Una plataforma de préstamos en línea líder en China experimentó una dolorosa expansión internacional. Con los mejores modelos de control de riesgos basados en big data y tecnología de reconocimiento biométrico, entraron con confianza en el mercado indio—pensando que sería una fácil "victoria de reducción de dimensiones". Pero la realidad les dio una dura bofetada: la tasa de morosidad se disparó instantáneamente al 40%-80%.

Lo que vino después fue aún más absurdo. Los cobradores insistían en el pago, y la otra parte respondía con tranquilidad: "Ya que sois tan ricos, ¿podríais prestarme un poco más?" Incluso hubo quienes subieron fotos de perros para pasar la verificación de identidad—y el sistema lo permitió. El problema central que esto revela no es una falla técnica, sino una enorme desconexión entre tecnología y realidad.

¿Pero por qué pasa esto? Porque más del 80% de la población en India no tiene registros crediticios. Los datos de consumo en los que se basan algoritmos que funcionan sorprendentemente bien en el mercado chino están casi vacíos en India. Lo más frustrante es que la velocidad de cambio profesional en India es increíblemente rápida—una persona puede ser actor de Bollywood en la mañana y vendedor ambulante en la tarde. Cualquier modelo de control de riesgos basado en datos históricos colapsaría ante esta alta movilidad.

Esta historia es un espejo para el ecosistema DeFi. El mundo de las finanzas cripto también comete errores similares hoy en día. Nos obsesionamos con contratos inteligentes complejos y algoritmos, creyendo que el código puede resolver todos los riesgos financieros. Pero, ¿y la realidad? La esencia del riesgo financiero no es solo un problema matemático, sino también un problema de humanidad y cultura. La potencia de la tecnología es grande, pero sus limitaciones también lo son—todo depende del contexto social en el que opera. La próxima prueba para DeFi será ver si estos protocolos pueden entender y adaptarse realmente a las diferencias del mercado en distintas regiones y culturas. De lo contrario, por muy inteligentes que sean los algoritmos, solo serán tigres de papel bonitos.