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El score alternativo está revolucionando la forma en que instituciones financieras y fintechs evalúan a solicitantes sin historial crediticio convencional, impulsando la inclusión financiera.
La puntuación de crédito alternativa emplea fuentes de datos no tradicionales para estimar la solvencia de personas excluidas del sistema bancario clásico. A través de algoritmos avanzados, se analizan parámetros que van más allá de préstamos previos:
Empresas especializadas, como JuicyScore, recopilan más de 220 parámetros derivados del comportamiento y del entorno digital, sin necesidad de obtener datos personales sensibles.
Este modelo amplía el acceso al crédito a colectivos que hasta ahora quedaban fuera de los burós tradicionales:
Para estos grupos, obtener un crédito o una hipoteca era casi imposible; ahora, pueden demostrar su solvencia a través de comportamientos cotidianos y digitales.
El alcance del scoring alternativo crece cada año. Según la CFPB de EE.UU., 26 millones de estadounidenses carecen de historial crediticio, y 19 millones más tienen un expediente insuficiente para recibir préstamos tradicionales.
A nivel mundial, más de 1 400 millones de adultos están fuera del sistema financiero formal; en economías de bajos ingresos, menos del 10 % figura en registros públicos de crédito.
Países como República Dominicana ya implementan estas puntuaciones para facilitar créditos hipotecarios de interés social a familias de bajos ingresos, demostrando un impacto tangible y positivo.
La evaluación no se limita a la capacidad de pago histórica. Se realiza un análisis en tiempo real del comportamiento digital para detectar patrones fiables o de posible fraude. Entre los parámetros más relevantes:
Estos datos se combinan y calzan en modelos de machine learning que arrojan una calificación instantánea, dinámica y más representativa de la situación actual del solicitante.
Pese a sus beneficios, el scoring alternativo enfrenta retos:
Privacidad y reticencia: Muchos usuarios dudan en compartir hábitos personales y datos de navegación. Regulación estricta: Las leyes varían según region y exigen transparencia en el uso de datos. Sesgos algorítmicos: Un mal entrenamiento puede excluir perfiles vulnerables en lugar de incluirlos.
Por ello, es esencial que las entidades mantengan altos estándares de seguridad y mecanismos de auditoría para garantizar un uso ético y legal de la información.
Para maximizar los beneficios y minimizar riesgos, se sugieren las siguientes acciones:
Se prevé que, con el avance de la analítica y la inteligencia artificial, estos modelos se perfeccionarán y serán más comunes en todo el mundo, especialmente donde la bancarización aún es baja.
El score alternativo representa una perspectiva más inclusiva del crédito, capaz de reducir brechas y ofrecer oportunidades financieras a millones de personas que antes veían cerradas sus puertas.
En un futuro cercano, esta tecnología fomentará economías más justas y resilientes, donde cada individuo tenga la posibilidad de demostrar su solvencia sin depender de un pasado crediticio que tal vez nunca tuvo.
Referencias
