Metodología y Limitaciones del Puntaje de Confianza

Última actualización: May 22, 2026

METODOLOGÍA DE PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE DATA CRED Y LIMITACIONES

Versión del Documento: 1.0

Fecha de Entrada en Vigor: 22 de mayo de 2026

Jurisdicción: Wyoming, Estados Unidos de América

Emisor: DataCred LLC ("DataCred," "nosotros," "nos" o "nuestro")

ESTE DOCUMENTO CONTIENE LA METODOLOGÍA COMPLETA, LOS SUPUESTOS, LAS LIMITACIONES Y LAS EXENCIONES DE RESPONSABILIDAD QUE RIGEN EL SISTEMA DE PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE DATA CRED. AL ACCEDER, UTILIZAR O CONFIAR EN CUALQUIER PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE DATA CRED, USTED RECONOCE QUE HA LEÍDO, COMPRENDIDO Y ACEPTA TODOS LOS TÉRMINOS, CONDICIONES, LIMITACIONES Y EXENCIONES DE RESPONSABILIDAD ESTABLECIDOS EN EL PRESENTE DOCUMENTO.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA DE DATA CRED NO SON PUNTUACIONES DE CRÉDITO, INFORMES DE CONSUMO, INFORMES DE CRÉDITO, RECOMENDACIONES FINANCIERAS NI NINGUNA FORMA DE EVALUACIÓN TRADICIONAL DE SOLVENCIA CREDITICIA. SON OPINIONES EXPERIMENTALES DE EVALUACIÓN DE COMPORTAMIENTO CON LIMITACIONES INHERENTES Y SUSTANCIALES.

DataCred es una plataforma privada e independiente de información y reputación financiera. No es el buró ni el registro oficial del Estado, no está autorizada, certificada ni respaldada por la Superintendencia de las Instituciones del Sector Bancario (SUDEBAN), el Banco Central de Venezuela (BCV), el Sistema de Información Central de Riesgos (SICRI) ni ningún otro organismo del gobierno, y no está conectada a ellos. Los puntajes y la información que DataCred ofrece son estimaciones para apoyar decisiones; no constituyen decisiones oficiales ni garantías.

NO LEER Y COMPRENDER LAS LIMITACIONES DE ESTE DOCUMENTO ANTES DE CONFIAR EN CUALQUIER PUNTUACIÓN DE CONFIANZA PUEDE RESULTAR EN DAÑOS FINANCIEROS, LEGALES Y DE REPUTACIÓN SUSTANCIALES. USTED ASUME TODOS LOS RIESGOS ASOCIADOS CON CUALQUIER USO DE O CONFIANZA EN LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA.

ÍNDICE

1. DEFINICIONES E INTERPRETACIÓN

2. QUÉ SON LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA · EL MARCO DE EVALUACIÓN DE COMPORTAMIENTO

3. QUÉ NO SON LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA · EXCLUSIONES EXPLÍCITAS

4. LA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE DATA CRED: METODOLOGÍA CENTRAL

5. INSUMOS DE PUNTUACIÓN Y FUENTES DE DATOS

6. FACTORES DE PUNTUACIÓN Y DISTRIBUCIONES DE PESO

7. QUÉ NO PUEDEN MEDIR LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA · LIMITACIONES INHERENTES

8. INTERVALOS DE CONFIANZA Y CUANTIFICACIÓN DE INCERTIDUMBRE

9. VOLATILIDAD Y DINÁMICA DE LAS PUNTUACIONES

10. LIMITACIONES TEMPORALES · PUNTUACIONES COMO INSTANTÁNEAS

11. LIMITACIONES DE COMPARACIÓN ENTRE USUARIOS

12. PAUTAS DE INTERPRETACIÓN DE PUNTUACIONES

13. EL CORTARRUEGO DE LA FCRA · NO AFILIACIÓN REGULATORIA

14. LIMITACIONES DE LA INTEGRACIÓN DE DATOS DE TERCEROS

15. LIMITACIONES MULTIJURISDICCIONALES

16. EXENCIONES DE RESPONSABILIDAD SOBRE PRECISIÓN, INTEGRIDAD Y CONFIABILIDAD DE LOS DATOS

17. SIN RESPONSABILIDAD POR DECISIONES BASADAS EN PUNTUACIONES

18. OBLIGACIONES DEL USUARIO Y REQUISITOS DE VERIFICACIÓN INDEPENDIENTE

19. NATURALEZA EXPERIMENTAL DE LA METODOLOGÍA DE PUNTUACIÓN

20. DERECHO A MODIFICAR

21. SIN GARANTÍAS

22. LIMITACIÓN DE RESPONSABILIDAD E INDEMNIZACIÓN

23. LEY APLICABLE Y RESOLUCIÓN DE DISPUTAS

24. DIVISIBILIDAD Y ACUERDO INTEGRAL

25. RECONOCIMIENTO Y ACEPTACIÓN

A los efectos del presente documento, los siguientes términos tendrán los significados que se les atribuyen a continuación:

"Evaluación de Comportamiento" significa el análisis y la evaluación de patrones, tendencias y características del comportamiento financiero y en la plataforma de un individuo o entidad, según lo observado a través de los datos disponibles, para generar una opinión sobre la consistencia y confiabilidad del comportamiento. Una Evaluación de Comportamiento NO es una evaluación crediticia, evaluación psicológica o predicción de conducta futura.

"Intervalo de Confianza" significa el rango estadístico, expresado como un porcentaje o valor numérico, dentro del cual DataCred estima que se encuentra la señal de comportamiento real del sujeto evaluado, dada la cantidad, calidad y consistencia de los datos disponibles.

"Informe de Consumo" tiene el significado establecido en la Fair Credit Reporting Act, 15 U.S.C. Sección 1681a(d), y las Puntuaciones de Confianza de DataCred explícitamente NO constituyen Informes de Consumo según la ley aplicable.

"Contraparte" significa cualquier persona o entidad con la que un sujeto realiza transacciones financieras, incluyendo pero no limitado a individuos, empresas, instituciones financieras y plataformas de pago.

"Puntuación de Confianza de DataCred" o "Puntuación de Confianza" o "Puntuación" significa la opinión numérica o categórica generada por los algoritmos propietarios de DataCred que refleja una evaluación de los patrones de consistencia de comportamiento observados. Una Puntuación de Confianza es una OPINIÓN, no una declaración de hechos.

"FCRA" significa la Fair Credit Reporting Act federal, 15 U.S.C. Secciones 1681 et seq., según enmendada.

"Datos OCR" significa datos extraídos de documentos, estados de cuenta, recibos u otros registros a través del reconocimiento óptico de caracteres o tecnologías similares de extracción automatizada de datos.

"Comportamiento en la Plataforma" significa las interacciones de un individuo o entidad con la plataforma de DataCred, incluyendo pero no limitado a patrones de inicio de sesión, uso de funciones, tiempos de respuesta, acciones de verificación y patrones de comunicación.

"Algoritmo de Puntuación" significa los modelos matemáticos y de aprendizaje automático propietarios, los métodos estadísticos, los sistemas de ponderación y los procesos computacionales utilizados por DataCred para generar Puntuaciones de Confianza.

"Sujeto" significa la persona individual o entidad legal sobre la cual se genera una Puntuación de Confianza.

"Datos de Terceros" significa datos obtenidos de fuentes distintas del Sujeto o DataCred, incluyendo pero no limitado a plataformas financieras, procesadores de pago, intercambios y registros públicos.

"Cuantificación de Incertidumbre" significa la estimación matemática y estadística del grado de incertidumbre asociado con cualquier resultado de Puntuación de Confianza dado.

A menos que el contexto requiera lo contrario: (a) las palabras en singular incluyen el plural y viceversa; (b) las referencias a "incluyendo" significan "incluyendo sin limitación"; (c) los encabezados son solo por conveniencia y no afectan la interpretación; (d) las referencias a leyes o regulaciones incluyen todas las enmiendas, sustituciones y legislación sucesora.

Una Puntuación de Confianza de DataCred es una OPINIÓN DE EVALUACIÓN DE COMPORTAMIENTO. Se genera mediante el análisis de patrones en datos observables de comportamiento financiero y de la plataforma para producir un resultado numérico o categórico que refleja la evaluación algorítmica propietaria de DataCred sobre la consistencia del comportamiento, los patrones de confiabilidad y el historial de comportamiento verificable.

LA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA NO ES UNA MEDICIÓN DE HECHO. ES UNA OPINIÓN DERIVADA DEL ANÁLISIS ALGORÍTMICO DE LOS DATOS DISPONIBLES, SUJETA A TODAS LAS LIMITACIONES DESCRITAS EN ESTE DOCUMENTO.

2.2 Qué Miden las Puntuaciones de Confianza (En Teoría)

Las Puntuaciones de Confianza de DataCred están diseñadas, en teoría, para evaluar las siguientes dimensiones de comportamiento basándose únicamente en datos observables:

1. Consistencia del Comportamiento: El grado en que el comportamiento financiero y en la plataforma observado de un sujeto exhibe patrones identificables a lo largo del tiempo, sin juicio sobre la naturaleza o calidad de esos patrones.

