En mercados donde las tasas de interés superan el 30% anual y la informalidad prevalece, muchas personas sienten que el sistema financiero está en su contra. Tradicionalmente, las entidades bancarias se enfocan en historiales crediticios limitados, dejando fuera a trabajadores informales, emprendedores y jóvenes sin experiencia.
Sin embargo, la llegada del crédito inteligente basado en tecnología ha cambiado el panorama. Al integrar decisiones automatizadas y ofertas personalizadas, se puede lograr un acceso más equitativo y asegurar condiciones justas que benefician tanto a clientes como a instituciones.
El crédito inteligente es un modelo orientado por datos que utiliza algoritmos de IA y machine learning para evaluar la solvencia de manera más precisa. A diferencia del scoring tradicional, incorpora información de múltiples fuentes, aumentando la precisión de las decisiones.
Entre los datos alternativos de fuentes no tradicionales se incluyen transacciones digitales, facturación de servicios, patrones de pago de suscripciones y actividad en redes sociales. Estos indicadores aportan un panorama completo del comportamiento financiero de cada solicitante.
Gracias a este enfoque, se favorece la inclusión financiera y se abren oportunidades para trabajadores informales, jóvenes sin historial y personas desbancarizadas en países como México, Colombia y Perú.
Las decisiones de crédito se soportan en tres pilares fundamentales: datos, tecnología e infraestructura. Cada componente interactúa para ofrecer evaluaciones más rápidas y justas.
Como resultado, las empresas pueden procesar miles de solicitudes simultáneamente, reducir tiempos de respuesta de días a minutos y mejorar la calidad de sus carteras de crédito.
Además, la adopción de IA predictiva y big data en tiempo real permite detectar posibles fraudes y optimizar las tasas de aprobación, al mismo tiempo que se ajustan políticas de riesgo de forma dinámica.
La implementación de crédito inteligente genera ventajas tangibles para todos los actores del mercado.
Otros indicadores clave incluyen el porcentaje de recuperación de cartera, índice de rotación y tasa de aprobación vs incumplimiento. Estos datos facilitan la toma de decisiones estratégicas y permiten ajustes continuos.
Pese a estos avances, Latinoamérica enfrenta retos que deben afrontarse con soluciones colaborativas entre público y privado.
Para superar estos desafíos, es vital impulsar marcos regulatorios de Open Finance, fortalecer la ciberseguridad y fomentar la educación financiera, apoyando a la población a entender y aprovechar las nuevas herramientas.
El mercado global de credit scoring crecerá más del 67% para 2028, alcanzando US$44 mil millones. Este impulso proviene de:
Asimismo, las herramientas conversacionales y los asistentes virtuales están siendo integrados en procesos de crédito para ofrecer recomendaciones personalizadas y responder consultas en tiempo real.
Implementar un sistema de crédito inteligente requiere una hoja de ruta clara y el compromiso de toda la organización. Se recomienda:
1. Diagnosticar la infraestructura tecnológica actual y definir objetivos de transformación.
2. Capacitar equipos en análisis de datos, ética y ciberseguridad.
3. Colaborar con proveedores fintech para integrar soluciones modulares y escalables.
Al realizar estas acciones, se logra resultados sostenibles a largo plazo y se establecen procesos más ágiles y transparentes.
El crédito inteligente representa una revolución que combina capacidad analítica avanzada y precisa y enfoque centrado en el cliente. Su adopción en América Latina puede impulsar la inclusión financiera y mejorar la salud de las carteras.
Es momento de aprovechar la inteligencia artificial, los datos alternativos y la interoperabilidad financiera para usar el crédito de manera más consciente y eficiente, construyendo un futuro de oportunidades y crecimiento para todos.
Referencias
