Datos alternativos impulsan una nueva era en la evaluación del riesgo financiero
Los datos alternativos están transformando la manera en que bancos, fintechs y entidades financieras evalúan el riesgo crediticio y toman decisiones de negocio. En un escenario marcado por el crecimiento de los pagos digitales y las billeteras electrónicas, estas nuevas fuentes de información permiten construir perfiles financieros más completos, mejorar la precisión de los modelos de riesgo y ampliar el acceso al crédito para millones de personas que históricamente permanecieron fuera del sistema financiero tradicional.
La evolución tecnológica, combinada con herramientas de inteligencia artificial (IA) y analítica avanzada, está cambiando el paradigma de la evaluación crediticia. Hoy, las entidades ya no dependen exclusivamente del historial bancario convencional, sino que pueden incorporar cientos de variables generadas por el comportamiento digital cotidiano de los usuarios para tomar decisiones más rápidas, precisas y objetivas.
Los pagos digitales impulsan el uso de datos alternativos
El crecimiento de los medios de pago digitales ha generado una enorme cantidad de información que antes simplemente no existía o no era utilizada para evaluar el comportamiento financiero de los clientes.
Cada transferencia realizada mediante aplicaciones móviles, cada pago efectuado desde una billetera digital o cada operación electrónica deja un registro que puede convertirse en una señal relevante para comprender los hábitos financieros de una persona.
En Perú, esta tendencia ha cobrado especial relevancia gracias a la masificación de plataformas como Yape y Plin, cuyo uso cotidiano genera una valiosa «huella digital» que refleja ingresos, frecuencia de transacciones, patrones de consumo y capacidad de pago.
Según la Asociación de Bancos del Perú (Asbanc), más del 70 % de las operaciones bancarias del país ya se realizan a través de canales digitales. Este crecimiento representa una oportunidad sin precedentes para que las entidades financieras desarrollen modelos de evaluación más sofisticados.
Asimismo, el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) ha destacado el papel que desempeñan los canales digitales para acercar servicios financieros a personas de menores ingresos que anteriormente permanecían excluidas del sistema formal.
La inclusión financiera deja de depender únicamente del historial crediticio
Durante décadas, acceder a un préstamo dependía casi exclusivamente del historial registrado en el sistema financiero.
Esta realidad dejaba fuera a trabajadores independientes, pequeños comerciantes, emprendedores y millones de personas que, pese a administrar adecuadamente sus finanzas, nunca habían solicitado un crédito formal.
La incorporación de datos alternativos modifica completamente este escenario.
Ahora es posible evaluar la conducta financiera utilizando información derivada de pagos digitales, movimientos bancarios, comportamiento transaccional y otras variables que permiten comprender mejor la capacidad de pago de cada usuario.
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Gracias a ello, personas sin antecedentes crediticios tradicionales pueden demostrar su solvencia mediante su actividad económica diaria, ampliando significativamente sus posibilidades de acceder a productos financieros.
Los datos alternativos se convierten en un activo estratégico
Más allá de favorecer la inclusión financiera, los datos alternativos representan una importante ventaja competitiva para bancos, cooperativas y fintech.
Estas nuevas fuentes de información permiten descubrir segmentos de clientes que anteriormente resultaban invisibles para los modelos tradicionales.
Como consecuencia, las entidades pueden identificar nuevas oportunidades comerciales, desarrollar productos más personalizados y expandir su presencia hacia mercados que hasta hace pocos años permanecían desatendidos.
El análisis de información no convencional deja de ser únicamente un mecanismo para aprobar o rechazar créditos y pasa a convertirse en un elemento clave para impulsar el crecimiento del negocio.
Inteligencia artificial mejora la precisión de los modelos
La verdadera innovación no radica únicamente en disponer de grandes volúmenes de información, sino en contar con herramientas capaces de interpretarla correctamente.
La inteligencia artificial y la analítica avanzada permiten procesar millones de datos en tiempo real, identificar patrones complejos y construir modelos predictivos mucho más robustos que los métodos convencionales.
Estos algoritmos son capaces de detectar relaciones que resultarían imposibles de identificar mediante análisis manuales, permitiendo evaluar con mayor precisión el nivel de riesgo asociado a cada solicitante.
De esta forma, las entidades financieras logran tomar decisiones más objetivas y reducir significativamente los márgenes de error.
Modelos predictivos más eficientes para evaluar riesgos
Los avances en analítica permiten incorporar cientos de variables simultáneamente durante el proceso de evaluación crediticia.
Aspectos como la frecuencia de pagos digitales, estabilidad de ingresos, comportamiento transaccional, regularidad en depósitos o patrones de consumo pueden convertirse en indicadores relevantes para estimar la capacidad de pago de un cliente.