2. Integridad de la Verificación: La medida en que un sujeto ha proporcionado datos de identidad y financieros verificados a través de los procesos de verificación de DataCred.

3. Estabilidad del Patrón de Transacciones: La estabilidad y previsibilidad observadas de los patrones de transacciones, incluyendo oportunidad, frecuencia, montos y redes de contrapartes.

4. Diversidad de Relaciones con Contrapartes: La amplitud y distribución de las relaciones con contrapartes observables a través de los datos de transacciones.

5. Historial de Resolución de Disputas: Los patrones observados de inicio, participación y resolución de disputas dentro de los datos disponibles.

6. Consistencia de la Participación en la Plataforma: La consistencia de la participación con la plataforma de DataCred y sus funciones de verificación e intercambio de datos.

CADA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA ES UNA OPINIÓN. DataCred no representa, garantiza o asegura que ninguna Puntuación de Confianza sea precisa, completa, confiable o adecuada para ningún propósito particular. Las Puntuaciones de Confianza son generadas por procesos algorítmicos que son inherentemente limitados, experimentales y están sujetos a revisión.

La distinción entre una opinión y un hecho es legal y prácticamente relevante. Las Puntuaciones de Confianza son las opiniones de DataCred basadas en el análisis de los datos disponibles. No son determinaciones fácticas sobre el carácter, la confiabilidad, la solvencia crediticia o cualquier otro atributo de ningún sujeto.

Ninguna Puntuación de Confianza constituye un respaldo, garantía, recomendación o certificación de ningún sujeto por parte de DataCred. Una Puntuación de Confianza no representa que DataCred avale, garantice o asuma ninguna responsabilidad por el comportamiento, acciones o conducta de ningún sujeto.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA DE DATA CRED NO SON PUNTUACIONES DE CRÉDITO. No se calculan utilizando datos crediticios, historial de pagos con prestamistas, obligaciones de deuda, utilización de crédito, registros de quiebra o cualquier insumo tradicional de puntuación crediticia. Las Puntuaciones de Confianza NO están diseñadas para predecir riesgo crediticio, probabilidad de pago de préstamos o cualquier otro resultado relacionado con el crédito.

Las Puntuaciones de Confianza NO son:

  • Puntuaciones FICO o equivalentes
  • VantageScores o equivalentes
  • Ninguna forma de calificación crediticia
  • Ninguna forma de evaluación de riesgo crediticio
  • Ningún indicador de solvencia crediticia
  • Ninguna medida de capacidad o disposición para pagar deudas

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO SON INFORMES DE CONSUMO según lo definido por la Fair Credit Reporting Act (FCRA), 15 U.S.C. Sección 1681a(d), o cualquier ley estatal o internacional equivalente. No son:

  • Compiladas con el propósito de proporcionar informes de consumo
  • Utilizadas o destinadas a ser utilizadas para fines de empleo
  • Utilizadas para determinaciones de elegibilidad crediticia
  • Utilizadas para suscripción de seguros
  • Utilizadas para evaluación de inquilinos
  • Utilizadas para cualquier otro propósito cubierto por la FCRA

Las Puntuaciones de Confianza no constituyen asesoramiento financiero, recomendaciones de inversión, decisiones de préstamo o cualquier forma de orientación financiera. Ninguna Puntuación de Confianza debe interpretarse como una recomendación para iniciar, abstenerse o continuar cualquier relación financiera con cualquier sujeto.

Las Puntuaciones de Confianza no miden, predicen o evalúan:

  • La solvencia de un individuo o entidad
  • Los activos disponibles o el patrimonio neto
  • El flujo de efectivo o la posición de liquidez
  • La capacidad para cumplir obligaciones financieras
  • El riesgo de quiebra o dificultades financieras
  • La estabilidad de ingresos o la capacidad de generar ingresos

Las Puntuaciones de Confianza no constituyen evaluaciones de:

  • Carácter moral, honestidad, integridad o estándares éticos
  • Veracidad o propensión al engaño
  • Intención criminal o probabilidad de comportamiento criminal
  • Valor social o posición en la comunidad
  • Virtudes o vicios personales
  • Creencias religiosas, políticas o sociales

Las Puntuaciones de Confianza NO son:

  • Evaluaciones o perfiles psicológicos
  • Pruebas de personalidad o evaluaciones de rasgos
  • Evaluaciones o exámenes de salud mental
  • Evaluaciones de patología del comportamiento
  • Evaluaciones de capacidad cognitiva
  • Evaluaciones de estabilidad emocional

Las Puntuaciones de Confianza NO son herramientas predictivas de detección de fraude. NO están diseñadas para:

  • Identificar transacciones fraudulentas
  • Predecir comportamiento fraudulento futuro
  • Evaluar la probabilidad de comisión de fraude
  • Señalar actividad de lavado de dinero
  • Identificar evasión de sanciones o financiamiento del terrorismo

Si bien las anomalías en los datos de comportamiento pueden correlacionarse con ciertos indicadores de riesgo, las Puntuaciones de Confianza son expresamente NO puntuaciones de detección de fraude y NO deben utilizarse como tales.

Las Puntuaciones de Confianza NO son un sustituto de ninguna forma de diligencia debida legal, financiera, regulatoria u operativa. Los usuarios de las Puntuaciones de Confianza retienen la responsabilidad total y exclusiva de realizar toda la diligencia debida apropiada antes de iniciar cualquier transacción o relación con cualquier sujeto.

Las Puntuaciones de Confianza de DataCred se expresan en una escala numérica. La escala específica, los límites del rango y el formato de salida son determinados por el Algoritmo de Puntuación propietario de DataCred y pueden cambiar sin previo aviso.

LAS PUNTUACIONES SON ARBITRARIAS EN TÉRMINOS ABSOLUTOS. Su significado es inherentemente relativo a la población de puntuación, el entorno de datos y la configuración algorítmica en el momento de la generación.

El proceso de generación de la Puntuación de Confianza procede a través de las siguientes etapas:

Etapa 1: Ingesta de Datos: Los datos disponibles de todas las fuentes permitidas se ingieren, normalizan y preprocesan. Se realizan evaluaciones de calidad de datos, y los datos que no cumplen con los umbrales mínimos de calidad pueden ser excluidos.

Etapa 2: Extracción de Características: Se extraen características de comportamiento de los datos normalizados, incluyendo medidas estadísticas, patrones temporales, características de red e indicadores de comportamiento.

Etapa 3: Análisis de Patrones: Las características extraídas se analizan a través de múltiples lentes analíticas, incluyendo análisis estadístico, reconocimiento de patrones, análisis de redes y secuenciación temporal.

Etapa 4: Cálculo de la Puntuación: El Algoritmo de Puntuación calcula una Puntuación de Confianza preliminar basada en la combinación ponderada de las características analizadas.

Etapa 5: Cuantificación de Incertidumbre: Se calculan intervalos de confianza y métricas de incertidumbre para indicar la confiabilidad de la puntuación dada la cantidad y calidad de los datos disponibles.

Etapa 6: Salida de la Puntuación: La Puntuación de Confianza se genera junto con metadatos asociados, métricas de confianza y datos interpretativos.

DataCred emplea un enfoque analítico multimodal para la generación de la Puntuación de Confianza, incorporando:

1. Análisis Estadístico: Estadística descriptiva e inferencial aplicada a datos de comportamiento para identificar patrones, tendencias y anomalías.

2. Modelos de Aprendizaje Automático: Modelos de aprendizaje automático propietarios entrenados en datos de comportamiento para identificar patrones y generar puntuaciones. Estos modelos son experimentales y están en evolución continua.

3. Análisis de Redes: Análisis de redes de transacciones, relaciones con contrapartes y patrones de conectividad para evaluar el contexto del comportamiento.

4. Análisis Temporal: Examen de patrones de comportamiento a lo largo del tiempo, incluyendo periodicidad, tendencias, estacionalidad y puntos de cambio.

5. Análisis Comparativo: Posicionamiento relativo del comportamiento observado dentro de poblaciones de referencia (con todas las limitaciones del análisis comparativo según se describe en el presente documento).

DATA CRED NO DIVULGA LAS ESPECIFICACIONES COMPLETAS DE SUS ALGORITMOS DE PUNTUACIÓN PARA PROTEGER LOS INTERESES PROPIETARIOS Y DE SECRETO COMERCIAL. Las descripciones en este documento tienen como objetivo proporcionar transparencia metodológica general sin revelar detalles algorítmicos propietarios.

