El crédito ya no depende solo del historial bancario: cómo la analítica avanzada está abriendo puertas en las microfinanzas

Artículo publicado en la edición 247 de la revista Microfinanzas

https://statuscomunicaciones.pe/microfinanzas/M247.pdf

• El Perú tiene un problema de fondo: más de 5.4 millones de emprendedores —el 41% de quienes tienen un negocio registrado ante la Sunat— operan al margen del crédito formal. 

• No porque sean malos pagadores, sino porque el sistema financiero tradicional no cuenta con las herramientas para evaluarlos. Esa brecha, sin embargo, está empezando a cerrarse.

La inteligencia artificial, la analítica avanzada y la incorporación de data alternativa están redefiniendo la manera en que las entidades financieras identifican el riesgo, aprueban créditos y gestionan sus carteras. Para las microfinancieras, cajas y financieras —instituciones con presencia en regiones donde la banca comercial llega poco—, estas tecnologías representan una oportunidad inédita: acceder a las mismas capacidades analíticas que históricamente estuvieron reservadas a los grandes bancos.

• Fue precisamente ese escenario el que Equifax puso sobre la mesa en su reciente Equifax Executive Insights, un espacio en el que confluyen actores del sistema financiero, asegurador, fintech y de telecomunicaciones para debatir cómo convertir los datos en decisiones más precisas, inclusivas y sostenibles.

• En la siguiente entrevista, Maurice Prevost, Managing Director de Equifax Perú, explica por qué la transformación del ecosistema financiero peruano ya no depende solo de la tecnología disponible, sino de la voluntad de las organizaciones para adoptarla, y qué papel jugará la data en la construcción de un sistema de crédito más justo para quienes mueven la economía desde abajo.

Durante el Executive Insights participaron representantes de banca, seguros, fintech y telecomunicaciones, entre otros. ¿Qué preocupaciones o desafíos encontró más presentes entre los distintos actores del ecosistema financiero?

• A pesar de pertenecer a industrias distintas y atender perfiles de clientes diferentes, todo se reduce a dos retos: precisión en el riesgo y fricción cero en la seguridad. El mercado ya superó la etapa de discutir si debemos usar datos; el desafío hoy es la monetización y la precisión de esos datos.

• En originación y cobranza, el reto es integrar fuentes de datos alternativos para entender y perfilar con exactitud a clientes que, tradicionalmente, han sido invisibles para el sistema. A nivel de seguridad, el aumento del fraude sofisticado nos obliga a desplegar defensas tecnológicas que actúen en segundo plano. 

• Hoy las organizaciones buscan reducir el impacto del fraude sin afectar la experiencia del consumidor, un equilibrio que se ha vuelto fundamental.

La IA está redefiniendo todas las industrias. Como líder de Equifax en un país como el Perú, ¿cuál es su visión sobre el impacto real que tendrá la inteligencia artificial, no solo para hacer negocios más eficientes, sino para transformar el ecosistema financiero peruano en los próximos años?

• A nivel global, muchas empresas han encontrado en la IA un aliado operativo y estratégico.  Sin embargo, desde Equifax contamos con la capacidad de aplicarla de una manera en la que ya podemos afirmar que nos permite potenciar el panorama del sistema de crédito en el Perú. Este impacto ya no es una promesa: se está materializando en tres frentes.

• El primero es la inclusión financiera de emprendedores y pymes. La IA nos permite ir más allá del historial tradicional. A través de nuevos modelos predictivos avanzados, podemos visibilizar hoy a miles de emprendedores, analizando no solo su riesgo de mora, sino su verdadera capacidad de pago y su potencial de crecimiento. Esto es abrirle la puerta del crédito a quienes realmente mueven la economía.

• El segundo frente es la gestión de riesgo anticipada. Tradicionalmente, el modelo de gestión de cobranzas en nuestro país ha funcionado como una reacción al impago. Hoy la analítica nos permite identificar patrones de estrés financiero antes de que ocurran, entregando a las empresas la capacidad de proteger sus carteras y ofrecer salidas viables a sus clientes de forma preventiva y, definitivamente, menos agresiva.

