En 2024, el scoring crediticio se encuentra en una etapa de transformación significativa. Las instituciones financieras están integrando datos tradicionales, como el historial de pagos y la situación crediticia, con datos alternativos, como el comportamiento en redes sociales y el historial de compras en línea. Esta combinación, impulsada por avances en inteligencia artificial (IA) y machine learning, permite una evaluación más precisa y personalizada del riesgo crediticio.

El auge del crédito digital

En un mundo cada vez más digitalizado, el mercado global de fintech está proyectado a alcanzar los 305 mil millones de dólares para 2025. Este crecimiento está impulsando la adopción de modelos de scoring crediticio que integran datos alternativos, lo que permite a las fintechs ofrecer créditos a una base de clientes más amplia y diversificada. En países como India y Brasil, por ejemplo, la inclusión de datos alternativos ha permitido que millones de personas previamente desatendidas por el sistema financiero accedan a créditos.

Mejorando la precisión y la inclusión

Según un reporte reciente de Experian, el uso de datos alternativos ha permitido a las instituciones financieras aumentar la precisión de sus modelos de scoring en un 30%, lo que se traduce en una reducción significativa del riesgo crediticio. Además, el 78% de las empresas que han adoptado estos modelos reportan una mejora en la inclusión financiera, permitiendo que personas sin historial crediticio accedan a préstamos por primera vez.

Impacto en la conversión de créditos

Datos de la consultora McKinsey indican que las instituciones financieras que han implementado esta fusión de datos han visto un incremento del 20% en la tasa de conversión de créditos. Esto no solo beneficia a las empresas, que pueden ampliar su cartera de clientes, sino que también ofrece una experiencia más ágil y personalizada para los usuarios, quienes pueden obtener créditos en cuestión de minutos.

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