Esta visión mucho más integral genera perfiles financieros dinámicos que evolucionan constantemente, reemplazando el enfoque tradicional basado únicamente en antecedentes históricos.
Como resultado, las decisiones crediticias se vuelven más precisas y mejor alineadas con la realidad económica de cada persona.
Mayor capacidad para identificar clientes de bajo riesgo
Diversos estudios del sector financiero muestran que los modelos basados en inteligencia artificial y datos alternativos incrementan entre un 15 % y un 30 % la capacidad para detectar perfiles de bajo riesgo que anteriormente no eran identificados por los sistemas tradicionales.
Esta mejora permite ampliar considerablemente la base potencial de clientes sin incrementar los niveles de exposición financiera.
Al mismo tiempo, la automatización reduce los tiempos de evaluación y disminuye la necesidad de revisiones manuales, optimizando la productividad de las áreas de riesgo.
Un caso práctico con resultados superiores al 84 %
El potencial de estas tecnologías ya puede observarse en proyectos implementados dentro de la región.
Uno de ellos fue desarrollado por Stefanini Group en Brasil, donde una entidad financiera incorporó nuevas fuentes de información para fortalecer sus modelos de evaluación crediticia.
Como resultado, los modelos analíticos alcanzaron una precisión superior al 84 % en la identificación de perfiles de riesgo financiero.
Además del incremento en la capacidad predictiva, la automatización permitió reducir considerablemente los tiempos de análisis y agilizar las respuestas entregadas a los clientes.
Esta mejora también fortaleció la experiencia del usuario y permitió identificar nuevas oportunidades comerciales para la institución.
Stefanini apuesta por una evaluación financiera más inteligente
Para Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics, el verdadero valor de esta transformación radica en ampliar la visión que tienen las entidades financieras sobre sus clientes.
El ejecutivo sostiene que durante muchos años las decisiones crediticias se basaron únicamente en una pequeña parte de la realidad económica de las personas.
Actualmente, gracias al uso de inteligencia artificial, analítica avanzada y datos alternativos, es posible descubrir segmentos completos que antes permanecían invisibles para el sistema financiero.
Esto permite no solo ampliar el acceso al crédito, sino también generar nuevas oportunidades de crecimiento, desarrollar productos más adecuados y construir modelos de riesgo considerablemente más dinámicos.
Automatización acelera las decisiones financieras
Otro de los beneficios más relevantes de la analítica avanzada es la velocidad con la que pueden procesarse grandes volúmenes de información.
Procesos que anteriormente requerían horas o incluso días de revisión manual ahora pueden ejecutarse en pocos minutos gracias a sistemas automatizados.
Esta eficiencia permite responder con mayor rapidez a las solicitudes de crédito, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la productividad operativa de las entidades financieras.
La reducción en los tiempos de evaluación también favorece una gestión más eficiente del negocio.
Gobierno de datos fortalece la toma de decisiones
La calidad de los modelos predictivos depende directamente de la calidad de la información utilizada.
Por ello, Stefanini destaca la importancia del gobierno de datos como un componente esencial dentro de cualquier estrategia de transformación digital.
El correcto manejo de la información garantiza consistencia, seguridad y confiabilidad, permitiendo que los algoritmos de inteligencia artificial generen resultados más precisos y útiles para el negocio.
La combinación entre datos confiables, analítica avanzada e inteligencia artificial constituye hoy uno de los principales motores de innovación dentro del sector financiero.
Nuevas oportunidades para bancos y fintech
La evolución tecnológica está permitiendo que bancos, cooperativas, cajas municipales y fintech desarrollen modelos de negocio mucho más competitivos.
Gracias a los datos alternativos, estas organizaciones pueden identificar clientes con alto potencial, diseñar productos financieros personalizados y ampliar su participación en segmentos históricamente desatendidos.
Además, la mayor precisión de los modelos de riesgo contribuye a reducir pérdidas, optimizar la colocación de créditos y fortalecer la rentabilidad de las instituciones.
El futuro del riesgo financiero será cada vez más digital
Todo indica que los datos alternativos continuarán ganando protagonismo dentro de la industria financiera durante los próximos años.
El crecimiento sostenido de los pagos digitales, la expansión de las billeteras electrónicas y el avance de la inteligencia artificial seguirán generando nuevas oportunidades para transformar la evaluación crediticia.
Las entidades que logren integrar información transaccional, señales digitales y modelos analíticos avanzados estarán mejor preparadas para descubrir nuevos mercados, fortalecer la inclusión financiera y construir relaciones más sólidas con sus clientes.
En un entorno cada vez más competitivo, el uso estratégico de los datos alternativos ya no representa una ventaja opcional, sino un elemento fundamental para impulsar el crecimiento, mejorar la gestión del riesgo financiero y responder con mayor agilidad a las necesidades de un mercado en constante evolución.