¿Y cuál sería el tercer frente?

• La hiperpersonalización, no solo para el consumidor final, sino también para el mercado empresarial.  La tecnología nos da la flexibilidad operativa suficiente para diseñar soluciones de datos a la medida: desde potenciar las decisiones de grandes empresas con alta capacidad financiera, hasta entregarle a pequeños y microempresarios las herramientas exactas que necesitan para escalar sus negocios de forma segura.

Más allá de la tecnología, ¿cree que las entidades financieras también necesitan cambiar su cultura de toma de decisiones para adaptarse a esta nueva etapa de transformación analítica y digital?

• Absolutamente. Una empresa puede tener los modelos predictivos más sofisticados del mercado, pero si el área de finanzas o el analista de riesgos siguen priorizando su intuición por encima del algoritmo, la inversión no logrará la sinergia esperada. El mayor choque cultural que enfrentarán hoy las organizaciones que opten por implementar nuevas tecnologías es el de la adopción.

• Vemos que las entidades financieras exitosas están impulsando dos cambios radicales. El primero es reducir el peso del “ojo experto”. En el mercado peruano, históricamente, el crédito se ha otorgado sobre la base del instinto del evaluador y de algunas variables muy tradicionales.

• Las empresas que busquen integrar IA en un análisis predictivo deberán empujar a la organización a confiar en la data; un reto especialmente grande cuando el modelo analítico puede contradecir creencias arraigadas o recomendar aprobar un perfil que antes era descartado casi de manera automática.

• El segundo cambio es la explicabilidad del dato. Los científicos de datos no deberían operar de manera aislada; tienen que hablar el idioma del negocio. Si un algoritmo de IA rechaza una operación, ese modelo debe ser transparente y explicable. Si el oficial de crédito no entiende por qué el modelo tomó una decisión, es poco probable que lo defienda frente al cliente. Y es esa fricción la que puede obstaculizar una transformación digital genuina.

El fraude digital ha evolucionado hacia la manipulación humana con redes muy sofisticadas. Desde una perspectiva de liderazgo de la industria, ¿por qué es crítico que las empresas dejen de ver la seguridad como un esfuerzo aislado y adopten un modelo colaborativo?

• Es bastante evidente que el fraude ha dejado de ser un ataque oportunista para convertirse en una industria altamente organizada, que ha basado muchas de sus estrategias en la ingeniería social y la manipulación humana a gran escala. Frente a esta realidad, una de las propuestas que planteamos en el Equifax Executive Insights fue dejar de abordar esta amenaza de manera aislada y transitar hacia un modelo colaborativo.

• En primer lugar, es posible identificar patrones y similitudes entre los mismos sistemas de fraude que existen. Los defraudadores comparten herramientas, bases de datos y tácticas con gran rapidez, respondiendo a una red de “ingeniería del fraude” que se articula de manera muy eficiente. Si las instituciones financieras y las empresas tecnológicas no compartimos conocimientos sobre señales de alerta y patrones de comportamiento, siempre estaremos un paso atrás.

• Por otro lado, los ataques rara vez se dirigen a una sola entidad; normalmente exploran vulnerabilidades en distintos sectores. Un enfoque colaborativo permite detectar amenazas en una industria y alertar preventivamente a las demás. El fraude no solo genera pérdidas económicas: también erosiona la confianza de los ciudadanos en la economía digital. Cuando colaboramos, protegemos activos, pero también protegemos el proceso de digitalización del país. La seguridad debe ser ese espacio común.

El sector microfinanciero es el motor del emprendimiento en el país. ¿De qué manera la integración de modelos con análisis de “data alternativa” está cambiando las reglas del juego para visibilizar a aquellos microempresarios que el sistema tradicional no lograba evaluar?

