Artículo publicado en la edición 246 de la revista Microfinanzas
https://statuscomunicaciones.pe/microfinanzas/M246.pdf
- La informalidad y la asimetría de información limitan el crédito microfinanciero, pero la data alternativa –pagos digitales, billeteras electrónicas– permite evaluar riesgos más allá del historial tradicional. El reto: usar estos datos con gobernanza, ética y sin generar sobreendeudamiento.
- La problemática del acceso al financiamiento de los microempresarios es una realidad global. En distintas conferencias internacionales en las que he participado recientemente, se repite un patrón común en diversos países: información incompleta, alta asimetría de información y, en muchos casos, informalidad estructural — ya sea por razones tributarias, regulatorias o por la propia dinámica de subsistencia de estos negocios.
- Esta asimetría de información dificulta significativamente la evaluación del riesgo crediticio. Sin una base sólida y estandarizada de datos, los modelos tradicionales pierden capacidad predictiva y cada institución termina construyendo una visión distinta del mismo cliente. En consecuencia, la incertidumbre sobre la capacidad de pago se incrementa, afectando tanto la aprobación como las condiciones del crédito.
- Las fuentes tradicionales, si bien son necesarias, suelen ser insuficientes en este segmento. En muchos casos, la información financiera disponible — como estados financieros del negocio — es auto declarada y carece del nivel de confiabilidad requerido para una evaluación robusta. Esto limita la capacidad de los modelos para capturar la verdadera realidad económica del microempresario.
Como resultado de estos desafíos, el riesgo de otorgamiento es percibido como elevado, lo que con frecuencia deriva en rechazos de crédito o en condiciones poco competitivas, perpetuando así la brecha de acceso financiero.
(…) el uso de data alternativa, entendida como aquella información que complementa —y en algunos casos suple— el historial crediticio tradicional.
Esta incluye, entre otros, datos provenientes de pagos digitales, uso de billeteras electrónicas, transacciones en POS, actividad en plataformas digitales y/o pagos de servicios básicos
Data alternativa
- Frente a este contexto, ha emergido una tendencia global orientada a cerrar esta brecha: el uso de data alternativa, entendida como aquella información que complementa —y en algunos casos suple— el historial crediticio tradicional. Esta incluye, entre otros, datos provenientes de pagos digitales, uso de billeteras electrónicas, transacciones en POS, actividad en plataformas digitales y/o pagos de servicios básicos.
- El valor de esta información radica en que permite capturar señales de comportamiento económico real, muchas veces invisibles para el sistema financiero tradicional, ampliando la capacidad de evaluar a clientes previamente “no visibles”.
- En esta línea, el reporte del International Finance Corporation (IFC) “Cracking the Credit Code: Alternative Data and AI for Financial Inclusion” evidencia que los modelos basados únicamente en data tradicional tienden a excluir a individuos y pequeños negocios sin historial crediticio, generando segmentos “invisibles” para el sistema.
La incorporación de data alternativa, combinada con técnicas analíticas avanzadas, puede mejorar significativamente la capacidad predictiva y contribuir a reducir las brechas de acceso al crédito.
Sin embargo, es importante enfatizar que el desafío ya no es solo acceder a más datos, sino usar la data alternativa de manera responsable, transparente y gobernada. A medida que ampliamos la frontera de información, también ampliamos nuestra responsabilidad: asegurar el consentimiento del cliente, proteger su privacidad, evitar sesgos y garantizar que las decisiones sean explicables y justas. En este contexto, la confianza se convierte en un activo tan crítico como el propio dato.
Al mismo tiempo, estamos viendo una transformación más profunda en la forma en que el crédito se origina y se distribuye. Estamos transitando hacia un modelo donde el financiamiento ya no es un producto aislado, sino que se integra dentro de ecosistemas digitales y modelos de embedded finance.
El crédito comienza a insertarse en plataformas donde ocurre la actividad económica —marketplaces, aplicativos de pago, sistemas contables o cadenas de suministro — permitiendo decisiones en tiempo real, basadas en datos contextuales y no solo históricos. Este cambio redefine no solo cómo evaluamos el riesgo, sino también dónde y cuándo ocurre la decisión crediticia.
No obstante, esta evolución trae consigo un balance que debemos gestionar cuidadosamente: el trade-off entre inclusión y riesgo.
Si bien la data alternativa permite ampliar el acceso al crédito, también existe el riesgo de:
• sobreestimar la capacidad de pago a partir de señales incompletas
• generar sobreendeudamiento en segmentos vulnerables, y/o
• construir modelos con sesgos no evidentes
El desafío, por tanto, no es simplemente aprobar más, sino aprobar mejor, asegurando crecimiento con calidad y sostenibilidad.
Adicionalmente, el uso de data alternativa no está exento de desafíos operativos relevantes:
• Acceso y disponibilidad de datos. La información proviene de múltiples fuentes, con distintos formatos y sin estándares homogéneos, lo que dificulta su integración y comparación.
• Privacidad y uso ético de la información. Gran parte de esta data puede ser personal y sensible (ubicación, hábitos digitales, interacciones), lo que exige mecanismos robustos de consentimiento y gobernanza.
• Calidad de la información. Puede ser incompleta, inconsistente o manipulable, introduciendo ruido en los modelos.
• Modelamiento y explicabilidad. La complejidad de los modelos requiere asegurar validación continua y capacidad de explicación.
• Capacidades tecnológicas y analíticas. Se requieren inversiones relevantes en infraestructura y talento especializado.
“La incorporación de data alternativa, combinada con técnicas analíticas avanzadas, puede mejorar significativamente la capacidad predictiva y contribuir a reducir las brechas de acceso al crédito”
Asimismo, es importante reconocer que, aunque la data alternativa amplía significativamente el espectro de evaluación, no resuelve completamente la exclusión financiera.
Existen segmentos — especialmente los microempresarios más informales o con baja digitalización — que aún permanecen fuera del radar, lo que nos recuerda que la inclusión es un proceso gradual y multifactorial. Finalmente, la regulación jugará un rol clave en la evolución de este ecosistema.
A medida que el uso de data alternativa se expande, los marcos regulatorios continuarán evolucionando para equilibrar innovación, inclusión y protección del usuario, asegurando que el desarrollo de estas soluciones se dé de manera sostenible, responsable y alineada con la confianza del sistema financiero.
“A medida que el uso de data alternativa se expande, los marcos regulatorios continuarán evolucionando para equilibrar innovación, inclusión y protección del usuario, asegurando que el desarrollo de estas soluciones se dé de manera sostenible, responsable y alineada con la confianza del sistema financiero”