Cómo las fintech usan IA para predecir riesgos de créditos

¿Sabías que las fintech de lending representan el mayor segmento de nuevos emprendimientos financieros en México? Estas han democratizado el acceso a crédito incluso a personas sin antecedentes o con un historial negativo previo. Pero ¿cómo han sido capaces de controlar riesgos financieros con este esquema tan abierto? Gracias a que usan tecnología que les permite predecir riesgos de créditos.  

Pero no se trata de cualquier tecnología; sino de software impulsado por inteligencia artificial.  ¿Qué diferencia existe? En que aquí no solo se automatiza la evaluación tradicional basada en score, ingresos o antigüedad laboral; sino que se analizan cientos de variables no convencionales —como comportamiento digital, la geolocalización o patrones de consumo— para construir modelos predictivos mucho más precisos y dinámicos. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• Retos de las fintech y análisis de riesgo de crédito 
• ¿Cómo funciona la evaluación crediticia con IA? 
• Ventajas de la IA en fintech de crédito
  
• Fintech Mexicanas que usan IA para reducir el riesgo crediticio
• ¿Qué se debe considerar al integrar IA para predecir riesgo crediticio? 

Retos de las fintech y análisis de riesgo de crédito

Integrar IA en riesgo financiero, específicamente en la evaluación de riesgos crediticios, puede ser un salto transformador para cualquier fintech, pero también presenta desafíos que los líderes deben prever y gestionar con anticipación. 

• Primero, está la complejidad de manejar y proteger grandes volúmenes de datos. En México, la regulación en materia de privacidad y protección de datos avanza, pero aún genera incertidumbre. La fintech debe garantizar un uso responsable y transparente de la información, para evitar riesgos legales y preservar la confianza de sus clientes.
• Segundo, los modelos de IA suelen ser “cajas negras”: sus decisiones no siempre son fáciles de explicar. Para quienes lideran estas empresas, esto representa un desafío clave: deben asegurarse de que los algoritmos sean explicables y auditables, para poder responder con claridad ante clientes y reguladores, y así fortalecer la confianza en sus procesos. 
  
• Tercero, la IA no está exenta de sesgos. Detectar y corregir cualquier discriminación implícita en los datos o en los modelos es indispensable para evitar impactos negativos y garantizar decisiones justas que reflejen el verdadero potencial crediticio.
• Finalmente, el equilibrio entre la automatización y juicio humano es vital. Aunque la IA puede optimizar análisis y acelerar decisiones, la supervisión experta es indispensable para validar resultados y actuar con ética, asegurando que la tecnología se convierta en un aliado sólido y no en un riesgo inesperado. 
  

¿Cómo funciona la evaluación crediticia con IA?

Para entender cómo funciona la evaluación crediticia con inteligencia artificial, primero debemos recordar cómo se hacía tradicionalmente.  

Antes, las instituciones financieras evaluaban el riesgo basándose casi exclusivamente en datos financieros históricos y reportes de crédito formales. Esto limita la visión, especialmente cuando se trata de personas o empresas sin historial o con poca información crediticia.  

La IA transforma este panorama al integrar diversas fuentes de datos y aplicar métodos avanzados que generan perfiles más completos y precisos para anticipar el comportamiento de pago. 

1. Datos alternativos

Una de las innovaciones más importantes es el uso de datos alternativos que van más allá del historial tradicional. Esto puede incluir el comportamiento en el pago puntual de servicios como luz, agua o teléfono, así como actividades en comercio electrónico o patrones en redes sociales.

Al aprovechar estos datos, la IA puede evaluar mejor a clientes previamente excluidos del sistema financiero, lo que impulsa la inclusión y mejora la precisión al predecir riesgos crediticios.

2. Machine learning para scoring crediticio automatizado  

La inteligencia artificial utiliza machine learning para crear modelos que analizan grandes volúmenes de información y generan puntuaciones de riesgo de manera automática. Estos modelos aprenden de datos históricos y en tiempo real, ajustando sus predicciones a medida que incorporan nueva información.  

Así, el scoring de crédito deja de ser un proceso estático y manual para convertirse en un sistema dinámico que responde rápidamente a cambios en el comportamiento financiero de los clientes. 

3. Modelos predictivos de riesgo: IA supervisada y no supervisada

Para anticipar el riesgo, se emplean dos tipos principales de modelos de IA. Los modelos supervisados trabajan con datos etiquetados, donde se conoce si un cliente cumplió o no con sus pagos, y a partir de ahí predicen la probabilidad de incumplimiento.  

Por otro lado, los modelos no supervisados detectan patrones y segmentan a los clientes sin necesidad de datos previos, identificando grupos con características similares que pueden tener distintos niveles de riesgo. La combinación de ambos permite una evaluación más detallada y adaptada al mercado mexicano. 

Ventajas de la IA en fintech de crédito

Como se ha observado, el uso de la inteligencia artificial en el mercado crediticio ha permitido flexibilizar las políticas de crédito, abriendo la puerta para que un mayor número de clientes con buen potencial de pago —pero que no califican en modelos tradicionales— puedan acceder al financiamiento.  

Pero esto no es todo: además de ampliar su base de clientes, las fintech logran incrementar su cartera activa y sus ingresos, transformando así la manera en que gestionan el riesgo crediticio en un entorno cada vez más competitivo y digitalizado. 

