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El scoring alternativo amplía el universo de inclusión financiera

El scoring alternativo amplía el universo de inclusión financiera

24/06/2025
Matheus Moraes
El scoring alternativo amplía el universo de inclusión financiera

En un mundo donde más de mil millones de personas están excluidas del sistema financiero tradicional, surge una innovación capaz de cambiarlo todo. El scoring alternativo no solo reimagina la manera de evaluar la capacidad de pago, sino que también abre puertas de esperanza para millones que antes permanecían invisibles.

Al combinar fuentes de datos no convencionales con inteligencia artificial, se construye un retrato más completo del comportamiento financiero. Esta transformación promete dinamizar economías enteras, generar oportunidades y democratizar el crédito.

¿Qué es el scoring alternativo?

El scoring alternativo es una metodología que va más allá de los reportes tradicionales de burós de crédito como Experian, Equifax o TransUnion. Aprovecha datos de pagos de servicios, patrones de consumo, actividad en línea y hasta datos de dispositivos móviles.

Con herramientas de machine learning y big data, las entidades financieras procesan esta información en tiempo real, obteniendo evaluación más allá del historial crediticio y reduciendo la dependencia del pasado bancario.

De esta manera, se construye un perfil dinámico y actualizado, que refleja la voluntad y capacidad de pago de personas jóvenes, emprendedoras informales, migrantes y otros segmentos tradicionalmente desatendidos.

La brecha de inclusión financiera

A nivel global, 1.400 millones de adultos no tienen acceso a una cuenta bancaria. En países de ingresos bajos y medianos, menos del 10% de la población aparece en registros públicos de crédito.

Estados Unidos, por su parte, cuenta con 26 millones de personas sin historial crediticio y 19 millones adicionales con información insuficiente. Esto crea un millonario segmento de población excluida que no puede acceder a préstamos ni productos financieros básicos.

La banca tradicional enfrenta dificultades para llegar a zonas rurales, jóvenes sin experiencia crediticia, trabajadores informales y microemprendedores. El scoring alternativo viene a romper esas barreras.

Cómo impulsa la inclusión financiera

Al incorporar nuevas fuentes de datos, el scoring alternativo logra:

  • Analizar a personas sin historial bancario formal.
  • Expandir la base de clientes a segmentos antes invisibles.
  • Reducir el riesgo de impago con señales diferenciadas.
  • Ofrecer procesos ágiles y escalables a menor costo.

Este enfoque permite revolucionar el acceso al crédito, favoreciendo a quienes han sido históricamente excluidos y promoviendo un crecimiento más equitativo.

Tipos de datos alternativos utilizados

Los modelos de scoring alternativo se apoyan en una amplia gama de información:

  • Pagos regulares de servicios y facturas (agua, luz, teléfono).
  • Historial de alquileres y pagos de vivienda.
  • Actividad y reputación en redes sociales.
  • Patrones de compra en comercio electrónico y suscripciones digitales.
  • Datos de empleo, ingresos informales y nivel educativo.
  • Registro de movilidad y uso de teléfonos inteligentes.

Al combinar estas señales, se construye un perfil más completo, capaz de predecir con mayor precisión la probabilidad de pago.

Ventajas para las entidades financieras

La adopción del scoring alternativo trae beneficios sustanciales:

Además, permite ofertas personalizadas con condiciones flexibles, adaptadas al perfil real de cada solicitante, mejorando la experiencia y fidelización del cliente.

Retos y consideraciones

El manejo de gran volumen de datos personales exige gestión ética de la información personal y altos estándares de ciberseguridad. La protección del consumidor debe ser prioridad en todo momento.

Existen riesgos vinculados a errores algorítmicos o manipulación de datos, por lo que las empresas deben implementar controles robustos para mitigar fraudes y sesgos.

Asimismo, es fundamental impulsar educación financiera para nuevos usuarios, garantizando que comprendan las responsabilidades asociadas al acceso al crédito y al mantenimiento de un buen historial.

Tendencias y futuro

La integración de inteligencia artificial, big data y machine learning seguirá potenciando la capacidad predictiva de estos modelos. La combinación de datos tradicionales y alternativos se consolida como la nueva norma en la industria financiera.

Se espera que la democratización del crédito impulse la innovación de productos financieros diseñados para necesidades específicas, fortaleciendo la resiliencia de las economías emergentes y promoviendo la sostenibilidad.

El futuro del scoring alternativo está ligado a la regulación responsable, la transparencia en algoritmos y la colaboración entre instituciones y organismos supervisores.

Conclusión

El scoring alternativo representa una oportunidad única para revolucionar el crédito y cerrar la brecha de inclusión financiera. Al incorporar fuentes de datos no convencionales, las entidades logran un enfoque más justo y preciso.

La implementación responsable de estos modelos, junto con la educación financiera, permitirá que millones de personas accedan por primera vez a servicios bancarios y de crédito.

Es momento de que innovación e inclusión van de la mano. Adaptarse a esta realidad no solo es un imperativo ético, sino también una apuesta estratégica para el crecimiento sostenible de las instituciones y el bienestar de la sociedad.

Matheus Moraes

Sobre el Autor: Matheus Moraes

Matheus Moraes