La arquitectura del Algoritmo de Puntuación consiste en:

  • Capa de Ingesta de Datos: Valida, normaliza e integra datos de múltiples fuentes
  • Capa de Ingeniería de Características: Transforma datos sin procesar en características de comportamiento
  • Capa de Conjunto de Modelos: Múltiples modelos analíticos que procesan características en paralelo
  • Capa de Fusión: Combina las salidas del modelo en una puntuación unificada
  • Capa de Calibración: Mapea las puntuaciones sin procesar a la escala de salida y calcula métricas de confianza
  • Capa de Salida: Genera la Puntuación de Confianza final con metadatos asociados

ESTA DESCRIPCIÓN DE LA ARQUITECTURA ES DELIBERADAMENTE GENERAL. Los detalles arquitectónicos específicos, las arquitecturas de modelos, los hiperparámetros, las definiciones de características, las distribuciones de peso y las metodologías de calibración son secretos comerciales propietarios y no se divulgan.

DataCred puede, sujeto a los requisitos legales aplicables y al consentimiento del usuario, procesar las siguientes categorías de datos al generar Puntuaciones de Confianza:

Datos de transacciones financieras proporcionados por los sujetos u obtenidos de fuentes externas autorizadas, que pueden incluir:

  • Montos de transacciones, frecuencias y patrones de oportunidad
  • Identificadores de contrapartes y redes de contrapartes de transacciones
  • Tipos de transacciones (transferencias, pagos, recepciones, intercambios)
  • Metadatos de transacciones (marcas de tiempo, información del dispositivo, direcciones IP cuando sea legalmente permitido)
  • Información del método de pago
  • Estado e historial de transacciones

LIMITACIÓN: DataCred no verifica de forma independiente la precisión, integridad o autenticidad de los datos de transacciones. Los datos de transacciones se aceptan tal como se proporcionan y pueden contener errores, omisiones o inexactitudes que afecten materialmente las Puntuaciones de Confianza.

Patrones de comportamiento observables de contrapartes, incluyendo:

  • Volúmenes y patrones de transacciones de contrapartes
  • Historial de disputas de contrapartes
  • Estado de verificación de contrapartes
  • Características de la red de contrapartes

LIMITACIÓN: La visibilidad de DataCred sobre el comportamiento de las contrapartes está limitada por el alcance de los datos disponibles para DataCred. El comportamiento observado de las contrapartes puede no ser representativo del comportamiento completo de las contrapartes.

Métricas derivadas del análisis de la estabilidad de patrones de comportamiento, incluyendo:

  • Regularidad temporal de las transacciones
  • Patrones de consistencia de montos
  • Consistencia de contrapartes
  • Previsibilidad de la oportunidad
  • Cambios y puntos de ruptura en los patrones de comportamiento

Datos extraídos a través del reconocimiento óptico de caracteres o tecnologías similares de documentos, estados de cuenta, recibos, documentos de identidad u otros registros proporcionados por los sujetos.

LIMITACIONES DE LOS DATOS OCR:

  • La tecnología OCR es inherentemente imperfecta y puede producir extracciones incorrectas
  • La calidad, el formato, el idioma y el estado del documento afectan la precisión del OCR
  • Los errores del OCR pueden afectar materialmente las Puntuaciones de Confianza
  • DataCred no garantiza la precisión del OCR
  • Los sujetos deben revisar todos los datos extraídos por OCR para verificar su precisión

Información y documentos proporcionados voluntariamente por los sujetos, incluyendo:

  • Documentos de identidad
  • Comprobante de domicilio
  • Estados financieros
  • Registros fiscales
  • Documentos de registro comercial
  • Credenciales profesionales
  • Cualquier otro documento enviado voluntariamente

LIMITACIÓN: DataCred no verifica de forma independiente la autenticidad, precisión o integridad de los documentos proporcionados por el usuario. Los documentos fraudulentos o inexactos pueden afectar materialmente las Puntuaciones de Confianza.

Datos relacionados con las interacciones del sujeto con la plataforma de DataCred, incluyendo:

  • Patrones y frecuencia de inicio de sesión
  • Patrones de uso de funciones
  • Tiempos de respuesta a solicitudes de verificación
  • Patrones de comunicación con DataCred
  • Cambios en la configuración de la cuenta
  • Comportamiento de carga e intercambio de datos

LOS DATOS DE COMPORTAMIENTO EN LA PLATAFORMA NO SON UN INDICADOR DEL COMPORTAMIENTO EN EL MUNDO REAL. El análisis del comportamiento en la plataforma puede no correlacionarse con el comportamiento fuera de línea o el comportamiento financiero fuera del ecosistema de DataCred.

Datos obtenidos de fuentes externas con la autorización adecuada, incluyendo:

  • Datos de plataformas financieras (por ejemplo, Binance, Zelle, Pago Móvil)
  • Datos de procesadores de pago
  • Datos de intercambios
  • Registros públicos (cuando sea legalmente permitido)
  • Otras fuentes de datos de terceros autorizadas

LAS LIMITACIONES DE LOS DATOS DE TERCEROS SON EXTENSAS Y SE DESCRIBEN EN DETALLE EN LA SECCIÓN 14 DE ESTE DOCUMENTO.

Datos relacionados con el nivel de verificación del sujeto, incluyendo:

  • Estado y método de verificación de identidad
  • Estado de verificación de documentos
  • Verificación biométrica (cuando corresponda)
  • Adopción de autenticación multifactor
  • Obtención e historial del nivel de verificación

Lo siguiente describe categorías generales de factores de puntuación y su importancia relativa aproximada en el Algoritmo de Puntuación. LOS PESOS EXACTOS, INTERACCIONES Y MÉTODOS DE CÁLCULO SON SECRETOS COMERCIALES PROPIETARIOS Y NO SE DIVULGAN.

Este documento proporciona rangos de peso APROXIMADOS Y GENERALIZados solo con fines informativos. Los pesos reales pueden variar según la disponibilidad de datos, la calidad de los datos, las características del sujeto y la configuración algorítmica.

6.2 Volumen y Consistencia de Transacciones (Peso Aproximado: Significativo)

Esta categoría evalúa los patrones de actividad de transacciones observables, incluyendo:

  • Volumen total de transacciones en el historial disponible
  • Patrones de frecuencia de transacciones
  • Distribución de montos de transacciones
  • Regularidad y periodicidad de transacciones
  • Crecimiento o disminución de la actividad de transacciones a lo largo del tiempo

Limitaciones: El análisis del volumen de transacciones es sensible al alcance de los datos, la integridad de los datos y el período de tiempo de los datos disponibles. Los sujetos con un historial de transacciones limitado en los sistemas de DataCred pueden recibir puntuaciones que no reflejen su comportamiento de transacciones real.

6.3 Diversidad de Contrapartes (Peso Aproximado: Moderado a Significativo)

Esta categoría evalúa la amplitud y las características de las redes de contrapartes de transacciones, incluyendo:

  • Número de contrapartes únicas
  • Distribución por tipo de contraparte (individuos, empresas, etc.)
  • Distribución geográfica de contrapartes
  • Duración de la relación con contrapartes
  • Densidad y conectividad de la red de contrapartes

Limitaciones: Las métricas de diversidad de contrapartes son sensibles a la integridad de los datos de transacciones. Las redes de contrapartes observadas pueden representar solo un subconjunto de las relaciones financieras reales. La calidad de los datos de contrapartes depende de la precisión de los datos de terceros.

6.4 Patrones de Resolución de Disputas (Peso Aproximado: Moderado)

Esta categoría evalúa el comportamiento observable relacionado con disputas, incluyendo:

  • Número y frecuencia de disputas iniciadas o recibidas
  • Resultados de la resolución de disputas
  • Oportunidad en la resolución de disputas
  • Patrones de disputas en relación con los volúmenes de transacciones

Limitaciones: DataCred puede no tener visibilidad completa de todas las disputas, particularmente las disputas que ocurren fuera de su ecosistema de datos. Los datos de disputas pueden ser incompletos, inexactos o contextualmente ambiguos.

6.5 Antigüedad y Participación en la Plataforma (Peso Aproximado: Bajo a Moderado)

Esta categoría evalúa la duración y consistencia de la participación en la plataforma, incluyendo:

  • Antigüedad de la cuenta y duración de la actividad
  • Consistencia de inicio de sesión y estabilidad de patrones
  • Adopción y uso de funciones
  • Integridad del perfil
  • Tasas de respuesta a solicitudes de la plataforma

Limitaciones: La antigüedad en la plataforma no está necesariamente correlacionada con la confiabilidad del comportamiento en el mundo real. Los sujetos pueden tener razones válidas para una participación limitada o inconsistente en la plataforma.

6.6 Nivel de Verificación (Peso Aproximado: Moderado)

Esta categoría evalúa el nivel de verificación de identidad y datos obtenido, incluyendo:

  • Finalización de la verificación de identidad
  • Estado de verificación de documentos
  • Verificación biométrica (si corresponde)
  • Cumplimiento continuo de la verificación
  • Historial de verificación y cambios

Limitaciones: El nivel de verificación refleja solo los pasos de verificación completados dentro de los sistemas de DataCred. No verifica de forma independiente ninguna identidad subyacente o autenticidad de documentos. El fraude sofisticado puede superar los procesos de verificación.