1. Identificación temprana y reducción del riesgo de morosidad

La inteligencia artificial detecta patrones y señales en el historial y comportamiento financiero del solicitante que anticipan posibles riesgos de impago, permitiendo a las fintech rechazar o ajustar condiciones crediticias de forma proactiva.

Ejemplo: Un modelo de IA detecta que un solicitante tiene ingresos variables y gastos crecientes que no se reflejan en su historial tradicional, lo que indica un riesgo elevado de impago. La fintech decide otorgar un crédito menor o con plazos más cortos para minimizar riesgos. 

2. Decisiones ágiles y objetivas con mayor precisión 

La IA procesa grandes volúmenes de datos rápidamente y elimina sesgos humanos, acelerando la evaluación crediticia y asegurando que la decisión sea basada en información objetiva y actualizada.

Ejemplo: Al recibir una solicitud, el sistema evalúa en segundos datos financieros, comportamiento de pago alternativo y señales de mercado para otorgar o negar el crédito, brindando una respuesta inmediata y justa. 

3. Inclusión de perfiles no tradicionales con control de riesgos 

Al incorporar fuentes alternativas de información, la IA permite evaluar a personas o empresas sin historial crediticio formal, ampliando el acceso al crédito sin comprometer la solidez del portafolio.

Ejemplo: Una fintech evalúa el pago puntual de servicios como luz o teléfono, junto con la actividad en comercio electrónico, para otorgar crédito a un cliente sin historial bancario, asegurando que el riesgo calculado sea razonable. 

Si quieres saber más acerca de la inteligencia artificial en las finanzas, lee nuestro artículo Inteligencia Artificial en empresas: ventajas y desventajas. 

Fintech mexicanas que usan IA para reducir el riesgo crediticio

El uso de IA para predecir riesgos crediticios ya es parte de la realidad de empresas fintech mexicanas. Aquí algunos casos de éxito.   

Baubap  

Baubap es una fintech mexicana especializada en microcréditos para personas sin historial crediticio tradicional. Utiliza un sistema propio de inteligencia artificial que analiza datos alternativos —como comportamiento de pago en servicios, actividad digital y patrones financieros no convencionales— para evaluar con precisión la voluntad y capacidad de pago de sus clientes.

Gracias a esta tecnología, Baubap puede otorgar préstamos de forma 100% digital y en tiempo real, abriendo el acceso al crédito a sectores tradicionalmente excluidos y reduciendo la dependencia de préstamos informales costosos. Desde su fundación en 2018, y con el apoyo de inversionistas internacionales que han inyectado más de 140 millones de dólares financiamiento mediante deuda, Baubap ha logrado sumar más de 1.4 millones de clientes y otorgar créditos por más de 8 mil millones de pesos mexicanos, consolidándose como un ejemplo claro de cómo la IA impulsa la inclusión financiera en México. 

Stori 

A diferencia de Baubap, Stori es una fintech que brinda tarjetas de crédito accesibles para personas sin historial crediticio formal. A través de una plataforma digital intuitiva, los usuarios pueden solicitar y gestionar su tarjeta sin necesidad de acudir a sucursales físicas.  

Su sistema utiliza inteligencia artificial, machine learning y análisis de datos masivos para evaluar el riesgo crediticio de forma rápida y objetiva, facilitando la inclusión financiera de sectores tradicionalmente excluidos.  
Desde su lanzamiento, Stori ha aprobado miles de tarjetas, con el respaldo de inversionistas internacionales y un equipo con amplia experiencia en la industria financiera, consolidándose como un ejemplo destacado de cómo la tecnología puede abrir nuevas puertas en el sistema financiero mexicano. 

¿Qué se debe considerar al integrar IA para predecir riesgo crediticio? 

1. Calidad de los datos

No basta con tener datos; deben ser buenos, completos y relevantes para tu mercado y clientes. La IA solo es tan buena como la información que recibe. Si alimentas tus modelos con datos parciales o sesgados, las decisiones sobre créditos serán erráticas y podrían elevar tus pérdidas.  

2. Cumplimiento regulatorio 

En México, como en cualquier mercado, debes respetar las reglas de protección de datos y transparencia. Cumplir con la ley no solo te evita sanciones, sino que construye confianza y reputación, claves para crecer en un mercado competitivo.

3. Capacitación de los equipos  

Invertir en formación continua para tus analistas, técnicos y líderes es fundamental para que puedan ajustar y supervisar los modelos, anticiparse a riesgos y mantener la calidad del proceso. Un equipo preparado transforma la IA en una ventaja competitiva real. 

Integrar inteligencia artificial en la evaluación crediticia es una oportunidad clave para que las fintech mexicanas mejoren la precisión en la gestión del riesgo, amplíen su base de clientes y optimicen sus procesos. 

¿Estás listo para dar este paso?

Recuerda que el trabajo no termina al otorgar el crédito; la gestión eficiente de la cobranza es igual de crucial para mantener la salud financiera de tu cartera. La IA puede ser tu aliada también en esta etapa, ayudándote a anticipar impagos, segmentar clientes morosos y diseñar estrategias personalizadas para recuperar deuda. 

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