Economía Digital

La evaluación crediticia evoluciona hacia modelos más justos y personalizados, abriendo puertas a quienes antes quedaban excluidos del sistema

Por iProUP

27.06.2025 • 18:15hs • economía

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Las fintech revolucionan el acceso al crédito con técnicas avanzadas de scoring alternativo

Acceder a un crédito es un privilegio reservado para quienes pueden demostrar ingresos estables y tienen historial en el sistema financiero, dejando afuera a millones de personas.

Frente a este desafio, las fintech construyen nuevas formas de evaluar a quienes tradicionalmente no aparecen en los radares del crédito formal.

Tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de datos alternativos, permiten utilizar estrategias de scoring más sofisticadas y estas compañías se replanteán cómo se mide el riesgo y quién merece un préstamo, al entender su comportamiento actual y como el potencial.

El sistema bancario tradicional todavía depende en gran medida de los bases de datos crediticias, recibos de sueldo y garantías.

En México, por ejemplo, casi la mitad de la población trabaja en la informalidad (43,7%) y más del 68% en zonas rurales no cuenta con ingresos comprobables, algo que dificulta el acceso al crédito tradicional.

En 2023, solo el 26,3% de las personas que solicitaron su primer crédito lograron obtenerlo, mientras que entre quienes ya tenían historial la tasa de aprobación fue de 50%.

Además, ese mismo año se registraron más de 5 millones de consultas crediticias sin historial previo, pero apenas 926.000 consiguieron financiamiento, al evidenciar la gran brecha que aún existe en inclusión financiera.

Scoring: nuevas herramientas para nuevos perfiles

Las fintech tienen un rol clave para cerrar las brechas de acceso al crédito porque permiten mirar más allá. En lugar de depender únicamente del historial financiero, incorporan otro tipo de información.

Algunos de los datos que contemplan abarcan desde el uso del teléfono móvil hasta los pagos de servicios básicos, pasando por la actividad digital o la facturación electrónica.

Este conjunto de datos permite construir perfiles más amplios y reales, especialmente útiles para pequeñas empresas o personas con ingresos variables.

Algunos atributos que ponderan son:

Una línea telefónica activa y con uso constante, que refleja estabilidad
El pago puntual de servicios básicos como luz o agua, que indica responsabilidad financiera
La emisión regular de facturas por parte de un comercio, que demuestra ingresos constantes aunque no haya nómina

Estos datos, procesados mediante algoritmos y modelos de machine learning, permiten a las fintech tomar decisiones en minutos, con niveles de aprobación más altos y sin aumentar el riesgo de impago.

La IA no solo agiliza los tiempos de respuesta, sino que también mejora la precisión del análisis, porque permite cruzar decenas de variables y analizar texto o imágenes para validar documentación o verificar ingresos.

Además, este enfoque permite reducir sesgos históricos al no depender exclusivamente de referencias bancarias.

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