¿Son necesarias las herramientas para evaluar el riesgo crediticio en Colombia? En Colombia, todas las entidades financieras que otorgan créditos están obligadas a contar con el SARC (Sistema de Administración del Riesgo de Crédito), un marco diseñado para identificar, medir, controlar y monitorear los riesgos asociados a las operaciones crediticias. Sin embargo, la mera existencia del SARC no garantiza por sí sola la mitigación del riesgo crediticio, ya que su alcance es principalmente de gestión y supervisión.
Por esta razón, cualquier empresa que otorgue crédito—ya sea un banco, una empresa de retail o una plataforma de servicios—debe complementar este sistema con herramientas para evaluar el riesgo crediticio, que permitan analizar de manera más precisa la probabilidad de incumplimiento de los clientes y optimizar la toma de decisiones crediticias, fortaleciendo así la seguridad y estabilidad financiera de la organización.
En los procesos tradicionales de otorgamiento de crédito en Colombia, muchas empresas se limitaban a consultar los antecedentes de sus clientes en centrales de riesgo, como DataCrédito o Cifin. Estos reportes muestran el historial de pagos, deudas pendientes e incumplimientos, facilitando la identificación de clientes con perfiles de riesgo.
Sin embargo, no bastan para reducir el riesgo crediticio, ya que solo reflejan el comportamiento pasado y no hacen una evaluación de riesgo en tiempo real anticipando posibles problemas futuros, como cambios en la situación financiera o endeudamiento adicional.
Por eso, es clave complementar los reportes con herramientas de scoring crediticio que permitan monitorear, analizar y gestionar el riesgo de manera más completa, asegurando decisiones más seguras y estratégicas para la empresa.
Imagina que el cliente Francisco Duarte solicita un préstamo de $50.000 USD para ampliar su negocio. En las centrales de riesgo aparece con un historial impecable: cero atrasos, cero reportes negativos. Con el método tradicional, parecería un cliente sólido.
Otorgas el crédito, pero unas semanas después empiezan los retrasos.
¿Qué ocurrió?
Las centrales de riesgo no mostraban que, en los últimos meses:
Una herramienta que integrará análisis predictivo para crédito sí habría detectado estos cambios porque puede analizar:
Con esos datos, la herramienta habría marcado un riesgo ascendente, incluso con un historial limpio.
Cuando hablamos de pasar de un modelo tradicional a uno en "tiempo real", no nos referimos simplemente a hacer las mismas consultas de siempre un poco más rápido. Se trata de un cambio fundamental en la arquitectura de la toma de decisiones financieras, implica la orquestación simultánea de cuatro pilares tecnológicos que superan la foto estática de un reporte mensual:
El ejemplo ilustra la utilidad de la tecnología para reducir problemas de pagos luego del otorgamiento de crédito; pero ¿qué soluciones existen actualmente que puedes implementar para superar la dependencia exclusiva del reporte en centrales de riesgo?
Son sistemas que reúnen y analizan distintos tipos de datos —financieros, transaccionales y señales del uso del dispositivo— para estimar el riesgo real de un solicitante.
Funcionan captando información autorizada del usuario (por ejemplo, estabilidad del dispositivo, patrones de navegación, velocidad de escritura o categorías de apps instaladas), la combina con datos tradicionales y procesa todo con modelos estadísticos o de machine learning.
Con esa mezcla se genera un puntaje inmediato que indica qué tan probable es que la persona pague o no su crédito. Un ejemplo de este tipo de plataformas es: Credolab.
El uso de IA para evaluar riesgo crediticio permite procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones que los métodos tradicionales no logran ver. Estas técnicas fortalecen la capacidad predictiva, hacen más precisas las evaluaciones y ayudan a prevenir impagos y fraudes antes de que sucedan.
Además, agilizan la toma de decisiones en áreas financieras, reducen el capital expuesto y permiten que las entidades ajusten sus modelos de riesgo con mayor rapidez. Gracias a ello, muchas organizaciones ya han duplicado su adopción de estas tecnologías en los últimos años, especialmente por su capacidad de elevar la precisión predictiva hasta niveles cercanos al 90%.