6.7 Patrones de Comportamiento Financiero (Peso Aproximado: Significativo)

Esta categoría evalúa patrones en el comportamiento financiero observable, incluyendo:

  • Patrones de oportunidad de transacciones y consistencia
  • Patrones de montos y características de distribución
  • Puntos de cambio de comportamiento y análisis de tendencias
  • Detección de patrones anómalos
  • Características del comportamiento de la red

Limitaciones: El análisis del comportamiento financiero se basa únicamente en datos observables. Puede no capturar el contexto completo, la motivación o las circunstancias del comportamiento financiero. Los factores culturales, económicos y personales que influyen en el comportamiento financiero no se miden directamente.

Los factores de puntuación no operan de forma independiente. El Algoritmo de Puntuación incorpora interacciones complejas, relaciones no lineales y ajustes de peso condicionales. Estas interacciones son propietarias y pueden cambiar con el tiempo.

LA IMPORTANCIA RELATIVA DE CUALQUIER FACTOR INDIVIDUAL DEPENDE DE LA PRESENCIA Y CALIDAD DE LOS DATOS PARA TODOS LOS DEMÁS FACTORES, LAS CARACTERÍSTICAS DEL SUJETO Y EL ESTADO ACTUAL DEL ALGORITMO.

El Algoritmo de Puntuación incluye ajustes automáticos basados en evaluaciones de calidad de datos. Las puntuaciones generadas a partir de datos limitados, de baja calidad o inconsistentes pueden estar sujetas a una mayor incertidumbre, intervalos de confianza más amplios y una posible supresión.

NO se generan Puntuaciones cuando:

  • Los datos disponibles están por debajo de los umbrales mínimos de calidad
  • Las inconsistencias de datos indican posibles problemas de integridad de datos
  • Faltan elementos de datos requeridos
  • Los conflictos de datos no pueden resolverse algorítmicamente

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO PUEDEN MEDIR LA INTENCIÓN. Ningún análisis algorítmico del comportamiento observable puede determinar las intenciones, motivaciones, propósitos o estado mental de un individuo o entidad. Los patrones de comportamiento, incluso cuando son altamente consistentes, no revelan la intención subyacente detrás de esos patrones.

DataCred renuncia explícitamente a cualquier capacidad para:

  • Determinar si el comportamiento es intencional o accidental
  • Evaluar si los patrones reflejan una estrategia deliberada o una variación natural
  • Distinguir entre conducta basada en principios y cumplimiento estratégico
  • Identificar intenciones maliciosas ocultas por un comportamiento consistente

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO PUEDEN PREDECIR EL COMPORTAMIENTO FUTURO. A pesar de cualquier percepción en contrario, las Puntuaciones de Confianza son evaluaciones retrospectivas de patrones de comportamiento observados. No proporcionan garantía, predicción o certeza con respecto a la conducta futura, incluyendo pero no limitado a:

  • Finalización futura de transacciones
  • Desempeño contractual futuro
  • Cumplimiento futuro de requisitos legales o regulatorios
  • Conducta futura libre de disputas
  • Participación futura en la plataforma
  • Cualquier otro comportamiento o evento futuro

El comportamiento pasado, incluso cuando es consistente con patrones, no es necesariamente predictivo del comportamiento futuro. Todas las evaluaciones de comportamiento tienen limitaciones temporales inherentes.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO MIDEN EL CARÁCTER MORAL. La evaluación de la consistencia del comportamiento no es equivalente a, y no debe confundirse con, una evaluación de:

  • Honestidad, integridad o estándares éticos
  • Valor o virtud moral
  • Buena fe o trato justo
  • Confiabilidad en un sentido moral o ético
  • Referencias o recomendaciones de carácter
  • Responsabilidad social o posición en la comunidad

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO SON Y NO PUEDEN UTILIZARSE COMO EVALUACIONES DE SOLVENCIA CREDITICIA. No miden:

  • Capacidad o disposición para pagar deudas
  • Capacidad financiera o estabilidad de ingresos
  • Relaciones deuda-ingreso o utilización de crédito
  • Desempeño histórico de pagos con prestamistas
  • Riesgo de quiebra o insolvencia
  • Ningún factor relevante para la toma de decisiones crediticias

Las Puntuaciones de Confianza no evalúan la solvencia, liquidez, patrimonio neto, posiciones de activos o cualquier otra medida de capacidad financiera. Una Puntuación de Confianza no proporciona información sobre si un sujeto tiene los recursos financieros para cumplir con cualquier obligación.

Las Puntuaciones de Confianza no pueden determinar si un sujeto está siendo veraz o engañoso en cualquier contexto, incluyendo pero no limitado a declaraciones hechas a DataCred, contrapartes o cualquier tercero.

Las Puntuaciones de Confianza no miden el riesgo de:

  • Incumplimiento de obligaciones
  • Pago tardío
  • Comisión de fraude
  • Robo de identidad
  • Lavado de dinero
  • Violaciones de sanciones
  • Cualquier otro evento adverso específico

Las Puntuaciones de Confianza no evalúan la posición de un sujeto en ninguna comunidad, grupo social, red profesional o región geográfica.

DataCred genera intervalos de confianza y métricas de incertidumbre para las Puntuaciones de Confianza con el fin de comunicar la confiabilidad estimada de la puntuación dados los datos disponibles. LOS INTERVALOS DE CONFIANZA SON ESTIMACIONES ESTADÍSTICAS, NO GARANTÍAS DE PRECISIÓN.

Los intervalos de confianza representan la estimación algorítmica de DataCred del rango de Puntuaciones de Confianza que probablemente se generarían si se muestrearan repetidamente datos de calidad y cantidad similares. Las interpretaciones comunes incluyen:

  • Un intervalo de confianza más amplio indica una mayor incertidumbre en la puntuación
  • Un intervalo de confianza más estrecho sugiere (pero no garantiza) una estimación más confiable
  • Los intervalos de confianza no tienen en cuenta todas las fuentes de incertidumbre

LOS INTERVALOS DE CONFIANZA TIENEN LIMITACIONES FUNDAMENTALES:

1. Incertidumbre del Modelo: Los intervalos de confianza solo capturan la incertidumbre aleatoria (incertidumbre inherente a los datos), no la incertidumbre epistémica (incertidumbre en el modelo mismo). La especificación incorrecta del modelo, los errores estructurales y las limitaciones algorítmicas no se reflejan en los intervalos de confianza.

2. Supuestos de Distribución: Los intervalos de confianza se basan en supuestos estadísticos (por ejemplo, normalidad, independencia) que pueden no cumplirse en los datos de comportamiento.

3. Ceguera a la Calidad de los Datos: Los intervalos de confianza pueden no capturar completamente el impacto de los problemas de calidad de los datos, incluyendo errores, omisiones o inexactitudes en los datos.

4. Incógnitas Desconocidas: Los intervalos de confianza no pueden tener en cuenta los datos que no se observan, las fuentes de datos no integradas o las dimensiones de comportamiento no medidas.

5. Falsa Precisión: La existencia de un intervalo de confianza puede crear una falsa sensación de precisión o confiabilidad. CUALQUIER PUNTUACIÓN, CON O SIN INTERVALO DE CONFIANZA, ES UNA APROXIMACIÓN CON INCERTIDUMBRE INHERENTE.

La incertidumbre es típicamente mayor cuando:

  • Los datos disponibles son limitados (escenarios de expediente delgado)
  • La calidad de los datos es pobre o inconsistente
  • Los patrones de comportamiento muestran alta variabilidad
  • Existen conflictos de datos entre fuentes
  • El sujeto tiene una antigüedad limitada en la plataforma
  • Las fuentes de datos de terceros no están disponibles o son incompletas

DataCred se reserva el derecho de suprimir, retener o marcar puntuaciones cuando la incertidumbre excede los umbrales determinados por DataCred a su sola discreción. Una puntuación suprimida no implica ninguna evaluación negativa, sino que indica la determinación de DataCred de que los datos disponibles no respaldan una estimación confiable de la puntuación.

LAS PUNTUACIONES SUPRIMIDAS NO SON PUNTUACIONES NEGATIVAS.

Las Puntuaciones de Confianza son dinámicas y pueden cambiar con el tiempo según:

  • Nuevos datos agregados al perfil del sujeto
  • Cambios en los patrones de comportamiento
  • Datos que se vuelven obsoletos o se eliminan
  • Actualizaciones de la metodología del algoritmo
  • Cambios en la disponibilidad de fuentes de datos
  • Activadores de recálculo

Los cambios en las puntuaciones pueden resultar de:

Cambios Iniciados por el Sujeto:

  • Nuevos datos de transacciones agregados
  • Nuevas relaciones con contrapartes
  • Actualizaciones o degradaciones del nivel de verificación
  • Cambios en los patrones de participación en la plataforma
  • Provisión de documentos o datos adicionales

Cambios Impulsados por Datos:

  • Envejecimiento de datos históricos
  • Nuevos datos de fuentes de terceros
  • Reevaluaciones de la calidad de los datos
  • Conflictos de datos identificados o resueltos

Cambios Algorítmicos:

  • Reentrenamiento o actualizaciones del modelo
  • Recalibraciones de peso
  • Cambios de características
  • Mejoras o modificaciones metodológicas
  • Correcciones de errores

DataCred se reserva el derecho de modificar cualquier aspecto de la metodología de puntuación sin previo aviso, lo que puede resultar en cambios de puntuación no relacionados con ningún cambio en el comportamiento del sujeto.

