* Millones de personas sin acceso a crédito por falta de historial bancario.

En el dinámico ecosistema financiero actual, la evaluación de crédito está dejando atrás los modelos tradicionales basados únicamente en historiales bancarios y reportes del buró. Hoy, las fintech están revolucionando el scoring crediticio al incorporar datos alternativos, inteligencia artificial y el poder del open finance, creando procesos más inclusivos, precisos y ágiles.

De acuerdo con el Banco Mundial, alrededor del 45% de los adultos en América Latina no tienen acceso a productos de crédito formal debido a la falta de historial bancario. Esto representa un mercado potencial enorme para las fintech que adoptan modelos de scoring más flexibles.

El problema: evaluaciones limitadas y excluyentes:

Durante décadas, millones de personas han quedado fuera del sistema financiero formal por no contar con un historial crediticio tradicional. Esta situación excluye a jóvenes, freelancers, trabajadores independientes y emprendedores de acceder a productos financieros clave para su crecimiento.

Principales impactos:

• Baja inclusión financiera: millones de personas sin acceso a crédito por falta de historial bancario.

• Evaluaciones imprecisas: los datos limitados aumentan el riesgo para las instituciones y elevan las tasas de rechazo.

• Procesos lentos y costosos: modelos manuales que no escalan con la rapidez que el mercado exige.

Un estudio de Experian reveló que el 70% de los consumidores que buscan crédito por primera vez son rechazados automáticamente debido a la falta de historial crediticio tradicional.

La solución: scoring alternativo con datos abiertos:

Las fintech están adoptando modelos más avanzados que integran diversas fuentes de información para evaluar con mayor precisión el perfil crediticio de los solicitantes:

• Datos fiscales y de consumo: información del SAT, facturación, gastos personales y cuentas conectadas que ofrecen una visión real del comportamiento financiero.

• Open Finance: conexiones mediante APIs que permiten analizar de forma integral los movimientos y patrones financieros de los usuarios.

• Modelos de inteligencia artificial: algoritmos capaces de identificar hábitos de pago, comportamientos de consumo y señales digitales que predicen la capacidad y voluntad de pago.

Según un reporte de Accenture, los modelos alternativos de scoring pueden aumentar en un 20-30% la aprobación de créditos a perfiles previamente excluidos, reduciendo al mismo tiempo el riesgo de impago.

Resultados esperados:

• Mayores tasas de aprobación con menor riesgo.

• Inclusión financiera real para segmentos históricamente desatendidos.

• Procesos más rápidos, justos y personalizados para usuarios y prestamistas.

Conclusión: hacia un nuevo estándar en evaluación crediticia:

El scoring tradicional está siendo reemplazado por modelos más inteligentes, abiertos y justos. En finvero, combinamos datos tradicionales y alternativos para ofrecer soluciones de originación y evaluación crediticia más precisas, seguras y ágiles.

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