Vivimos en una era en la que la digitalización está transformando radicalmente casi todos los sectores de la economía global. La capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos, combinada con los avances en inteligencia artificial (IA), está revolucionando procesos fundamentales que durante años se mantuvieron inalterados.
En el sector financiero, uno de los cambios más relevantes se observa en la manera de evaluar a los solicitantes de crédito, es decir, en el denominado ‘scoring crediticio‘. Esta transformación no responde únicamente a una evolución tecnológica, sino también a la necesidad de adaptarse a nuevos perfiles de clientes y a la diversificación de productos financieros.
Del scoring tradicional al inteligente: una evolución necesaria e impulsada por la IA
Tradicionalmente, el scoring crediticio se basaba en indicadores financieros clásicos como el historial de pagos, el nivel de endeudamiento o los ingresos declarados. Sin embargo, en un contexto donde muchas personas —especialmente jóvenes y trabajadores autónomos— no cuentan con un historial bancario sólido, este enfoque resulta limitado. Por ello, gana terreno el llamado ‘scoring crediticio inteligente’, que combina datos tradicionales con fuentes alternativas como el comportamiento digital, los pagos de servicios, el historial de compras en línea o incluso la actividad en redes sociales.
Además de estos elementos, comienzan a considerarse variables no tan comunes como la estabilidad laboral, el estado civil o el historial de solicitudes de crédito previas. Cuando estos factores se analizan adecuadamente y se sitúan en el contexto correcto, enriquecen notablemente la visión sobre el solicitante, mejorando la capacidad predictiva de los modelos.
Este nuevo enfoque, impulsado por IA, no solo amplía el espectro de análisis, sino que permite captar señales que los sistemas convencionales podrían pasar por alto. La inteligencia artificial tiene el potencial de identificar patrones complejos y adaptarse en tiempo real a los cambios, lo que la convierte en una herramienta sumamente eficaz para una evaluación del riesgo más precisa, ágil y personalizada.
Los beneficios son evidentes: decisiones crediticias más rápidas, análisis más objetivos y reducción en las tasas de impago al identificar mejor los perfiles de riesgo. Al mismo tiempo, se favorece la inclusión financiera, facilitando el acceso al crédito a personas tradicionalmente excluidas por no cumplir con los criterios bancarios estándar.
Pero ¿qué técnicas hacen posible este avance? Destacan especialmente los métodos de machine learning supervisado, que utilizan datos etiquetados para entrenar algoritmos capaces de predecir la probabilidad de incumplimiento. También se emplean árboles de decisión y técnicas como el ‘random forest’, herramientas eficaces para segmentar datos y tomar decisiones basadas en múltiples variables. Muchas entidades, además, están desarrollando modelos propios, adaptados a sus necesidades específicas y al perfil de sus clientes.
Y como toda innovación tecnológica, los desafíos no se hacen esperar.
Uno de los principales retos es la transparencia. A medida que los algoritmos asumen un rol central en la toma de decisiones automatizadas, crece la necesidad de que estas sean comprensibles y auditables. El reciente Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) clasifica estos sistemas como de alto riesgo, exigiendo supervisión humana y el derecho del usuario a recibir explicaciones claras sobre las decisiones.
Otro aspecto crítico es la gestión de sesgos. Si los datos históricos reflejan desigualdades estructurales, los algoritmos pueden reproducirlas o incluso amplificarlas. Por ello, se vuelve imprescindible diseñar modelos éticos, con supervisión constante y auditorías capaces de detectar y corregir anomalías. Las organizaciones deben garantizar un acceso justo y no discriminatorio al crédito, asumiendo una responsabilidad técnica y un compromiso social.
Asimismo, estos modelos requieren actualización continua. Los hábitos de los consumidores, las condiciones del mercado y las regulaciones cambian con rapidez, por lo que los sistemas de scoring deben adaptarse dinámicamente. Reentrenar los modelos con datos actualizados —tanto financieros como alternativos— es clave para mantener su eficacia y equidad.
En definitiva, el scoring crediticio inteligente basado en IA no es una mejora incremental, sino un cambio de paradigma. Su adopción representa un paso hacia un sistema financiero más justo, transparente e inclusivo, alineado con la realidad social y capaz de atender la diversidad de perfiles existentes. En este contexto, la tecnología financiera se convierte en un motor de confianza y en un activo estratégico para bancos y empresas.
Miguel Ángel López Muñoz
Chief Revenue Officer Iberia & Latam en Finwave