Las Puntuaciones de Confianza pueden exhibir volatilidad, particularmente cuando:

  • Los datos son limitados (los cambios pequeños tienen un impacto desproporcionado)
  • Los patrones de comportamiento son irregulares
  • Los datos nuevos cambian significativamente el perfil de datos disponible
  • Los umbrales algorítmicos se acercan a los límites de decisión

LA VOLATILIDAD ES UNA CARACTERÍSTICA, NO UN DEFECTO, DE LA PUNTUACIÓN EXPERIMENTAL DE COMPORTAMIENTO.

DataCred no tiene obligación de mantener, actualizar, continuar o regenerar ninguna Puntuación de Confianza. Las puntuaciones pueden ser retiradas, descontinuadas o dejar de estar disponibles en cualquier momento sin previo aviso.

DataCred puede recalcular puntuaciones en cualquier momento por cualquier motivo, incluyendo pero no limitado a:

  • Actualizaciones del algoritmo aplicadas retroactivamente
  • Correcciones o adiciones de datos
  • Reevaluaciones de la calidad de los datos
  • Corrección de errores

Las puntuaciones recalculadas pueden diferir materialmente de las puntuaciones generadas anteriormente. DataCred no tiene obligación de notificar a ninguna parte sobre los recálculos de puntuaciones.

CADA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA ES UNA INSTANTÁNEA EN UN MOMENTO ESPECÍFICO EN EL TIEMPO. Refleja el análisis de los datos disponibles para DataCred en el momento de la generación de la puntuación. Las puntuaciones no representan evaluaciones continuas o en tiempo real.

DataCred no genera Puntuaciones de Confianza continuas o en transmisión. Cada puntuación es un resultado discreto que refleja los datos disponibles en un momento de cálculo específico. El comportamiento que ocurre después de la generación de la puntuación no se refleja hasta el siguiente cálculo de la puntuación.

Las Puntuaciones de Confianza se generan a partir de los datos disponibles en el momento del cálculo. Los datos se vuelven obsoletos con el tiempo:

  • Los datos más antiguos pueden ser menos relevantes para el comportamiento actual
  • La actualidad de los datos afecta la confiabilidad de la puntuación
  • Las fuentes de datos pueden dejar de proporcionar actualizaciones
  • El comportamiento de los sujetos puede cambiar significativamente entre actualizaciones de datos

DataCred puede mostrar indicadores de la actualidad de la puntuación (por ejemplo, "generada el 29 de mayo de 2026"). Estos indicadores reflejan cuándo se calculó la puntuación, no la actualidad o integridad de los datos subyacentes. Una puntuación generada recientemente puede basarse en datos obsoletos.

LOS USUARIOS DEBEN EVALUAR DE FORMA INDEPENDIENTE SI UNA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA ES SUFICIENTEMENTE ACTUAL PARA EL USO QUE PREVÉN.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA NO SON DIRECTAMENTE COMPARABLES ENTRE DIFERENTES SUJETOS. Los siguientes factores limitan la comparabilidad entre usuarios:

1. Diferentes Entornos de Datos: Los sujetos tienen diferentes cantidades, calidades y tipos de datos disponibles. Una puntuación de X del Sujeto A (basada en datos extensos) no es equivalente a la misma puntuación del Sujeto B (basada en datos limitados).

2. Diferentes Líneas Base de Comportamiento: Los patrones de comportamiento se evalúan en relación con el comportamiento histórico de cada sujeto, no contra estándares universales.

3. Diferentes Fuentes de Datos: Los sujetos pueden conectar diferentes fuentes de datos, lo que hace que las comparaciones entre sujetos sean inherentemente desiguales.

4. Desalineación Temporal: Las puntuaciones generadas en diferentes momentos reflejan diferentes estados de datos y algoritmos, lo que limita la comparabilidad.

5. Diferencias en la Población de Referencia: La puntuación relativa puede utilizar diferentes poblaciones de referencia para diferentes sujetos.

DataCred puede proporcionar clasificaciones percentiles o información de posición relativa. Dicha información es:

  • Aproximada, no precisa
  • Basada en datos disponibles, no en poblaciones completas
  • Sensible a la composición de la población
  • Dependiente del tiempo y puede cambiar rápidamente
  • No representativa de ninguna población universal o externa

Las Puntuaciones de Confianza no deben utilizarse para:

  • Comparar sujetos en evaluaciones competitivas
  • Clasificar sujetos entre sí para decisiones de selección
  • Determinar la elegibilidad en cualquier concurso o competencia
  • Publicidad comparativa o afirmaciones de marketing

Las siguientes pautas se proporcionan solo con fines informativos generales. LOS RANGOS DE PUNTUACIÓN, ETIQUETAS E INTERPRETACIONES SON APROXIMADOS Y ESTÁN SUJETOS A CAMBIO SIN PREVIO AVISO.

Las Puntuaciones de Confianza existen en un espectro, y los límites entre rangos de puntuación son inherentemente arbitrarios. Las puntuaciones cerca de los umbrales límite no deben interpretarse como materialmente diferentes de las puntuaciones al otro lado del límite.

TODAS LAS INTERPRETACIONES DE PUNTUACIONES ESTÁN SUJETAS A LO SIGUIENTE:

1. Dependencia del Contexto: El significado de cualquier puntuación depende de la cantidad, calidad y naturaleza de los datos disponibles. Una puntuación en cualquier rango con datos limitados conlleva significativamente más incertidumbre que una puntuación en el mismo rango con datos extensos.

2. Sensibilidad a la Población: Las distribuciones e interpretaciones de las puntuaciones pueden diferir entre poblaciones, regiones, períodos de tiempo y entornos de datos.

3. Dependencia del Propósito: Una puntuación útil para un propósito puede ser completamente inapropiada para otro propósito.

4. Sensibilidad Temporal: Las interpretaciones de puntuaciones válidas en un momento pueden no ser válidas en otros momentos.

5. Sensibilidad al Algoritmo: Las interpretaciones de puntuaciones pueden cambiar con las actualizaciones del algoritmo, incluso cuando la puntuación numérica no cambia.

12.3 No Existen Puntuaciones "Buenas" o "Malas"

NO EXISTE UNA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA OBJETIVAMENTE "BUENA" O "MALA". Una puntuación es una opinión de evaluación de comportamiento, no un juicio moral, certificación de calidad o recomendación. La idoneidad o adecuación de cualquier puntuación depende completamente del contexto específico, caso de uso y tolerancia al riesgo del usuario.

DATA CRED PROPORcionA PAUTAS DE INTERPRETACIÓN DE PUNTUACIONES SOLO CON FINES INFORMATIVOS. ESTAS PAUTAS NO CONSTITUYEN ASESORAMIENTO, RECOMENDACIONES O RESPALDOS. LOS USUARIOS ASUMEN LA RESPONSABILIDAD EXCLUSIVA DE INTERPRETAR Y APLICAR LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA DE DATA CRED NO SON INFORMES DE CONSUMO SEGÚN LO DEFINIDO POR LA FAIR CREDIT REPORTING ACT (FCRA), 15 U.S.C. SECCIÓN 1681a(d).

La FCRA define un "informe de consumo" como cualquier comunicación escrita, oral u otra de cualquier información por parte de una agencia de informes de consumo que tenga relación con la solvencia crediticia, la situación crediticia, la capacidad crediticia, el carácter, la reputación general, las características personales o el modo de vida de un consumidor, que se utilice o se espere que se utilice, o se recopile total o parcialmente con el propósito de servir como factor para establecer la elegibilidad del consumidor para: (A) crédito o seguro para ser utilizado principalmente con fines personales, familiares o domésticos; (B) fines de empleo; o (C) cualquier otro propósito autorizado bajo la Sección 1681b.

Las Puntuaciones de Confianza de DataCred NO inciden sobre la solvencia crediticia, la situación crediticia o la capacidad crediticia. NO se utilizan ni se espera que se utilicen para fines de crédito, empleo, seguros o evaluación de inquilinos. DataCred NO es una agencia de informes de consumo.

