/ La transparencia algorítmica redefine el scoring en Chile

Hasta ahora, el marco normativo compuesto por la Ley N° 20.575, que establece el principio de finalidad en el tratamiento de datos personales, y por el artículo 17 de la Ley N° 19.628 sobre protección de la vida privada se centraba en la objetividad del dato y en la finalidad exclusiva de evaluar riesgo comercial. La nueva ley agrega una exigencia fundamental, que es la transparencia sobre el proceso inferencial que genera la calificación.

Relación entre la normativa general y la regulación sectorial financiera

El sistema chileno de evaluación de riesgo ha operado bajo una regla clara, que establece que los datos económicos y financieros solo pueden utilizarse para evaluar riesgo crediticio según la Ley N° 20.575. Tradicionalmente se consideró que este mandato se cumplía con el uso de datos veraces y objetivos. Sin embargo, este estándar no abordaba un punto crítico, que es la manera en que esos datos eran ponderados y transformados en un puntaje.

La Ley N° 21.719 introduce una obligación inédita en el ámbito financiero, que consiste en transparentar cómo se construyen los puntajes de riesgo. Su artículo 8 bis establece que las decisiones que afecten al titular no pueden descansar exclusivamente en un procesamiento automatizado sin que este conozca, al menos de forma general, cómo opera el sistema. Esto implica que las entidades deberán describir las variables que consideran y la forma en que estas inciden en el resultado final. El estándar se desplaza hacia la comprensión del razonamiento que sigue el modelo.

Jurisprudencia y reconocimiento del puntaje como dato personal

Este cambio venía anticipado por la jurisprudencia de la Corte Suprema. En el Rol N° 7613-2024, el tribunal sostuvo que quienes procesan información financiera para generar reportes actúan como bancos de datos sujetos a la Ley N° 19.628 y no pueden invocar secretos comerciales para negar el acceso a la información generada.

En el Rol N° 60876-2021, la Corte determinó que el puntaje de riesgo constituye un dato personal, entendido como un resultado matemático construido a partir de información que pertenece al titular. La Ley N° 21.719 incorpora de forma expresa esta visión al exigir transparencia sobre los criterios del modelo. Así, el titular no solo podrá ejercer sus derechos respecto de los datos que entrega, sino también respecto de la metodología empleada y del resultado que se obtiene mediante su tratamiento.

Calidad del dato y límites en las fuentes utilizadas

La interacción entre la nueva ley y el régimen financiero especial redefine los límites sobre qué datos pueden alimentar un modelo de scoring. La Ley N° 20.575 ya prohibía solicitar información económica para fines distintos de la evaluación crediticia. Con la Ley N° 21.719, principios como licitud, proporcionalidad y minimización, además del derecho de oposición, imponen restricciones adicionales. Estas limitaciones dificultan la incorporación de datos provenientes de redes sociales, fuentes abiertas o técnicas de recolección masiva cuando no exista un vínculo directo y necesario con la solvencia del titular. En ese sentido, la disponibilidad o el acceso público dejan de ser suficientes.
Como consecuencia de lo anterior, el resultado es un estándar más estricto, en el cual la pertinencia y la necesidad de los datos pasan a tener un rol central.

Conclusión: de la objetividad del dato a la claridad del proceso

La Ley N° 21.719 no reemplaza la regulación sectorial sobre scoring crediticio, la complementa mediante un estándar más exigente de transparencia. La industria deberá transitar desde un modelo basado exclusivamente en la objetividad de los datos ingresados al sistema hacia uno que exija explicar de manera comprensible la lógica del puntaje generado. En adelante, la evaluación automatizada del riesgo solo será válida si puede justificar sus conclusiones frente al titular.

El desafío ya no radica únicamente en procesar datos precisos, sino en ser capaces de explicar la lógica del algoritmo.