POLÍTICA DE DECISIONES AUTOMATIZADAS Y EXPLICABILIDAD
Versión: CO-2026.10.02-AUTO1
Fecha de vigencia: 2 de octubre de 2026
Responsable: DataCred Tech S.A.S.
NIT: 902112751-6
Propietario y fundador: Isacc Lara González
Domicilio: Medellín, Antioquia, Colombia
Contacto: app@datacred.org · +57 302 668 4956
1. Objeto
DataCred utiliza reglas, modelos estadísticos e inteligencia artificial para automatizar determinadas funciones.
Esta política explica qué sistemas pueden producir resultados individualizados, cuáles requieren revisión y qué derechos o controles ofrece DataCred cuando la automatización influye de manera relevante en una persona.
2. Principio de transparencia
DataCred no presentará una inferencia, score o recomendación automática como si fuera un hecho histórico comprobado.
Cuando una decisión automatizada sea desfavorable o produzca una consecuencia relevante dentro de un producto, DataCred procurará informar de manera clara:
- que intervino automatización;
- los principales factores que influyeron;
- la naturaleza de la consecuencia;
- los canales disponibles para aportar información, corregir datos o solicitar revisión cuando corresponda.
La explicación puede omitir detalles cuya revelación permita eludir controles antifraude, vulnere derechos de terceros o exponga secretos técnicos, pero no debe convertirse en una respuesta vacía.
3. Puntaje DataCred
El Puntaje DataCred se calcula mediante sistemas automatizados.
El puntaje:
- es un indicador privado;
- puede influir en productos o consultas de afiliados;
- no garantiza aprobación futura;
- debe actualizarse cuando cambian los datos subyacentes;
- puede ser controvertido cuando depende de información incorrecta.
Los factores relevantes deben poder explicarse de forma comprensible.
4. KYC automatizado
El flujo KYC utiliza automatización para evaluar autenticidad documental, consistencia, coincidencia facial, vitalidad y calidad.
Cuando la evidencia no sea suficientemente concluyente, el flujo puede enviar el caso a revisión humana.
Un error técnico no debe convertirse automáticamente en un rechazo por fraude.
5. Prevención de fraude y seguridad
DataCred puede utilizar reglas automáticas para:
- detectar acceso anómalo;
- bloquear intentos abusivos;
- exigir una verificación adicional;
- limitar temporalmente una función;
- detectar duplicidad o manipulación.
Estas medidas pueden aplicarse rápidamente para proteger una cuenta, pero deben ser revisables cuando produzcan un perjuicio significativo y exista una controversia razonable.
6. DataCred Cash
DataCred Cash sí puede utilizar decisiones automáticas de elegibilidad y pricing dentro del producto.
DataCred Cash:
- opera únicamente en Venezuela;
- es ofrecido por DataCred Tech S.A.S.;
- utiliza recursos propios de DataCred Tech S.A.S.;
- aplica una progresión automática de montos;
- utiliza reglas de score, historial y elegibilidad;
- limita el costo al menor entre el tope comercial y el máximo legal configurado para el plazo;
- falla cerrado cuando no existe una tasa legal vigente configurada;
- no puede ser aprobado por un chatbot.
Antes de aceptar una operación, el usuario debe recibir las condiciones específicas del crédito, incluyendo principal, plazo, costo, tasa aplicable, total a pagar y vencimiento.
Cuando una solicitud sea rechazada o limitada de manera relevante por un proceso automatizado, DataCred debe poder proporcionar una explicación útil de los factores principales y un canal razonable de revisión o corrección de datos cuando corresponda.
7. Chatbots y agentes
Los chatbots, asistentes financieros, Concierge empresarial y agentes de voz pueden:
- explicar información;
- consultar herramientas autorizadas;
- registrar acciones permitidas;
- ayudar a navegar productos.
No tienen autoridad propia para crear una obligación inexistente, falsificar una autorización, alterar evidencia, aprobar DataCred Cash fuera del flujo del producto o anular controles jurídicos.
La salida generativa de un chatbot no sustituye una decisión persistida por el backend.
8. Datos sensibles y discriminación
DataCred no utilizará categorías sensibles para discriminar ilícitamente.
La biometría utilizada para identidad no debe convertirse en una variable de capacidad de pago.
No se deben utilizar variables sustitutas con la finalidad de reconstruir raza, orientación sexual, religión, salud, ideología política u otras categorías sensibles para decidir crédito.
9. Calidad y corrección
Una decisión automatizada depende de la calidad de los datos de entrada.
El usuario puede solicitar actualización, rectificación o presentar un reclamo cuando el resultado se base en información incorrecta, incompleta, duplicada o atribuida a la persona equivocada.
Cuando una corrección afecte un score o una consecuencia automatizada, DataCred debe propagar el cambio a los resultados dependientes dentro del ciclo operativo correspondiente.
10. Revisión humana
La revisión humana es significativa cuando el revisor:
- tiene acceso a información suficiente;
- puede solicitar soportes;
- puede confirmar, cambiar o anular el resultado;
- ejerce criterio propio en vez de limitarse a aceptar una salida de IA.
No se presentará como “revisión humana” un proceso en el que la persona no tenga autoridad real para modificar la decisión.
11. Registro y trazabilidad
DataCred puede conservar:
- versión de la política o modelo;
- factores relevantes;
- timestamps;
- resultado;
- evidencia de revisión;
- motivo de una modificación o anulación;
- versión de términos aplicables.
La trazabilidad se somete a la Política de Retención y Supresión de Datos.
12. Cambios materiales
Un cambio material en un modelo de decisión no debe activarse silenciosamente si modifica sustancialmente las finalidades, datos sensibles utilizados o condiciones contractuales del usuario.
Los cambios deben ser probados y documentados de acuerdo con su riesgo.
13. Terceros
Cuando un afiliado consulta DataCred, el afiliado adopta su propia decisión.
DataCred no garantiza la decisión que un tercero tomará a partir de un reporte.
Sin embargo, DataCred sí es responsable de la integridad y tratamiento legítimo de los datos que administra y de las decisiones propias de sus productos.
14. Marco colombiano
DataCred aplica la legislación colombiana de protección de datos y las instrucciones de la Superintendencia de Industria y Comercio sobre transparencia, tratamiento automatizado y tecnologías utilizadas en productos financieros digitales.
Esta política complementa la Política de Tratamiento de Datos, la Política KYC, la Metodología del Puntaje y los términos específicos de cada producto.
15. Contacto y revisión
Solicitudes sobre datos, explicaciones o rectificación:
app@datacred.org
+57 302 668 4956
CL 30 A # CR 79-32, AP 104, Medellín, Colombia
DataCred Tech S.A.S.
NIT 902112751-6