- Scoring alternativo: las fintech pueden reinventar las reglas del acceso al crédito en México
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El 40% de la población trabaja en la informalidad en este país, por tanto, los modelos crediticios tradicionales han quedado obsoletos.
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Las empresas fintech pueden liderar la transformación con IA, datos alternativos y alianzas estratégicas para incluir a millones de personas fuera del sistema
El acceso al crédito en México, históricamente limitado por el historial crediticio y la documentación formal de ingresos, ha dejado fuera a millones de personas. El sistema tradicional —basado en burós, nómina y garantías— es insuficiente en un país donde el 43.7% de la población trabaja en la informalidad y más del 68% en zonas rurales carece de ingresos comprobables. Este vacío ha sido aprovechado por actores del sector fintech, que están rompiendo las reglas del juego financiero mediante el uso de datos alternativos y modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial.
Según el Reporte FinTech 2025 de la Asociación FinTech México, solo el 26.3% de las personas que solicitaron su primer crédito (“new-to-credit”) en 2023 lograron obtenerlo. Para quienes ya contaban con historial, la tasa de aprobación fue de 50%, lo que muestra un sesgo estructural del sistema que favorece a quienes ya están dentro.
Un mercado amplio, pero invisible
El fenómeno de los credit invisibles —personas sin historial formal de crédito— representa una barrera crítica para la inclusión financiera. Este grupo incluye jóvenes, mujeres, trabajadores independientes, pequeños comercios y habitantes de zonas rurales o semiurbanas. En 2023 se registraron más de 5 millones de consultas crediticias sin historial previo (“NO-HIT”), pero apenas 926 mil de esas personas accedieron finalmente a un crédito.
Aquí es donde entra el papel transformador de las fintech. Al adoptar datos alternativos como patrones de uso de telefonía móvil, comportamiento digital, pagos de servicios básicos y facturación electrónica, estas empresas están desarrollando modelos de riesgo más precisos, ágiles e inclusivos.
Scoring alternativo: los datos que importan
Los datos que permiten obtener un scoring alternativo, dan la posibilidad de construir perfiles financieros de personas o empresas que no tienen historial bancario. Incluyen información como:
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Datos móviles: patrones de llamadas, antigüedad de la línea, cambios de dispositivo y frecuencia de uso. Estos datos ayudan a detectar estabilidad del usuario y prevenir fraudes. Las líneas con actividad inusual tienen hasta 70% más probabilidades de estar asociadas con intentos fraudulentos.
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Pagos de servicios: el historial de pagos de luz, agua, gas o telefonía permite inferir responsabilidad financiera en personas sin crédito formal.
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Comportamiento digital: uso de apps, navegación web, compras en línea y transacciones en wallets digitales ofrecen pistas claras sobre hábitos de consumo y solvencia.
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Facturación electrónica y estabilidad laboral: datos especialmente útiles para PYMES y trabajadores independientes que no cuentan con recibos de nómina, pero que tienen flujos constantes de ingresos.
Estas fuentes se cruzan en modelos de machine learning que permiten a las fintech originar crédito en tiempo real, con tasas de aprobación hasta 19% más altas que los bancos tradicionales y sin comprometer el nivel de morosidad.
La Inteligencia Artificial como motor
La incorporación de esta tecnología ha sido clave en esta transformación. Los modelos predictivos utilizados no solo reducen el tiempo de análisis —de días a minutos—, sino que también detectan patrones complejos entre diferentes tipos de datos. Algoritmos como árboles de decisión y redes neuronales permiten evaluar no solo si alguien ha pagado sus deudas en el pasado, sino si su comportamiento actual lo hace un buen candidato para recibir crédito.
Un valor adicional de la IA es su capacidad para procesar datos no estructurados. Por ejemplo, algoritmos de procesamiento de lenguaje natural pueden analizar textos de solicitudes o redes sociales, mientras que sistemas de reconocimiento de imágenes permiten validar documentos de identidad o comprobantes de ingresos digitales.
Esta combinación ha permitido crear procesos de originación más seguros, precisos y escalables, especialmente útiles para atender a poblaciones desatendidas y reducir el riesgo operativo.
Nuevos actores, nuevas alianzas
Esta transformación no se da en el vacío. La necesidad de acceder a datos alternativos ha generado nuevas alianzas estratégicas entre fintechs, operadoras de telecomunicaciones, empresas de servicios, plataformas de e-commerce y agregadores de datos. A diferencia del sistema bancario tradicional, que se basa en integración vertical, el ecosistema fintech es multidimensional.
Esto ha impulsado la creación de infraestructura tecnológica compartida: APIs abiertas, plataformas de scoring alternativo y sistemas de verificación digital que ahora también son utilizados en verticales como seguros, inversiones y pagos.
Además, ha fomentado la especialización. Algunas empresas se enfocan exclusivamente en segmentos como trabajadores independientes, usando facturación electrónica. Otras atienden a zonas rurales con datos de conectividad móvil específicos. Este nivel de enfoque ha permitido capturar nichos altamente rentables y mejorar el diseño de productos financieros personalizados.
Riesgos reales, soluciones urgentes
El avance tecnológico también implica nuevos desafíos. La ciberseguridad y la privacidad de los datos se vuelven prioritarias. A medida que las fintech manejan más datos personales, se vuelven blancos atractivos para ataques. Por eso, el cumplimiento regulatorio y la transparencia en el uso de la información deben ir a la par del desarrollo técnico.
La brecha digital también es un obstáculo. En zonas rurales, el acceso a internet y dispositivos móviles sigue siendo limitado, lo cual restringe el alcance de estas soluciones. Además, los bajos niveles de educación financiera dificultan que muchos usuarios entiendan cómo funciona su perfil de riesgo y qué datos están compartiendo.
Por otro lado, la interoperabilidad técnica entre plataformas sigue siendo baja. La falta de estándares comunes en APIs y protocolos de datos genera fricción entre instituciones y limita el escalamiento de modelos crediticios alternativos.
Qué sigue: oportunidades y llamados a la acción
La Asociación FinTech México identifica varias líneas de acción para escalar esta transformación:
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Actualizar la regulación para permitir el uso responsable de datos alternativos, manteniendo siempre la protección al consumidor como eje central.
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Fomentar alianzas estratégicas entre fintechs e instituciones tradicionales, lo que permitiría acelerar la adopción de nuevas tecnologías en el sistema financiero existente.
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Promover la alfabetización financiera digital, de modo que más personas comprendan cómo se utilizan sus datos y puedan interactuar de manera informada con productos financieros.
También se identifican oportunidades para distintos actores:
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Para el sector fintech: ampliar su base de clientes, mejorar la rentabilidad por usuario y posicionarse en segmentos subatendidos con alto potencial.
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Para los inversionistas: acceder a nuevos perfiles de clientes —como mujeres emprendedoras y jóvenes profesionistas— con buen comportamiento financiero, pero escasa representación en el sistema tradicional.
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Para los reguladores: avanzar hacia un marco normativo adaptativo, capaz de equilibrar innovación tecnológica con estabilidad sistémica y protección al usuario.
La evaluación crediticia en México está viviendo un punto de inflexión. El modelo tradicional ya no alcanza para cubrir la realidad económica del país. Frente a esto, se ha demostrado que es posible medir el riesgo de forma más precisa, más justa y más inclusiva, utilizando datos que reflejan el comportamiento real de las personas.
La pregunta para el sector financiero ya no es si adoptar estos modelos, sino cuándo y cómo hacerlo. En esa respuesta se juega el futuro de la inclusión financiera en México.