SE PROHÍBE EXPRESAMENTE A LOS USUARIOS UTILIZAR LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA DE DATA CRED PARA CUALQUIERA DE LOS SIGUIENTES PROPÓSITOS:

1. Decisiones Crediticias: Determinar la elegibilidad para crédito, préstamos, hipotecas, tarjetas de crédito o cualquier forma de préstamo

2. Decisiones de Empleo: Contratación, promoción, retención, reasignación o cualquier decisión relacionada con el empleo

3. Suscripción de Seguros: Determinar la elegibilidad, tarifas, cobertura o gestión de reclamos de seguros

4. Evaluación de Inquilinos: Evaluar solicitantes de alquiler o garantías de arrendamiento

5. Beneficios Gubernamentales: Determinar la elegibilidad para beneficios, licencias o permisos gubernamentales

6. Cualquier Propósito Permitido por la FCRA: Cualquier propósito para el cual se pueda obtener un informe de consumo bajo la FCRA Sección 1681b

DataCred no es una agencia de informes de consumo según lo definido por la FCRA o cualquier ley estatal equivalente. DataCred no:

  • Recopila o mantiene archivos sobre consumidores para fines de informes de crédito
  • Proporciona informes de consumo a terceros
  • Mantiene procedimientos para la resolución de disputas de consumidores bajo la FCRA
  • Cumple con los requisitos de precisión y reinvestigación de la FCRA (porque la FCRA no aplica)

DataCred no extiende crédito y no está sujeto a la Equal Credit Opportunity Act (ECOA), 15 U.S.C. Secciones 1691 et seq. Las Puntuaciones de Confianza no son puntuaciones de crédito y no están sujetas a los requisitos de notificación de acción adversa bajo la ECOA.

Las Puntuaciones de Confianza de DataCred no se utilizan en transacciones de vivienda o bienes raíces y no están sujetas a la Fair Housing Act.

Las Puntuaciones de Confianza no están sujetas a leyes estatales que regulan los informes de crédito, la puntuación de crédito o los informes de consumo, incluyendo pero no limitado a análogos estatales de la FCRA, leyes estatales de puntuación de crédito y leyes estatales de protección al consumidor que abordan los informes de crédito.

Las Puntuaciones de Confianza de DataCred no están diseñadas, destinadas o certificadas para cumplir con ningún marco regulatorio internacional de informes de crédito o crédito al consumo, incluyendo pero no limitado a:

  • El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea en lo que respecta a la puntuación de crédito
  • Las reglas de la Financial Conduct Authority (FCA) del Reino Unido sobre agencias de referencia crediticia
  • Las leyes de informes de crédito de Canadá
  • El marco de informes de crédito de Australia
  • Cualquier otra regulación de informes de crédito o crédito al consumo de otra jurisdicción

DataCred puede integrar datos de fuentes de terceros para generar Puntuaciones de Confianza. DATA CRED NO CONTROLA, VERIFICA, CERTIFICA O GARANTIZA LA PRECISIÓN, INTEGRIDAD, ACTUALIDAD O CONFIABILIDAD DE NINGÚN DATO DE TERCEROS.

Cuando DataCred integra datos de Binance o plataformas afiliadas a Binance:

1. Alcance de los Datos: DataCred recibe solo los datos que Binance pone a disposición a través de sus API, que pueden ser limitados en alcance, historial y granularidad.

2. Precisión de los Datos: DataCred no verifica de forma independiente los datos de Binance. Los errores, omisiones o inexactitudes en los datos de Binance se propagarán a las Puntuaciones de Confianza.

3. Disponibilidad de la API: La disponibilidad, el rendimiento y los formatos de datos de la API de Binance pueden cambiar sin previo aviso, lo que potencialmente afecta la capacidad de DataCred para acceder o procesar datos de Binance.

4. Restricciones Geográficas: Los servicios de Binance y la disponibilidad de datos están sujetos a restricciones geográficas y cambios regulatorios.

5. Términos de Servicio: El uso de datos de Binance por parte de DataCred está sujeto a los términos de servicio de Binance, que pueden cambiar y restringir el acceso a los datos.

Cuando DataCred integra datos de Zelle o instituciones financieras de la red Zelle:

1. Visibilidad Limitada: DataCred tiene visibilidad limitada de las transacciones de Zelle y solo puede recibir datos de transacciones proporcionados voluntariamente por los sujetos.

2. Variabilidad de Instituciones: Diferentes instituciones financieras que participan en Zelle pueden proporcionar diferentes niveles de acceso y detalle de datos.

3. Sin Acceso en Tiempo Real: Los datos de Zelle pueden no estar disponibles en tiempo real, lo que resulta en demoras entre las transacciones y las actualizaciones de puntuación.

4. Estandarización de Datos: El formato y contenido de los datos de Zelle pueden variar entre instituciones financieras, lo que complica la integración y el análisis de datos.

Cuando DataCred integra datos de Pago Móvil o sistemas de pago venezolanos relacionados:

1. Entorno Regulatorio: Los datos de Pago Móvil están sujetos a requisitos regulatorios venezolanos, que pueden cambiar y afectar la disponibilidad de datos.

2. Variaciones en la Calidad de los Datos: La calidad de los datos de fuentes de Pago Móvil puede variar significativamente según la institución financiera, la región y el período de tiempo.

3. Contexto Económico: Las condiciones económicas venezolanas afectan significativamente los patrones de transacciones de Pago Móvil, y estos factores contextuales no son medidos directamente por DataCred.

4. Limitaciones de Datos Históricos: Los datos históricos de Pago Móvil pueden ser limitados o no estar disponibles, lo que afecta la generación de puntuaciones para sujetos cuya actividad financiera principal ocurre a través de Pago Móvil.

Para cualquier fuente de datos de terceros:

1. Sin Verificación: DataCred no verifica la precisión o integridad de los datos de terceros.

2. Errores de Fuente: Las fuentes de terceros pueden tener sus propios errores, sesgos y limitaciones.

3. Cambios de Acceso: El acceso a datos de terceros puede ser interrumpido, restringido o terminado en cualquier momento.

4. Cambios de Costo: Los costos de los datos de terceros pueden cambiar, lo que afecta la capacidad de DataCred para continuar accediendo a los datos.

5. Cambios Regulatorios: La disponibilidad de datos de terceros puede verse afectada por cambios regulatorios en las jurisdicciones relevantes.

DataCred puede descontinuar la integración con cualquier fuente de datos de terceros en cualquier momento sin previo aviso. Las puntuaciones generadas después de la descontinuación pueden diferir materialmente de las puntuaciones generadas antes de la descontinuación.

DataCred está organizada bajo las leyes de Wyoming, Estados Unidos de América, y sus metodologías de puntuación se desarrollan dentro del marco legal y regulatorio de los EE. UU.

Las Puntuaciones de Confianza de DataCred pueden utilizarse en relación con usuarios venezolanos o datos financieros venezolanos. Se aplican las siguientes limitaciones:

1. Volatilidad Económica: Las condiciones económicas venezolanas, incluyendo la hiperinflación, los controles cambiarios y la inestabilidad económica, afectan fundamentalmente la naturaleza y el significado de los datos de transacciones financieras. Las Puntuaciones de Confianza generadas a partir de datos financieros venezolanos reflejan patrones en un entorno económico altamente volátil y no deben compararse con puntuaciones de economías estables.

2. Incertidumbre Regulatoria: Las regulaciones financieras venezolanas están sujetas a cambios rápidos y aplicación inconsistente. DataCred no garantiza el cumplimiento de las regulaciones financieras venezolanas.

3. Disponibilidad de Datos: Los datos financieros venezolanos pueden ser limitados, no confiables o no estar disponibles debido a limitaciones de infraestructura, restricciones regulatorias o condiciones económicas.

4. Complejidad del Tipo de Cambio: Las transacciones financieras venezolanas pueden involucrar múltiples tipos de cambio (oficial, paralelo, de mercado), y DataCred puede no capturar o aplicar correctamente las variaciones del tipo de cambio.

1. Variaciones de Leyes Estatales: Las leyes estatales de EE. UU. con respecto a datos financieros, evaluaciones de comportamiento y puntuación varían significativamente. DataCred no garantiza el cumplimiento de todas las leyes estatales aplicables.

2. Cumplimiento de Leyes Federales: DataCred cumple con las leyes federales aplicables, pero no garantiza que sus Puntuaciones de Confianza o metodologías cumplan con leyes que no aplican a evaluaciones de comportamiento (por ejemplo, FCRA, ECOA, Fair Housing Act).

3. Jurisdicciones Tribales: DataCred no aborda ni garantiza el cumplimiento de leyes o regulaciones tribales.

1. Flujos de Datos Transfronterizos: Las Puntuaciones de Confianza pueden involucrar flujos de datos transfronterizos, que están sujetos a diversos regímenes internacionales de protección de datos.

2. Cumplimiento de Leyes Locales: DataCred no garantiza el cumplimiento de las leyes de ninguna jurisdicción distinta a los Estados Unidos (federal) y Wyoming (estatal).

3. Clasificación Regulatoria: La clasificación de la puntuación de confianza conductual varía internacionalmente. Lo que no está regulado en una jurisdicción puede estar regulado en otra.