• Para el sistema financiero tradicional, si un microempresario opera fuera del sector regulado, simplemente es invisible. Históricamente, esa falta de historial formal se traducía en un rechazo automático o en tasas de interés muy elevadas por concepto de “seguridad”. La data alternativa rompe este círculo vicioso y visibiliza directamente a esa economía. En Equifax materializamos esto integrando más de 1,600 atributos analíticos. Cruzamos el perfil bancario con el comportamiento en el sector no regulado y sumamos capas de información clave: data de consumidor en telecomunicaciones y variables geoespaciales.

• Al entender el arraigo comercial y el cumplimiento con proveedores, destruimos la asimetría de información. La microfinanciera abandona la intuición y calcula el riesgo con mayor precisión, ofreciendo condiciones de crédito justas a quienes el sistema descartaba por defecto.

“La data alternativa rompe el círculo vicioso que condenaba al microempresario al rechazo automático…”

¿Cómo impacta esto en los tiempos de respuesta para el emprendedor?

• El impacto definitivo de esta tecnología radica en la velocidad de procesamiento. Nuestra infraestructura inyecta esta analítica avanzada en los motores de decisión mediante inteligencia artificial en fracciones de segundo. Transformamos procesos que exigían días de verificación física en evaluaciones instantáneas, lo que facilita habilitar desembolsos digitales inmediatos directamente al celular del emprendedor.

Históricamente, las herramientas de analítica predictiva avanzada parecían exclusivas de la gran banca comercial. ¿Qué significa para el país y para el sector MYPE que las cajas y financieras puedan hoy apalancarse en la misma tecnología global para competir y crecer de forma segura?

• Que las cajas y financieras puedan acceder hoy a tecnologías analíticas de clase mundial representa una gran oportunidad para el país y, especialmente, para el sector MYPE. En los últimos años hemos visto cómo las entidades financieras han transformado su manera de relacionarse con los clientes, y hoy esas capacidades también están al alcance de las instituciones microfinancieras.

• Esto genera, al menos, tres impactos importantes. El primero es la nivelación de la cancha competitiva: al acceder a herramientas analíticas avanzadas, las instituciones microfinancieras pueden ofrecer productos más sofisticados, tomar decisiones más precisas y competir en mejores condiciones, dinamizando el mercado en beneficio de los emprendedores.

• El segundo es la posibilidad de crecer de manera más segura y sostenible. Históricamente, gran parte del crecimiento de las microfinanzas se ha apoyado en el conocimiento y la experiencia del analista de campo. Hoy ese expertise puede complementarse con analítica predictiva, permitiendo escalar las carteras sin incrementar de manera desproporcionada los niveles de riesgo.

¿Y el tercer impacto?

• La descentralización. Las cajas y financieras tienen la capacidad de llegar a regiones y segmentos donde la banca tradicional tiene presencia limitada. Dotarlas de herramientas basadas en inteligencia artificial significa llevar innovación, eficiencia y seguridad financiera a más provincias y zonas rurales, contribuyendo al desarrollo de un ecosistema financiero más maduro e inclusivo. Para Equifax, esto implica poner capacidades globales al servicio de la economía peruana.

Frente a un escenario inflacionario y con los ratios de morosidad al alza, ¿cuál es el nuevo paradigma que deben adoptar las empresas para mantener carteras sanas sin deteriorar la relación a largo plazo con el consumidor?

• Ante el incremento de la morosidad y la presión inflacionaria, las empresas deben evolucionar hacia lo que podríamos llamar una cobranza inteligente y empática. Ya no se trata de ejecutar procesos masivos de recuperación, sino de combinar analítica, prevención y cercanía con el cliente. El primer pilar es lasegmentación predictiva dinámica. Hoy las entidades no pueden esperar a que el cliente caiga en mora para actuar. 

• La inteligencia artificial permite identificar señales tempranas de alerta —como cambios en hábitos de consumo o pequeños retrasos en otros compromisos financieros—, lo que facilita intervenir de manera preventiva antes de que el cliente se sobreendeude. Esto protege tanto la cartera como la salud financiera del usuario.

