Por: Juan Carlos Torres Napa, CEO & Founder de Towers Consulting Group (TCG)
Panorama regional: ¿Por qué la IA es estratégica para las microfinanzas?
Durante los últimos cinco años la región ha visto un crecimiento sostenido del ecosistema fintech y la adopción de tecnologías de IA en servicios financieros. La combinación de alta penetración de smartphones, expansión de pagos digitales y un ecosistema regulatorio más amigable ha permitido que proyectos piloto de IA escalen hacia soluciones productivas. Organismos multilaterales (BID, CAF) y estudios del sector destacan que el número de fintechs se multiplicó en la última década, con un foco importante en productos dirigidos a poblaciones no bancarizadas o subatendidas. Esto debido a que la IA permite reducir costos, automatiza procesos, y —cuando se usa bien— mejora la precisión de evaluación crediticia para clientes sin historial crediticio o con limitada información.
- Desde Towers Consulting Group (TCG) venimos apoyando a las entidades microfinancieras del mercado local a una adopción ordenada, escalable y de alto impacto de la Inteligencia Artificial en su gestión estratégica y de negocios. Todo esto en base a la experiencia de nuestros consultores y la exitosa metodología de trabajo que aplicamos.
Aplicaciones concretas de IA en las microfinanzas
Los usos más frecuentes de la IA, con alto impacto en microfinanzas, incluyen:
Scoring alternativo: Modelos de machine learning que incorporan datos no tradicionales (comportamiento de pagos móviles, historial de recargas, datos de agregadores de pagos, e incluso señales de comportamiento en comercios electrónicos, redes sociales) permiten generar perfiles crediticios para personas y microempresas sin historial bancario.
Automatización y onboarding: Herramientas de visión computacional y OCR (Optical Character Recognition) aceleran KYC (identificación y verificación de documentos), reduciendo tiempos de alta y costos operativos.
Asistentes conversacionales: Chatbots basados en PLN (procesamiento de lenguaje natural) handling consultas básicas, gestión de pagos y educación financiera, liberando horas de atención humana para casos complejos.
Gestión de riesgo y monitoreo de cartera: Modelos de detección temprana de deterioro y fraude que combinan señales transaccionales y comportamiento permiten priorizar cobranzas y ajustar provisiones.
Productos personalizados: Ofertas dinámicas de microseguros, microahorro y crédito con condiciones ajustadas al comportamiento del cliente.
Resultados observados en pilotos y casos publicados comprueban la reducción del tiempo de decisión crediticia (de días a minutos), incremento en aprobación responsable y mejora en la eficiencia operativa.
Panorama y datos clave de Perú
Perú mantiene un ecosistema financiero con un sector microfinanciero relevante y una creciente presencia de fintechs especializadas en tecnologías afines. Algunos hechos que ilustran la oportunidad y el contexto son:
- Ecosistema fintech: reportes sectoriales (‘Fintech Radar’ y estudios regionales) muestran que el número de fintechs en LatAm creció fuertemente entre 2017 y 2023; en Perú operan numerosas fintechs locales y extranjeras (más de 150 actores activos reportados en 2024-2025), muchas de ellas enfocadas en pagos, préstamos e inclusión digital.
- Penetración digital: servicios como Yape mostraron cifras de millones de usuarios activos (a la fecha, ya supera los 14 millones), lo cual facilita la recolección de señales digitales útiles para scoring y otros modelos alternativos y despliegue de servicios financieros basados en IA.
- Importancia de la MYPE: las micro y pequeñas empresas representan más del 99% del tejido productivo en el país; su inclusión crediticia es clave para impacto social y económico, y las soluciones IA-first pueden ser un puente para evaluar y atender a estos clientes.
Riesgos, gobernanza y regulación
Aunque la IA ofrece grandes oportunidades, existen riesgos clave que las entidades microfinancieras deben gestionar:
- Calidad de datos y sesgos: Los modelos alimentados con datos incompletos o sesgados pueden reproducir discriminaciones y negar acceso a grupos vulnerables.
- Transparencia y explicabilidad: Reguladores y clientes exigen explicaciones comprensibles sobre decisiones crediticias automatizadas; prácticas de ‘explainable AI’ y documentación del modelo son esenciales.
- Privacidad y protección de datos: El uso de datos alternativos debe cumplir marcos locales e internacionales de protección de datos y consentimiento informado.
- Riesgo operacional y ciberseguridad: Automatización y dependencia tecnológica incrementan superficie de ataque y necesidad de controles.
Hoy en día, las entidades supervisoras como la SBS y el BCRP han intensificado la vigilancia sobre cambios estructurales y la incorporación de fintechs; Asimismo, hoy operan en el mercado empresas y organismos multilaterales que promueven buenas prácticas y capacidades para auditoría de modelos y evaluación de riesgo tecnológico.
Desde Towers Consulting Group (TCG), conocemos bien las realidades de las entidades microfinancieras, como las Cajas Municipales, por ejemplo, acerca de cómo se encuentran a nivel de talento especializado, arquitectura tecnológica, gobernanza de datos y necesidades críticas. Lo cual nos permite desarrollar proyectos de acompañamiento en la adopción de IA de manera ágil y contundente.
Recomendaciones prácticas para entidades microfinancieras
En la experiencia que tenemos en este tipo de proyectos, para que la IA potencie la inclusión y la sostenibilidad de las microfinanzas, es necesario que:
- Se prioricen casos de uso de bajo riesgo y alto impacto: onboarding automatizado, chatbots y scoring complementario que complemente (no reemplace) análisis humanos
- Se Implemente la gobernanza de datos y marcos de evaluación de sesgo: establecer métricas, tests A/B y monitoreo post-despliegue.
- Se diseñen mecanismos eficientes de transparencia al cliente: notificaciones claras, canales de apelación y reportes de impacto en variables de inclusión.
- Se realicen asociaciones estratégicas: las microfinancieras tradicionales puedan asociarse con empresas especialistas en IA para escalar soluciones sin absorber todas las inversiones iniciales. Siempre valorando su conocimiento en el Sector y con experiencia comprobada.
- Se establezcan políticas de capacitación y talento: invertir en equipos mixtos (negocio + ciencia de datos) y en formación continua.
- Se monitoreen indicadores de impacto: número de nuevos clientes atendidos, cambios en la tasa de aprobación, evolución de la mora por cohortes y medidas de bienestar financiero.
Reflexión final
La IA es una palanca poderosa para ampliar la inclusión financiera en microfinanzas, siempre que se implemente con marcos de gobernanza robustos y atención a la protección del cliente. En Perú, el tamaño del mercado, el crecimiento del ecosistema fintech y la disponibilidad de señales digitales hacen del país un terreno fértil para soluciones IA que atiendan a microempresas y hogares subatendidos. El enfoque pragmático (pilotos medibles, gobernanza y colaboración público-privada) permitirá convertir las capacidades tecnológicas en resultados de inclusión y resiliencia financiera en escenarios reales, sostenibles y de gran impacto para el País.