4. Exigibilidad: Las exenciones de responsabilidad, limitaciones y exclusiones en este documento pueden no ser exigibles en todas las jurisdicciones.

DataCred se reserva el derecho de modificar las metodologías de puntuación, suprimir puntuaciones o aplicar diferentes enfoques de puntuación en diferentes jurisdicciones según las condiciones legales, regulatorias o de mercado locales. Las puntuaciones generadas para sujetos en diferentes jurisdicciones pueden no ser comparables.

DATA CRED NO HACE NINGUNA DECLARACIÓN O GARANTÍA, EXPRESA O IMPLÍCITA, CON RESPECTO A LA PRECISIÓN DE CUALQUIER PUNTUACIÓN DE CONFIANZA O DE LOS DATOS UTILIZADOS PARA GENERARLA. Las Puntuaciones de Confianza se generan a partir de datos que pueden contener errores, omisiones, inexactitudes, o pueden estar incompletos, desactualizados o no ser confiables.

DataCred no garantiza que sus datos o análisis capturen toda la información de comportamiento relevante sobre cualquier sujeto. Las Puntuaciones de Confianza se basan únicamente en los datos disponibles y pueden no reflejar:

  • Comportamiento que ocurre fuera del ecosistema de datos de DataCred
  • Datos de fuentes no integradas por DataCred
  • Comportamiento anterior a la recopilación de datos de DataCred
  • Comportamiento en jurisdicciones donde DataCred no opera
  • Factores contextuales o situacionales que afectan el comportamiento

DataCred no garantiza la confiabilidad, consistencia, repetibilidad o estabilidad de ninguna Puntuación de Confianza. Las puntuaciones pueden variar entre generaciones, incluso cuando los datos subyacentes no han cambiado, debido a la aleatoriedad algorítmica, actualizaciones del modelo u otros factores.

Las Puntuaciones de Confianza están sujetas a riesgos de integridad de datos, incluyendo:

  • Corrupción de datos durante la transmisión o el almacenamiento
  • Acceso o modificación no autorizada de datos
  • Eliminación o pérdida accidental de datos
  • Errores de procesamiento algorítmico
  • Errores de integración entre fuentes de datos

Las Puntuaciones de Confianza pueden verse afectadas por:

  • Datos fraudulentos enviados por los sujetos
  • Datos de transacciones manipulados
  • Construcciones de identidad sintética
  • Ataques de inyección o envenenamiento de datos
  • Imitación o manipulación del comportamiento en la plataforma

DataCred emplea salvaguardas contra el fraude y la manipulación, pero no garantiza su efectividad.

EN LA MEDIDA MÁXIMA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATA CRED NO TENDRÁ RESPONSABILIDAD ALGUNA POR CUALQUIER DECISIÓN TOMADA, ACCIÓN REALIZADA U OMISIÓN COMETIDA POR CUALQUIER PARTE EN CONFIANZA EN CUALQUIER PUNTUACIÓN DE CONFIANZA O DATOS RELACIONADOS.

Sin limitar la generalidad de lo anterior, DataCred renuncia expresamente a toda responsabilidad por decisiones relacionadas con:

1. Transacciones Financieras: Cualquier decisión de iniciar, continuar, modificar o terminar cualquier transacción o relación financiera

2. Decisiones de Préstamo: Cualquier decisión de extender, denegar, modificar o fijar el precio de crédito o préstamos

3. Relaciones Comerciales: Cualquier decisión de formar, continuar o terminar relaciones comerciales

4. Decisiones de Precios: Cualquier decisión de fijar precios, términos, condiciones o tarifas

5. Decisiones de Riesgo: Cualquier decisión de aceptar, rechazar o fijar el precio del riesgo

6. Decisiones Operativas: Cualquier decisión con respecto a procesos, controles o procedimientos operativos

7. Decisiones de Cumplimiento: Cualquier decisión con respecto al cumplimiento regulatorio u obligaciones legales

8. Decisiones Estratégicas: Cualquier decisión estratégica, de inversión o de asignación de recursos

CUALQUIER PARTE QUE USE O CONFÍE EN UNA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA ASUME TODOS LOS RIESGOS ASOCIADOS CON DICHO USO O CONFIANZA, INCLUYENDO PERO NO LIMITADO AL RIESGO DE PÉRDIDA FINANCIERA, RESPONSABILIDAD LEGAL, DAÑO A LA REPUTACIÓN Y SANCIONES REGULATORIAS.

DataCred no debe ningún deber fiduciario a ningún sujeto, usuario o tercero en relación con la generación, provisión o uso de cualquier Puntuación de Confianza.

LOS USUARIOS DE LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA TIENEN LA OBLIGACIÓN AFIRMATIVA DE VERIFICAR DE FORMA INDEPENDIENTE TODA LA INFORMACIÓN ANTES DE TOMAR CUALQUIER DECISIÓN RELACIONADA CON CUALQUIER SUJETO.

Las Puntuaciones de Confianza no son un sustituto de la investigación independiente, la diligencia debida, la verificación o la indagación. Los usuarios deben realizar su propia evaluación independiente de cualquier sujeto, incluyendo pero no limitado a:

1. Verificación independiente de la identidad

2. Verificación independiente de la información financiera

3. Verificaciones de antecedentes independientes cuando corresponda

4. Verificaciones de referencias independientes

5. Revisión independiente de cumplimiento legal y regulatorio

6. Cualquier otra verificación apropiada para el caso de uso específico

LOS USUARIOS NO DEBEN CONFIAR EXCLUSIVAMENTE EN LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA PARA NINGUNA DECISIÓN. Las Puntuaciones de Confianza son uno de muchos factores que pueden considerarse, pero nunca deben ser la única o principal base para cualquier decisión.

Los usuarios de las Puntuaciones de Confianza son responsables de:

1. Comprender las limitaciones de las Puntuaciones de Confianza

2. Asegurar que las Puntuaciones de Confianza sean apropiadas para el uso previsto

3. Verificar la precisión de los datos antes de confiar en las puntuaciones

4. Implementar salvaguardas apropiadas contra el mal uso de las puntuaciones

5. Capacitar al personal sobre las limitaciones de las puntuaciones

6. Monitorear el rendimiento y la idoneidad de las puntuaciones

7. Mantener registros del uso y la confianza en las puntuaciones

Los usuarios no deben:

1. Presentar las Puntuaciones de Confianza como puntuaciones de crédito, informes de consumo o cualquier forma de evaluación regulada

2. Declarar falsamente la naturaleza, confiabilidad o significado de las Puntuaciones de Confianza

3. Utilizar las Puntuaciones de Confianza en contextos donde su uso esté prohibido por la ley aplicable

4. Proporcionar Puntuaciones de Confianza a terceros sin el contexto y las exenciones de responsabilidad adecuados

5. Implicar el respaldo, la garantía o la certificación de DataCred de cualquier sujeto

Los usuarios que identifiquen posibles errores en las Puntuaciones de Confianza o en los datos subyacentes deben notificar a DataCred de inmediato. DataCred puede investigar, pero no está obligado a corregir errores o modificar puntuaciones.

LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA DE DATA CRED SON EXPERIMENTALES. LA METODOLOGÍA DE PUNTUACIÓN ESTÁ EN DESARROLLO CONTINUO Y NO HA SIDO VALIDADA POR NINGÚN TERCERO INDEPENDIENTE, AUTORIDAD REGULATORIA U ORGANISMO DE ESTÁNDARES DE LA INDUSTRIA.

DataCred desarrolla, prueba, modifica y mejora continuamente sus metodologías de puntuación. Las puntuaciones generadas en diferentes momentos pueden reflejar diferentes enfoques algorítmicos, versiones de modelos y supuestos metodológicos.

La metodología de la Puntuación de Confianza de DataCred no ha sido:

  • Validada por ninguna autoridad regulatoria
  • Certificada por ningún organismo de estándares
  • Revisada por pares en la literatura académica
  • Probada en estudios longitudinales
  • Validada para ningún caso de uso específico
  • Aprobada por ninguna agencia gubernamental

Las actividades de puntuación de DataCred constituyen investigación y desarrollo en analítica de comportamiento. Las Puntuaciones de Confianza son resultados de investigación, no instrumentos financieros certificados o regulados.

DATA CRED SE RESERVA EL DERECHO, A SU SOLA DISCRECIÓN, DE MODIFICAR, ACTUALIZAR, CAMBIAR, REEMPLAZAR O RETIRAR CUALQUIER ASPECTO DE SU METODOLOGÍA DE PUNTUACIÓN DE CONFIANZA EN CUALQUIER MOMENTO, POR CUALQUIER RAZÓN O SIN RAZÓN, CON O SIN AVISO.

