En un mundo donde millones quedan fuera del sistema bancario, los scores de crédito alternativos emergen como una palanca central de inclusión financiera, ofreciendo nuevas oportunidades a quienes carecen de historial crediticio.
Conceptos básicos en scoring tradicional y alternativo
El score de crédito tradicional predice la probabilidad de pago usando historial crediticio, saldos, utilización de crédito, ingresos formales y antigüedad de cuentas. Este modelo se alimenta de burós de crédito e información bancaria, pero deja fuera a quienes no han usado productos financieros formales. El fenómeno del “thin file” afecta a millones, pues la ausencia de datos suele interpretarse como riesgo.
Por su parte, el score de crédito alternativo mide la probabilidad de pago utilizando fuentes de datos no tradicionales, muchas veces en tiempo real. No pretende reemplazar el modelo clásico en todos los casos, sino complementarlo, agregando variables de comportamiento y mejorando la precisión de la evaluación.
Tipos de datos alternativos
Estos sistemas incorporan información diversa que va más allá de la banca tradicional:
- Pago de servicios básicos: agua, electricidad, gas, telefonía e internet.
- Movimientos en billeteras digitales: patrones de ingresos y gastos en cuentas de pago móvil.
- Señales de comportamiento digital: tipo de dispositivo, consistencia geográfica, tiempo en formularios.
- Datos de telecomunicaciones: antigüedad de línea, recargas regulares y uso de voz y datos.
- Reputación en plataformas: historial en marketplaces, movilidad o servicios informales.
Al fusionar estas categorías con información tradicional, los modelos híbridos potencian su capacidad predictiva y reducen las brechas de exclusión.
¿Cómo funcionan los modelos de scoring alternativo?
El proceso inicia con la recogida de datos a través de API, SDKs o integraciones con operadores y agregadores bancarios. Luego se realiza una normalización y anonimización de las señales, garantizando privacidad.
En la etapa de modelado predictivo, se emplean técnicas de machine learning como árboles de decisión y regresiones, entrenados con históricos de pagos e impagos. El resultado es un score numérico o una categoría de riesgo que alimenta los motores de decisión crediticia.
La actualización continua del modelo aprovecha el comportamiento real de pago para ajustar parámetros y mejorar la precisión. Asimismo, permite créditos escalonados: montos iniciales modestos que crecen si el usuario cumple sus obligaciones.
Segmentos beneficiados
Los scores alternativos abren puertas a colectivos históricamente excluidos:
- No bancarizados y sub-bancarizados: personas que manejan solo efectivo y carecen de cuentas formales.
- Jóvenes sin historial: recién egresados y universitarios en su primer empleo.
- Trabajadores informales: freelancers, vendedores ambulantes y gig workers.
- Población rural y periurbana: hogares alejados de sucursales y con pago digital de servicios.
- Migrantes sin documentación local y mujeres con barreras culturales al crédito.
Gracias a estos modelos, cada persona demuestra responsabilidad mediante señales de estabilidad digital y pagos regulares, aunque no tenga historial en buró.
Impacto en la inclusión financiera
La transición de la exclusión a la inclusión se traduce en:
- Acceso acelerado al crédito digital con aprobaciones en minutos y sin papeleo.
- Personalización de productos: montos, tasas y plazos ajustados al perfil real del usuario.
- Reducción de costos operativos para las entidades, acelerando la expansión de servicios.
Estos avances responden a las metas de desarrollo sostenible, pues facilitan prosperidad compartida y contribuyen a la reducción de la pobreza.
Retos y consideraciones éticas
Aunque prometedores, los scores alternativos enfrentan desafíos clave:
- Garantizar la privacidad y el consentimiento en la recopilación de datos sensibles.
- Evitar sesgos inadvertidos en los algoritmos, que podrían reproducir desigualdades.
- Mantener transparencia en los criterios y explicar las decisiones a los usuarios.
La robustez de estos modelos depende de la calidad de los datos y del compromiso de las fintech y reguladores con prácticas responsables.
Conclusiones
Los scores de crédito alternativos representan un giro disruptivo en la evaluación de riesgo, extendiendo el acceso al crédito a quienes antes quedaban fuera. Al aprovechar datos de consumo, teleco, comportamiento digital y más, estas soluciones ofrecen evaluaciones más justas y precisas.
Para lograr un impacto sostenible, es vital equilibrar innovación con responsabilidad ética y transparencia. Solo así la inclusión financiera podrá ser una realidad tangible, generando oportunidades y bienestar para millones de personas y pymes en todo el mundo.
