Discussions on Algorithmic Credit Scoring: Challenges from Financial Regulation (Discusiones sobre la Calificación Crediticia Algorítmica: Retos desde la Regulación Financiera)

English Abstract: The core argument defended in this chapter is that the construction of the concept of responsibility of the decision-maker of credit scoring assisted by algorithms responded to the morphogenesis nature of the regulation. We adopt the construction of morphogenesis led by Professor Margaret Archer in the sense of describing change processes conceived as "generative mechanisms" that produce tendencies towards change in the relational organization of the social order. In our context, the social order comprises the designers, users and those affected by algorithmic credit scoring systems. The necessary interdependence between social normativism, social integration and regulation is at the center of this discussion. Call to respond to the regulatory objectives of distributive justice and reconfiguration of the consumer's right to privacy. Consequently, this concept must find the balance between legal validity and social solidarity and effectiveness. Morphogenesis processes in the provision of services and the offer of financial products generate the need to identify their regulatory challenges. One of these processes is specified in the evolution of the algorithmic credit scoring. This is understood as a mechanism to assist the process of qualifying the payment capacity of consumers-debtors, through the use of machine-learning based algorithms. As with other forms of algorithm implementation, algorithmic credit scoring allows us to analyse data, classify people into categories, and serve as a gatekeeper for some human needs. While the main benefits derived from algorithmic credit scoring are anticipated to focus on increased efficiency and certainty in decision-making associated with granting loans, there are also shortcomings. Thus, it is noted that the massive and rapid adoption of algorithmic credit scoring systems can increase the probability of the occurrence of problems of inaccuracy, opacity and ways in which discrimination is perpetuated, in granting of loans to certain population groups. In addition, the potential high risk of affecting privacy, autonomy and the desired power of the financial consumer. Spanish Abstract: El argumento central defendido en este capitulo es que la construccion del concepto de accountability del tomador de decisiones de calificacion crediticia asistida por algoritmos responde a la naturaleza de morfogenesis de la regulacion. Adoptamos la construccion de morfogenesis liderada por la profesora Margaret Archer en el sentido de describir procesos de cambio concebidos como "mecanismos generativos” que producen tendencias hacia el cambio en la organizacion relacional del orden social. En nuestro contexto, el orden social comprende a los disenadores, usuarios y afectados por los sistemas de calificacion crediticia algoritmica. La necesaria interdependencia entre normativismo social, integracion social y regulacion esta en el centro de esta discusion . Argumentamos que la creacion de un concepto regulatorio efectivo de accountability para el tomador de decisiones algoritmicas, esta llamado a responder a los objetivos regulatorios de justicia distributiva y reconfiguracion del derecho a la privacidad del consumidor financiero. En consecuencia, dicho concepto debe encontrar el equilibrio entre la validez juridica y la solidaridad y efectividad social. Los procesos de morfogenesis en la prestacion de servicios y oferta de productos financieros generan la necesidad de identificar sus retos regulatorios. Uno de estos procesos se concreta en la evolucion de la calificacion crediticia algoritmica. Entendida esta como un mecanismo para asistir el proceso de calificacion de la capacidad de pago de los consumidores-deudores, a traves del uso de algoritmos de machine-learning. Tal como sucede en otras formas de implementacion de los algoritmos, la calificacion crediticia algoritmica permite analizar datos, clasificar a las personas en categorias y servir como guardian de algunas necesidades humanas. Mientras que se anticipa que los principales beneficios derivados de la calificacion crediticia algoritmica se centran en el incremento de la eficiencia y la certeza en la toma de decisiones asociadas al otorgamiento de creditos, tambien existen limitaciones. Asi entonces se advierte que la adopcion masiva y rapida de sistemas de calificacion crediticia algoritmica puede incrementar la probabilidad de ocurrencia de problemas de inexactitud, opacidad y formas en las que se perpetua la discriminacion, ya existente en los instrumentos tradicionales de credito, en el otorgamiento de prestamos a ciertos grupos poblacionales. Ademas, se acusa el potencial alto riesgo de afectacion a la privacidad, a la autonomia y al anhelado poder del consumidor financiero