Las modificaciones pueden incluir, sin limitación:

1. Cambios en el algoritmo de puntuación

2. Cambios en los requisitos de datos de entrada

3. Cambios en los pesos de los factores

4. Cambios en los rangos o escalas de puntuación

5. Cambios en los cálculos de intervalos de confianza

6. Cambios en los marcos de interpretación de puntuaciones

7. Cambios en los umbrales de calidad de datos

8. Cambios en las reglas de supresión de puntuaciones

9. Adición o eliminación de fuentes de datos

10. Reemplazo completo de la metodología de puntuación

Las metodologías modificadas pueden producir puntuaciones que difieran materialmente de las puntuaciones generadas bajo metodologías anteriores. Las puntuaciones de diferentes versiones de la metodología NO son comparables.

A menos que se indique expresamente, las modificaciones metodológicas se aplican solo de manera prospectiva. Sin embargo, los recálculos de puntuaciones que utilizan metodologías modificadas pueden aplicarse a los datos existentes.

EN LA MEDIDA MÁXIMA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, DATA CRED PROPORCIONA TODAS LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA, DATOS, ANÁLISIS Y SERVICIOS RELACIONADOS "TAL CUAL", "CON TODOS LOS DEFECTOS" Y "SEGÚN DISPONIBILIDAD", SIN GARANTÍA ALGUNA.

DATA CRED RENUNCIA EXPRESAMENTE A TODAS LAS GARANTÍAS IMPLÍCITAS, INCLUYENDO PERO NO LIMITADO A:

  • La garantía implícita de comerciabilidad
  • La garantía implícita de idoneidad para un propósito particular
  • La garantía implícita de no infracción
  • La garantía implícita de precisión
  • La garantía implícita de integridad
  • La garantía implícita de confiabilidad
  • La garantía implícita de actualidad
  • La garantía implícita de título
  • Cualquier garantía que surja del curso de negociación, curso de desempeño o uso del comercio

DataCred no garantiza que:

  • Las Puntuaciones de Confianza estarán continuamente disponibles
  • La generación de Puntuaciones de Confianza será libre de errores
  • Las Puntuaciones de Confianza serán accesibles en todas las jurisdicciones
  • Los datos de las Puntuaciones de Confianza estarán disponibles en todos los formatos

EN LA MEDIDA MÁXIMA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, EN NINGÚN CASO DATA CRED, SUS MIEMBROS, GERENTES, FUNCIONARIOS, EMPLEADOS, AGENTES, CONTRATISTAS, PROVEEDORES O AFILIADOS SERÁN RESPONSABLES POR:

1. DAÑOS DIRECTOS, INCLUSO SI DATA CRED HA SIDO ADVERTIDO DE LA POSIBILIDAD DE DICHOS DAÑOS

2. DAÑOS INDIRECTOS, INCIDENTALES, ESPECIALES, CONSECUENTES O PUNITIVOS

3. PÉRDIDA DE GANANCIAS, INGRESOS, NEGOCIOS O BUENA VOLUNTAD

4. PÉRDIDA DE DATOS O COSTOS DE VIOLACIÓN DE DATOS

5. COSTOS DE CONTRATACIÓN DE SERVICIOS SUSTITUTOS

6. SANCIONES O MULTAS LEGALES O REGULATORIAS

7. DAÑO A LA REPUTACIÓN O PÉRDIDA DE OPORTUNIDAD

8. CUALQUIER DAÑO QUE SURJA DEL USO O CONFIANZA EN LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA

EN LA MEDIDA EN QUE LA LIMITACIÓN ANTERIOR SE DECLARE INEXIGIBLE, LA RESPONSABILIDAD TOTAL ACUMULADA DE DATA CRED POR TODAS LAS RECLAMACIONES QUE SURJAN O SE RELACIONEN CON LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA, YA SEA POR CONTRATO, AGRAVIO (INCLUYENDO NEGLIGENCIA), RESPONSABILIDAD ESTRICTA O DE OTRO MODO, NO EXCEDERÁ LA CANTIDAD MAYOR ENTRE: (A) LAS TARIFAS TOTALES PAGADAS POR EL RECLAMANTE A DATA CRED EN LOS DOCE (12) MESES ANTERIORES A LA RECLAMACIÓN; O (B) CIEN DÓLARES ($100.00).

Los usuarios de las Puntuaciones de Confianza aceptan indemnizar, defender y mantener indemne a DataCred y sus miembros, gerentes, funcionarios, empleados, agentes, contratistas, proveedores y afiliados de y contra cualquier reclamación, daño, pérdida, responsabilidad, costo y gasto (incluyendo honorarios razonables de abogados) que surjan o se relacionen con:

1. El uso o mal uso de las Puntuaciones de Confianza por parte del usuario

2. La confianza del usuario en las Puntuaciones de Confianza

3. La violación por parte del usuario de cualquier ley o regulación en relación con el uso de las Puntuaciones de Confianza

4. El incumplimiento por parte del usuario de los términos de este documento

5. La declaración falsa por parte del usuario de las Puntuaciones de Confianza a cualquier tercero

6. Reclamaciones de terceros que surjan del uso o divulgación de las Puntuaciones de Confianza por parte del usuario

Este documento y todos los asuntos que surjan o se relacionen con las Puntuaciones de Confianza se regirán e interpretarán de acuerdo con las leyes del Estado de Wyoming, Estados Unidos de América, sin tener en cuenta sus principios de conflicto de leyes.

Cualquier acción legal o procedimiento que surja o se relacione con las Puntuaciones de Confianza se presentará exclusivamente en los tribunales federales o estatales ubicados en el Condado de Sheridan, Wyoming, y las partes consienten la jurisdicción personal de dichos tribunales.

EN LA MEDIDA MÁXIMA PERMITIDA POR LA LEY APLICABLE, TODAS LAS PARTES RENUNCIAN A CUALQUIER DERECHO A JUICIO POR JURADO EN CUALQUIER ACCIÓN O PROCEDIMIENTO QUE SURJA O SE RELACIONE CON LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA.

TODAS LAS RECLAMACIONES QUE SURJAN O SE RELACIONEN CON LAS PUNTUACIONES DE CONFIANZA DEBEN PRESENTARSE EN LA CAPACIDAD INDIVIDUAL DE LA PARTE Y NO COMO DEMANDANTE O MIEMBRO DE UNA CLASE EN CUALQUIER SUPUESTA ACCIÓN COLECTIVA, ACCIÓN COLECTIVA, ACCIÓN DE PROCURADOR GENERAL PRIVADO O PROCEDIMIENTO REPRESENTATIVO.

23.5 Opción de Arbitraje (A Elección de DataCred)

DataCred puede, a su sola elección, requerir que cualquier disputa que surja o se relacione con las Puntuaciones de Confianza se resuelva mediante arbitraje individual vinculante administrado por la American Arbitration Association según sus Reglas de Arbitraje Comercial.

Si alguna disposición de este documento se considera inválida, ilegal o inexigible según la ley aplicable, dicha disposición se separará, y las disposiciones restantes continuarán en pleno vigor y efecto.

El hecho de que DataCred no haga cumplir cualquier disposición de este documento no constituirá una renuncia a dicha disposición ni a ninguna otra disposición.

Este documento contiene la declaración completa de la metodología, limitaciones y exenciones de responsabilidad aplicables a las Puntuaciones de Confianza de DataCred y reemplaza todas las comunicaciones, representaciones o acuerdos anteriores, ya sean orales o escritos.

AL ACCEDER, UTILIZAR O CONFIAR EN CUALQUIER PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE DATA CRED, EL USUARIO RECONOCE QUE HA LEÍDO, COMPRENDIDO Y ACEPTA TODOS LOS TÉRMINOS, CONDICIONES, LIMITACIONES Y EXENCIONES DE RESPONSABILIDAD ESTABLECIDOS EN ESTE DOCUMENTO.

El usuario declara y garantiza que:

1. Tiene la capacidad legal y la autoridad para aceptar estos términos

2. No utilizará las Puntuaciones de Confianza para ningún propósito prohibido

3. Verificará de forma independiente toda la información antes de tomar decisiones

4. No presentará incorrectamente la naturaleza o el significado de las Puntuaciones de Confianza

5. Acepta todos los riesgos asociados con el uso de la Puntuación de Confianza

Estos términos, condiciones, limitaciones y exenciones de responsabilidad sobrevivirán a la terminación o expiración de cualquier acuerdo entre el usuario y DataCred y continuarán aplicándose a cualquier uso de las Puntuaciones de Confianza.

FIN DEL DOCUMENTO

*Este documento es intencionalmente extenso e integral. Su extensión refleja la complejidad y las limitaciones de la puntuación de confianza conductual y la necesidad de transparencia completa con respecto a la naturaleza experimental, las limitaciones y el uso apropiado de las Puntuaciones de Confianza de DataCred. SI NO HA LEÍDO ESTE DOCUMENTO EN SU TOTALIDAD, NO UTILICE NI CONFÍE EN NINGUNA PUNTUACIÓN DE CONFIANZA DE DATA CRED.*

Metodología y Limitaciones del Puntaje de Confianza | DataCred