¿Qué tan desarrollado está el mercado de préstamos digitales en México? Sí, el mercado de los créditos digitales no es reciente. Actualmente, existen diversas fintechs que concentran sus actividades en este nicho, ofreciendo soluciones innovadoras para facilitar la gestión de préstamos y aumentar la confianza en canales digital.
Por ejemplo, entre las plataformas tradicionales encontramos a Afluenta, una fintech que facilita préstamos entre personas. No otorga créditos directamente, sino que conecta a inversionistas con solicitantes, permitiendo que quienes cuentan con capital generen ingresos mediante el financiamiento colaborativo.
En contraste, un ejemplo de fintech de nueva generación es Baubap, que destaca por ofrecer créditos sin buró, es decir, sin consultar el historial crediticio tradicional. En lugar de ello, evalúa la predisposición de pago del solicitante.
¿Qué diferencia tienen estos dos ejemplos? Que Baubap utiliza inteligencia artificial para evaluar riesgos. Esto le permite ofrecer préstamos incluso sin referencias del buró de crédito, basándose en datos alternativos.
¿Pero qué analiza entonces una fintech como Baubap para evitar el riesgo de morosidad? Su foco está en identificar la voluntad de pago, es decir, señales en el comportamiento del usuario que indiquen compromiso con sus obligaciones, aunque no tenga historial formal.
¿Qué vas a encontrar en este texto?
El caso de Baubap nos permite introducir un concepto cada vez más relevante en el ecosistema financiero: los préstamos digitales con inteligencia artificial.
A diferencia de los préstamos digitales tradicionales, que suelen depender de historiales crediticios y validaciones manuales, los préstamos digitales con IA emplean algoritmos avanzados para analizar datos alternativos y predecir el comportamiento de pago de los solicitantes.
Esto incluye desde el uso del dispositivo móvil hasta patrones de navegación, respuestas en formularios o incluso interacciones en plataformas digitales.
El objetivo no es solo acelerar la solicitud de préstamo, sino también reducir o evitar riesgo de morosidad, incluso en perfiles sin historial en el buró.
¿Por qué es una buena idea integrar IA si se quiere empezar a dar créditos? Iniciar un negocio de préstamos con una arquitectura basada en inteligencia artificial no es solo una ventaja competitiva: es una forma de construir desde el inicio una operación eficiente, escalable y orientada a minimizar riesgos.
La IA permite identificar patrones de comportamiento que anticipan el riesgo de morosidad antes de que ocurra. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos —incluyendo historial crediticio, comportamiento bancario, cumplimiento regulatorio y señales externas— los modelos de IA pueden ajustar automáticamente los perfiles de riesgo y generar alertas tempranas. Esto se traduce en:
El resultado: mayor porcentaje de recuperación y menor volumen de créditos incobrables.
La arquitectura con IA permite automatizar la generación de recordatorios, reportes y acciones preventivas sin intervención humana directa. Gracias a componentes como modelos de lenguaje, capas de orquestación y bases de datos vectoriales, es posible:
Esto no solo mejora la eficacia del seguimiento, sino que libera al equipo operativo para que se enfoque en casos críticos.
Desde la recolección de datos hasta la generación de respuestas inteligentes, la IA permite automatizar etapas clave del proceso de préstamo. Al integrar herramientas de gestión, limpieza de datos, validación automática y monitoreo del rendimiento de los modelos, se obtiene:
En conjunto, esto se traduce en una operación más eficiente, escalable y lista para adaptarse a diferentes volúmenes de solicitudes sin comprometer la calidad del análisis
Aunque parezcan similares, no es lo mismo empezar a dar créditos digitales siguiendo un proceso con fondo tradicional que darlos integrando inteligencia artificial. Para tener una visión más clara de las diferencias, te presentamos el siguiente cuadro comparativo.
Antes hemos mencionado cómo dar préstamos digitales con IA mejora la tasa de recuperación de créditos. Pero ¿cómo lo hacen?
A diferencia del scoring tradicional —basado en reglas estáticas como ingresos, historial o nivel de deuda— el scoring con IA evalúa múltiples variables a la vez, muchas de ellas invisibles para un modelo convencional.
