La Inteligencia Artificial: Impulsando la Revolución del Crédito y la Inclusión Financiera
La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en el motor central de la banca moderna, especialmente en el otorgamiento de créditos . Esta transformación no solo busca agilizar los procesos, sino redefinir la relación entre el riesgo, la rentabilidad y el acceso al financiamiento. Se estima que el uso estratégico de la IA en el sector bancario podría generar un impacto anual de entre 200.000 y 340.000 millones de dólares , evidenciando su potencial para aumentar la productividad y la eficiencia operativa.
I. La IA como Aliada en la Gestión de Riesgos y el Fraude
La principal contribución de la IA al proceso de crédito es su capacidad superior para medir, controlar y mitigar el riesgo crediticio.
1. Evaluación Predictiva Superior
Mientras los métodos tradicionales se basan en un historial crediticio limitado y métricas fijas, los algoritmos de Machine Learning ofrecen una capacidad predictiva mucho mayor. Estos modelos pueden analizar la totalidad de los datos disponibles del cliente, incluyendo historiales de auditoría, balances contables y patrones de gasto, para predecir las tasas de incumplimiento con mayor precisión que los modelos estadísticos convencionales. Esto reduce significativamente las pérdidas derivadas de evaluaciones inexactas (Atlax 360, sf).
2. Detección y Prevención de Fraude
La IA actúa como un sistema de “aprendizaje temprano” en la prevención de riesgos, adaptándose a entornos cambiantes para evitar que las amenazas se materialicen (BBVA, 2018).
Identificación de Anomalías: Los algoritmos monitorean millones de transacciones diarias en tiempo real, identificando patrones de actividad sospechosas que un analista humano podría pasar por alto.
Verificación de Identidad: Plataformas sofisticadas utilizan la IA para analizar docenas de parámetros como la huella digital del dispositivo, la biometría del comportamiento y el análisis de redes, lo que permite detectar y detectar el fraude de identidad o el blanqueo de capitales, incluso en casos donde las credenciales correctas del usuario han sido robadas.
II. Profundizando la Inclusión Financiera
La IA es una herramienta poderosa para combatir la exclusión financiera al permitir a los bancos atender a poblaciones tradicionalmente desatendidas o sin un historial crediticio formal.
1. Uso de Datos Alternativos
Para aquellos solicitantes considerados de “alto riesgo” o simplemente invisibles para el sistema (por ejemplo, personas sin Buró de Crédito o la población no bancarizada), la IA pone en valor la poca información que pueden proporcionar:
Actividad Móvil: El uso y el patrón de pago del teléfono móvil son evaluados como indicadores de estabilidad y capacidad de endeudamiento .
Pagos de Servicios: El historial de pagos de servicios públicos (luz, agua, teléfono) se utiliza como un proxy para demostrar la responsabilidad financiera.
Al incorporar una gama más amplia de datos, los modelos impulsados por IA pueden ampliar las aprobaciones de crédito sin necesariamente incrementar los ratios de morosidad, facilitando el acceso a financiamiento justo para segmentos desatendidos.
2. Mayor Velocidad y Personalización
La automatización impulsada por la IA no solo reduce los costos operativos para las entidades, sino que mejora la experiencia del cliente al ofrecer una respuesta de aprobación crediticia en minutos. Esta rapidez es crucial en el sector de crédito al consumo, donde la necesidad de liquidez es inmediata.
III. El Futuro del Crédito: IA Generativa y Regulación
La próxima frontera en el crédito es la IA Generativa (IAG) , que se está integrando en las funciones de riesgo y cumplimiento normativo ( RegTech ).
Cumplimiento Normativo (Compliance): La IAG puede actuar como un experto virtual, entrenado para responder preguntas sobre regulaciones complejas y políticas internas, automatizar la comprobación del cumplimiento normativo y alertar sobre posibles infracciones.
Automatización de Controles: Los bancos pueden usar la IAG para redactar autoevaluaciones de riesgos y controles, o para automatizar la supervisión y detección de incidentes, liberando a los equipos humanos para tareas de mayor valor estratégico.
Sin embargo, a medida que la tecnología se vuelve más compleja, los reguladores han comenzado a advertir sobre los riesgos sistémicos, exigiendo transparencia (Explicabilidad) y gobernanza de datos para asegurar que los modelos sean justos y no introduzcan sesgos discriminatorios en las decisiones crediticias.
En resumen, la IA es el motor que impulsa la eficiencia bancaria y la inclusión financiera . Al gestionar el riesgo con una precisión sin precedentes y al utilizar datos alternativos, no solo está mejorando los márgenes de beneficio de las entidades, sino que está abriendo las puertas del crédito a millones de personas, redefiniendo el panorama financiero para el consumidor del siglo XXI.
Fuentes:
Argueta, J. (5 de agosto de 2025). La IA revoluciona el otorgamiento de créditos, ¿cómo te beneficia? El Economista .https://www.eleconomista.com.mx/finanzaspersonales/ia-revoluciona-otorgamiento-creditos-te-beneficia-20250805-771312.html
Atlax 360. (pies cuadrados). Inteligencia Artificial y Machine Learning para la gestión de riesgo crediticio . recuperado dehttps://atlax360.com/blog/inteligencia-artificial-machine-learning-gestion-riesgo-crediticio/
BBVA. (18 de octubre de 2018). La inteligencia artificial, un aliado de los bancos para prevenir riesgos .https://www.bbva.com/es/innovacion/la-inteligencia-artificial-un-aliado-de-los-bancos-para-prevenir-riesgos/
El País. (6 de febrero de 2022). Inteligencia artificial para conceder créditos a los desfavorecidos .https://elpais.com/planeta-futuro/red-de-expertos/2022-02-07/inteligencia-artificial-para-conceder-creditos-a-los-desfavorecidos.html
Funcas. (2024). Inteligencia artificial en banca: situación y perspectivas . recuperado dehttps://www.funcas.es/wp-content/uploads/2024/12/Inteligencia-artificial-en-banca-situacion-y-perspectivas.pdf
McKinsey y compañía. (1 de marzo de 2024). Cómo la IA generativa puede ayudar a los bancos a gestionar el riesgo y el cumplimiento normativo .https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/como-la-ia-generativa-puede-ayudar-a-los-bancos-a-gestionar-el-riesgo-y-el-cumplimiento-normativo/es
Compañía Vass. (3 de enero de 2023). El papel de la IA en banca: beneficios y riesgos .https://vasscompany.com/es/insights/blogs-articles/ia-en-banca-beneficios-y-riesgos/
