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Riesgo crediticio con machine learning: cómo aplicarlo en empresas

Escrito por Team Moonflow Colombia | julio 03, 2025

¿Qué es el riesgo crediticio en empresas? El riesgo crediticio es la posibilidad de que una empresa sufra pérdidas económicas como resultado del incumplimiento de las obligaciones pactadas por parte de sus clientes, aliados o contrapartes comerciales. Esta situación puede afectar directamente el valor de sus activos, especialmente cuando se otorgan créditos que  no son recuperados de forma oportuna o definitiva.¿Qué vas a encontrar en este texto?

En el ámbito empresarial, este riesgo se encuentra estrechamente vinculado con las operaciones de financiación, ya sea a través de préstamos otorgados por entidades financieras o por ventas a crédito entre empresas. Su adecuada gestión es clave para mantener la salud financiera, preservar la liquidez y evitar impactos negativos en la rentabilidad o la solvencia.

Factores que afectan el riesgo crediticio

El análisis del riesgo crediticio considera una variedad de factores tanto cualitativos como cuantitativos. En el plano cualitativo, se valoran aspectos como:

  • La reputación del cliente
  • Su historial financiero
  • El sector donde  opera
  • La coyuntura económica nacional e internacional
  • La experiencia de su equipo directivo 
  • La capacidad de pago 
  • El comportamiento pasado frente a otras obligaciones

En el plano cuantitativo, el análisis se apoya en indicadores como la liquidez, el endeudamiento, la rentabilidad y los flujos de caja. 

También se evalúan las garantías disponibles, la estructura de capital de la empresa y su comportamiento financiero reciente. Factores como el número de reestructuraciones de deuda o la participación del deudor en conglomerados económicos pueden incrementar la exposición al riesgo.

Tipos de riesgo crediticio en negocios B2B

Podemos identificar los siguientes:

  • Riesgo de incumplimiento directo, vinculado a la incapacidad de una empresa para pagar en los plazos acordados.
  • Riesgo por deterioro del cliente, que considera la pérdida progresiva de la solvencia o el historial crediticio de la contraparte.
  • Riesgo sectorial, cuando la actividad económica del cliente se ve afectada por ciclos económicos o cambios estructurales del mercado.
  • Riesgo de concentración, si una parte significativa de las ventas o créditos se concentra en pocos clientes o sectores, lo que incrementa la vulnerabilidad ante incumplimientos de pagos.

¿Cómo analizar el riesgo crediticio?

El análisis de riesgo crediticio se basa en metodologías estructuradas que combinan diferentes tipos de información. Este proceso puede incluir:

  • Evaluación de la capacidad de pago, que implica revisar los flujos de ingresos y egresos, la estructura financiera y el historial de cumplimiento.
  • Análisis financiero tradicional, que incluye ratios de liquidez, rentabilidad, apalancamiento y actividad, con énfasis en el comportamiento financiero del pasado. 
  • Análisis cualitativo, orientado a conocer el entorno empresarial, la calidad de la gestión, los productos o servicios ofrecidos y la posición en el mercado.
  • Proyección financiera, que permite estimar si el negocio podrá generar flujo de caja suficiente para cubrir sus obligaciones futuras, especialmente en créditos de largo plazo.

En Colombia, este análisis también contempla la información que proveen las centrales de riesgo, como Datacrédito y Transunión, para validar el comportamiento del deudor frente al sistema financiero en su conjunto.

¿Sirve el SARC para la administración de riesgo crediticio en empresas colombianas?

El Sistema de Administración del Riesgo Crediticio (SARC), establecido por la Superintendencia Financiera de Colombia, constituye un marco obligatorio para las entidades vigiladas del sistema financiero. Este sistema agrupa políticas, procedimientos, modelos y controles para evaluar, asumir y cubrir el riesgo crediticio.

Si bien fue diseñado principalmente para entidades financieras, sus fundamentos ,como la evaluación de la capacidad de pago, el uso de provisiones, los modelos internos y el control del riesgo— también son aplicables a las empresas que operan bajo esquemas de crédito, incluso fuera del sistema financiero. El enfoque sistemático del SARC puede ser adoptado como referencia para mejorar la gestión de riesgo en organizaciones B2B, especialmente en aquellas que otorgan crédito comercial a sus clientes.

¿Se puede aplicar el machine learning para medir el riesgo crediticio?

Sí, el machine learning es una herramienta válida y cada vez más utilizada para medir el riesgo crediticio en empresas. A diferencia de los métodos estadísticos tradicionales, el machine learning permite procesar grandes volúmenes de datos, incorporar múltiples variables y detectar patrones complejos que mejoran la capacidad predictiva sobre la probabilidad de incumplimiento.

¿Cómo mejora el machine learning la predicción del riesgo?

Los modelos basados en machine learning integran información tanto a nivel individual (empresa) como sectorial, lo que facilita una evaluación más precisa y contextualizada del riesgo. Al analizar datos históricos, financieros, comportamentales y macroeconómicos de forma estructurada , estos modelos superan las limitaciones de análisis estáticos y simplificados.

¿Qué beneficios ofrece para la gestión de riesgo en empresas?

  • Permite identificar con mayor exactitud los sectores y clientes con mayor riesgo crediticio, optimizando la asignación de los recursos financieros.
  • Facilita la actualización continua de los modelos conforme se dispone de nueva información, mejorando la capacidad de respuesta ante cambios económicos o de mercado.
  • Reduce la incertidumbre en la toma de decisiones crediticias, ayudando a minimizar pérdidas por morosidad y fortalecer la salud financiera de la empresa.

¿Existen desafíos en la implementación de machine learning para riesgo crediticio?

Si bien el machine learning ofrece mejoras sustanciales, su efectividad depende de la calidad y cantidad de datos disponibles, así como de la correcta configuración y actualización del modelo. Además, requiere de equipos especializados y procesos adecuados para interpretar y aplicar los resultados en la gestión del riesgo.

La gestión del riesgo crediticio es un pilar fundamental para la salud financiera de cualquier empresa. Los líderes de equipos financieros deben evaluar si los procesos actuales de análisis y control de riesgo están alineados con las capacidades tecnológicas disponibles, y considerar la inversión en herramientas y talento que permitan anticipar y mitigar riesgos de manera más efectiva. La transformación digital en la gestión del riesgo es una oportunidad estratégica para fortalecer la rentabilidad y la sostenibilidad de la empresa en el mediano y largo plazo.