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Otorgamiento de crédito en 2026: ¿Qué factores evalúan las Fintech más allá del buró?
Las Fintech en México emplean inteligencia artificial y modelos de machine learning para analizar patrones de gasto, resiliencia financiera y datos alternativos —como historial de compras o actividad digital— en la aprobación de créditos.
Desde hace ya varios años, las instituciones otorgantes de crédito, en especial las Fintech, consideran otros factores para evaluar el riesgo de los solicitantes, ya no significa únicamente que revisen tu historial en buró, ¿qué factores consideran?
Durante la presentación del panel Estado del crédito en México y tendencias en 2026, Santiago Etchegoyen, jefe de tecnología en Uflow, subrayó que la inteligencia artificial interviene en el otorgamiento de créditos para analizar múltiples variables sin sesgos cognitivos propios de los seres humanos.
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En concreto, modelos de machine learning son la tecnología empleada para estudiar patrones de gasto, identificar señales tempranas de sobreendeudamiento, ajustar límites de crédito, predecir probabilidad de incumplimiento y reducir tiempos de aprobación.
A diferencia del pasado con contraseñas estáticas, los algoritmos actuales aprenden del comportamiento colectivo de millones de usuarios, con validaciones dinámicas de la identidad digital en un sistema de seguridad invisible de seguridad para el usuario, agregó Etchegoyen.
Esta clase de tecnología puede medir la resiliencia financiera del solicitante, esto es la capacidad de las personas para adaptarse y recuperarse rápidamente ante crisis económicas, como la pérdida de empleo, problemas de salud o imprevistos graves, explicó Sahari Cabello, jefa de estrategia de crédito de Spin.
Adicionalmente, datos de Círculo de Crédito muestran que, en México, una persona puede tardar en promedio 13 meses en reincorporarse al empleo formal y la rotación laboral promedio es de 20 meses. Por lo que, según los panelistas, la resiliencia financiera se vuelve un aspecto clave a la hora de la aprobación de préstamos.
El uso de datos alternativos permite que más personas, incluidas aquellas sin historial bancario, puedan acceder a financiamiento, por tanto, se promueve la inclusión en un entorno donde la mayoría de las transacciones continúan en la informalidad, aseguraron los 3 panelistas.
El papel de los datos alternativos
Los datos alternativos en el otorgamiento de crédito son información no tradicional, externa a los burós de crédito clásicos, utilizada para evaluar la solvencia y comportamiento de pago de un solicitante. De acuerdo con los panelistas, esta información son señales digitales que ayudan a construir un perfil financiero más amplio de la persona en cuestión.
En ese sentido, este tipo de datos pueden incluir: facturas de planes telefónicos, historial de compras en línea, uso de billeteras digitales, movimientos bancarios en tiempo real (con autorización), inclusive redes sociales del solicitante.
Santiago Etchegoyen enfatizó que factores económicos y de acceso al sistema bancario influyen directamente en la estabilidad financiera de las personas. Las fintech intentan medir esa estabilidad con más variables que el sistema tradicional.
Actualmente, obtener un crédito ya no depende únicamente de tu pasado financiero, sino de tu comportamiento económico integral y digital.
¿Tienes dudas? Escribe a david.balanzar@eleconomista.mx