La IA permite monitorear variables dinámicas, como la forma en que un usuario navega por una plataforma, los cambios súbitos en su liquidez o sus interacciones recientes con otras entidades financieras. Estos microdatos, procesados en tiempo real, permiten ajustar la evaluación crediticia antes de que se concrete el préstamo.
No todos los clientes representan el mismo tipo de riesgo, incluso si su score es similar. Con IA, es posible crear microsegmentos según comportamientos, perfiles de pago, actividad económica o reacción frente a incentivos.
Una de las mayores ventajas de la IA es su capacidad para automatizar decisiones complejas. Los modelos predictivos no solo evalúan quién califica para un préstamo, sino también qué condiciones específicas reducirán el riesgo (monto, plazo, tasas, garantías).
La startup mexicana Aviva es un caso real de cómo la inteligencia artificial puede transformar la forma en que se otorgan créditos, especialmente a poblaciones históricamente excluidas del sistema financiero formal.
Aviva combina una estrategia phygital, que integra atención presencial en kioscos con tecnología digital. Allí, los usuarios pueden solicitar un préstamo de hasta 20,000 pesos mexicanos mediante una videollamada de solo siete minutos, sin necesidad de presentar comprobantes de ingresos ni tener historial crediticio. ¿Cómo es posible?
La clave está en el uso de tecnologías basadas en IA como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la visión por computadora, que permiten analizar en tiempo real el lenguaje, tono y gestos del solicitante para evaluar su nivel de riesgo. Así, la empresa construye un modelo de scoring alternativo, más inclusivo, que se basa en datos conductuales y no en criterios tradicionales.
Este enfoque permite a Aviva reducir los riesgos de morosidad de manera eficaz, al tiempo que acelera el proceso de evaluación y elimina barreras de entrada para millones de personas no bancarizadas. Hoy, la empresa opera en más de 42 ciudades y proyecta expandirse a más de 150, con el objetivo de triplicar su cartera de clientes para mediados de este año.
Identifica el objetivo de negocio. Define qué quieres optimizar: tasa de aprobación, eficiencia operativa, reducción de riesgo o acceso a nuevos segmentos no bancarizados.
Evalúa la calidad de tus datos. La inteligencia artificial necesita una base sólida. Audita tus datos financieros, operativos y de clientes para asegurar consistencia, trazabilidad y volumen suficiente.
Selecciona casos de uso concretos. Comienza con pilotos de alto impacto como scoring crediticio automatizado, detección de fraude o análisis predictivo de morosidad.
Decide si construir o asociarte. Puedes desarrollar capacidades internas o aliarte con fintechs especializadas. Evalúa el time-to-market, los recursos técnicos y la curva de aprendizaje de cada opción.
Integra la IA a tus procesos actuales. Asegúrate de que la solución pueda adaptarse a tus canales de atención y modelos operativos sin interrumpir la experiencia del cliente.
Monitorea, ajusta y escala. Establece métricas de desempeño claras (KPIs), mecanismos de gobernanza de datos y ciclos de mejora continua. La IA evoluciona con el negocio.
1. ¿Qué tecnologías de IA están apoyando el mercado latinoamericano de préstamos digitales?
Algunas opciones son:
2. ¿Cómo medir el impacto real de la IA en la reducción de la morosidad?
Para medir el impacto concreto de la IA en la disminución de la morosidad, es clave comparar indicadores antes y después de su implementación.
3. ¿Qué indicadores financieros mejoran al aplicar IA en los procesos de crédito?
Mejoran el ratio de aprobación, disminuye la morosidad, se reduce el costo por originación, aumenta la rentabilidad por cliente y se acelera el tiempo de respuesta. Todo esto vuelve el negocio crediticio más rentable y eficiente.
4. ¿Qué tan rápido se puede ver el retorno de inversión al implementar IA en préstamos digitales?
Depende del volumen de operaciones, pero en empresas con alta demanda de créditos, el ROI puede notarse en pocos meses gracias a decisiones más acertadas, menor morosidad y procesos más ágiles que reducen costos desde el inicio.