Es importante considerar no sólo las herramientas previas al otorgamiento del crédito; sino aquellas que permitan un seguimiento en tiempo real y que faciliten tener una visión completa y actualizada del flujo de la cartera. Aquí entran en juego los software de cobranza con IA. Estos sistemas analizan de forma continua el comportamiento de pago, detectan señales tempranas de riesgo y priorizan automáticamente las cuentas que necesitan intervención inmediata.
Procesan historiales, patrones de contacto, frecuencia de atrasos y cambios en la actividad del cliente para predecir qué cuentas podrían deteriorarse si no se actúa a tiempo. Con esa lectura, recomiendan acciones específicas, automatizan recordatorios y permiten segmentar gestiones según la probabilidad de recuperación, reduciendo la mora y optimizando el trabajo del equipo.
En esencia, funcionan como un radar permanente que alerta antes de que el problema aparezca en los reportes, ayudando a conservar la liquidez y evitando pérdidas que suelen crecer cuando se gestiona la cartera a ciegas.
Si estás evaluando implementar tecnología para mitigar el riesgo en el otorgamiento de créditos, considera estas características:
Es importante diferenciarlas: hay soluciones que solo automatizan tareas, pero son limitadas para un entorno crediticio moderno. Lo ideal es optar por plataformas que combinen ambas capacidades: automatizar procesos repetitivos y, a la vez, usar IA para analizar patrones, anticipar comportamientos de pago y ajustar reglas en tiempo real.
El score no puede ser una foto fija. Una buena herramienta debe recalcular el riesgo de cada cliente de forma continua, incorporando nueva información y comportamientos recientes. Eso permite decisiones más finas y menos pérdidas por deterioro inesperado.
Permite identificar tendencias, anomalías y riesgos emergentes antes de que impacten los indicadores principales. Es la base de una gestión preventiva, no reactiva.
Conectan tu análisis interno con información regulada y validada como por ejemplo autorizadas por la SARC y normativas de la SFC. Ayudan a dimensionar mejor la exposición total y a reducir asimetrías de información.
No basta con evaluar bien al inicio: necesitas visibilidad diaria del aging, señales tempranas de mora y variaciones en el comportamiento de pago. Esto sostiene decisiones oportunas para proteger el flujo de caja. Muchas soluciones de crédito no ofrecen esto, por lo que sería adecuado complementarlas con un software de cobranza que se integre.
La solución debe poder comunicarse sin fricciones con otras herramientas del ecosistema —ERP, CRM, sistemas contables, plataformas de cobranza o scoring— para unificar todos los datos relevantes en un solo lugar. Esa integración evita versiones distintas de la verdad, reduce reprocesos y permite leer el riesgo de forma clara y en tiempo real.
La tecnología debe moldearse a tus políticas, segmentos y reglas internas. Poder configurar scoring, límites, flujos y alertas según la realidad operativa evita soluciones rígidas y asegura que el control del riesgo crezca al ritmo del negocio, no en contra de él.
La herramienta debe proteger cada dato sensible y alinearse con las normativas vigentes. Cifrado, controles de acceso, auditorías y trazabilidad no son opcionales: son la base para operar sin brechas y sostener decisiones confiables en un entorno cada vez más regulado.
La gestión del riesgo crediticio en Colombia ya no puede apoyarse solo en historiales pasados ni en procesos manuales que llegan tarde. Hoy, el riesgo se mueve rápido, cambia de forma y se filtra por donde menos se espera. Por eso, incorporar tecnologías que analicen antes, durante y después del otorgamiento del crédito ya no es una opción complementaria: es una condición para proteger la liquidez, anticipar deterioros y sostener un crecimiento saludable.
Las empresas que se apoyan en IA, scoring dinámico, analítica avanzada y monitoreo continuo no solo reducen pérdidas: ganan claridad. Ven lo que otros pasan por alto, corrigen a tiempo y toman decisiones con la seguridad de tener toda la información en la mano.
Para visualizar el impacto de esta transición tecnológica en la operación financiera, contrastamos el enfoque tradicional frente a la gestión dinámica actual:
Dar este salto no es reemplazar lo que ya funciona, sino fortalecerlo. Implementar nuevas tecnologías para mitigar el riesgo —antes y después del crédito— es, en el fondo, una apuesta por el futuro del negocio. La pregunta clave es: ¿tu empresa está preparada para dar este salto tecnológico?