“Una empresa puede tener los modelos predictivos más sofisticados, pero si el analista sigue priorizando su intuición por encima del algoritmo…”

¿Cómo se traduce esto en la relación concreta con cada cliente?

• El segundo pilar es la flexibilidad basada en data y no en intuición. En lugar de aplicar políticas de refinanciación rígidas, las empresas deben aprovechar la analítica avanzada para entender cuál es la capacidad real de pago de cada cliente en un contexto económico determinado y, a partir de ello, ofrecer alternativas que realmente pueda cumplir. Esto ayuda a evitar ciclos recurrentes de incumplimiento y demuestra un compromiso genuino con la situación del consumidor.

• Finalmente, es fundamental priorizar el valor de largo plazo de la relación con el cliente. Una gestión de cobranza agresiva puede generar resultados inmediatos, pero también deteriora una relación construida durante años. Por el contrario, una estrategia basada en datos, cercanía y comprensión permite que el cliente mantenga su vínculo con la entidad y continúe creciendo junto a ella cuando las condiciones económicas mejoren. En tiempos de incertidumbre, el liderazgo se mide por la capacidad de usar la información para tomar decisiones más justas, tanto para el consumidor como para la empresa.

En un contexto donde el sistema financiero enfrenta presión simultánea por inclusión, riesgo, fraude y transformación digital, ¿qué rol quiere asumir Equifax dentro de la evolución del ecosistema financiero peruano en los próximos años?

• En los próximos años, nuestro rol es consolidarnos como un aliado tecnológico que aterrice toda esta transformación en la práctica. Nuestra primera prioridad es mitigar el riesgo latente de la invisibilidad financiera. La incorporación de data alternativa en nuestros nuevos modelos predictivos permitirá dejar de rechazar a los emprendedores simplemente por no tener un historial bancario considerado “ideal”. Habilitamos decisiones precisas que abren las puertas reales del financiamiento.

• Dar más crédito y conocer mejor al cliente implica mover un mayor volumen de información, y ahí es donde entra el concepto de Open Finance. Con la hoja de ruta de la SBS en marcha, aportamos la infraestructura para que esa integración de datos funcione, pero bajo una regla innegociable: la privacidad. Ayudamos al mercado a equilibrar la innovación con el cumplimiento normativo, garantizando que el intercambio de datos respete las leyes de protección y que el cliente mantenga en todo momento el control de su información.

• Sabemos que un ecosistema más interconectado exige defensas mucho más robustas. Por eso blindamos todo este ciclo con herramientas de prevención en tiempo real, para asegurar que la apertura de canales y el flujo de datos no se traduzcan en vulnerabilidades frente al fraude sofisticado. Al final, buscamos democratizar esta tecnología: que tanto un banco corporativo como una microfinanciera regional tengan el mismo nivel de respaldo para crecer, operar con seguridad y liderar la economía digital del país.

Un nuevo impulso para las microfinanzas

• La evolución del sistema financiero exige hoy combinar inclusión, eficiencia y gestión responsable del riesgo. En ese escenario, la inteligencia artificial, la analítica avanzada y la data alternativa están permitiendo a las entidades comprender mejor a los clientes, ampliar el acceso al crédito y fortalecer la sostenibilidad de sus carteras.

• “Para las microfinancieras, cajas y financieras, estas capacidades representan una oportunidad para acelerar la inclusión de los más de 5.4 millones de emprendedores que aún permanecen fuera del crédito formal. Sin embargo, aprovechar este potencial también requiere que las organizaciones comprendan cómo están evolucionando los usuarios financieros y qué nuevas herramientas existen para responder a sus necesidades”; dice Maurice Prevost, Managing Director de Equifax Perú. 

• La posibilidad de identificar mejor el riesgo, prevenir el fraude y construir soluciones más personalizadas será determinante para el desarrollo de un ecosistema financiero más inclusivo, resiliente y preparado para responder a las necesidades reales de los emprendedores peruanos, concluye. En ese camino, la tecnología y el uso inteligente de los datos serán aliados clave para acelerar la inclusión financiera en el país.