani y C Lemieux, "¿Los prestamistas de fintech penetran en áreas que no están atendidas por los bancos?", Journal of Economics and Business, no 100, 2018; H Tang, "Prestamistas entre pares versus bancos: ¿sustitutos o complementos?", The Review of Financial Studies, vol 32, no 5, 2019; H Hau, Y Huang, H Shan y Z Sheng, "Crédito Fintech, inclusión financiera y crecimiento empresarial", mimeo, 2018; y C de Roure, L Pelizzon y P Tasca, "¿Cómo encajan los préstamos P2P en el mercado de crédito al consumo?", Deutsche Bundesbank, Discussion Papers, no 30, 2016.

7) Ver J Frost, L Gambacorta, Y Huang, H S Shin y P Zbinden, "La gran tecnología y la estructura cambiante de la intermediación financiera", Política Económica, Próximamente.

8) FinRegLab, "El uso de datos de flujo de efectivo en la suscripción de crédito", julio de 2019.

9)See BIS, “Big tech in finance: opportunities and risks”, Annual Economic Report 2019, Chapter III, June 2019.

10) O Bar-Gill, “Algorithmic price discrimination: when demand is a function of both preferences and (mis)perceptions”, University of Chicago Law Review ̧ vol 86, 2018.

11) See D Elliott, “Data rights in finance: key public policy questions and answers”, May 2019.

12) Ver N Nilekani, "Datos para la gente: Internet inclusivo de la India", Asuntos Exteriores, septiembre / octubre de 2018.

13) C Jones y C Tonetti, "La no rivalidad y la economía de los datos", Stanford Graduate School of Business Working Paper, no 3716, 2019.

14) For a further discussion, see A Acquisti, C Taylor and L Wagman, “The economics of privacy”, Journal of Economic Literature, Vol 54, No.2, 2016.

15) Y Carrière-Swallow y V Haksar, "La economía y las implicaciones de los datos: una perspectiva integrada", Documentos departamentales del FMI, vol. 19/16, 2019.

16) Ver EY, Global FinTech Adoption Index 2019, junio de 2019. El mensaje exacto fue: "Me sentiría cómodo con mi banco principal compartiendo de manera segura mis datos financieros con otras organizaciones si eso significara que recibí mejores ofertas de otras instituciones financieras tradicionales" .

17) C O’Neil, Armas de destrucción matemática: cómo los grandes datos aumentan la desigualdad y amenazan la democracia, Broadway Books, 2016.

18) A Foster, Goldsmith-Pinkham, T Ramadorai y A Walther, "El efecto del aprendizaje automático en los mercados de crédito", VoxEU, 11 de enero de 2019.

19)A Kamer, J Guillory, y J Hancock"Pruebas experimentales de contagio a gran escala a través de las redes sociales", Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América, marzo de 2014.

20) For example there is no unique data protection authority in India or United States. Competition policy in the United States falls under the remit of both the Department of Justice and the Federal Trade Commission.

21) 21) Ver R Menon, "Singapore FinTech - innovación, inclusión, inspiración", discurso en el Festival Singapore FinTech, noviembre de 2018.

22) Apple, "Un mensaje para nuestros clientes", febrero de 2016.

23) Ver https://datagovhub.org/.

24) Véase, por ejemplo, M. Girard, "Normas mundiales para la cooperación digital", octubre de 2019; y R Fay, "Las plataformas digitales requieren un marco de gobernanza global", octubre de 2019.

Fuente: Banco para Pagos Internacionales., información bajo embrago solo para el manejo de periodistas autorizados por el banco (BIS).


 
 
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