Por muchos años, buena parte de la evaluación crediticia se apoyó en el historial de pago, el nivel de endeudamiento, la antigüedad crediticia y el comportamiento frente a préstamos anteriores. Si bien este esquema todavía es importante, empieza a mostrar limitaciones a medida que las personas dejan huellas económicas fuera de los canales tradicionales.
Los movimientos en cuentas y billeteras digitales, los pagos de servicios, la información transaccional y otras fuentes pueden aportar una mirada más actual sobre la situación financiera de un solicitante. Estos datos alternativos ayudan a detectar señales complementarias y permiten evaluar perfiles que, con los métodos habituales, pueden resultar difíciles de clasificar.
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Qué son los datos alternativos y qué señales suman al historial crediticio
En términos generales, los datos alternativos son aquellos que no forman parte del conjunto de información utilizado por los modelos de scoring tradicionales, pero que pueden aportar señales sobre la capacidad o el comportamiento de pago de una persona o empresa. Su objetivo es hallar indicadores que ayuden a entender mejor la situación financiera actual de un solicitante, sobre todo cuando su historial crediticio es corto, inexistente o insuficiente.
De acuerdo con el 2025 Alternative Credit Data Impact Report de LexisNexis Risk Solutions y Datos Insights, el 61% de los prestamistas relevados ya integra o planea integrar nuevas fuentes de datos e indicadores en tiempo real para mejorar la evaluación de la salud financiera de sus clientes. Esto puede incluir información transaccional de cuentas bancarias y billeteras digitales, telecomunicaciones, pagos de servicios, alquileres, movimientos vinculados con plataformas digitales o registros de cash flow.
El dato muestra que ya no alcanza con saber qué ocurrió en el historial financiero de una persona, sino que también gana peso qué tan bien representa su situación actual. En este sentido, un cliente puede haber tenido un comportamiento crediticio determinado durante los últimos años y, al mismo tiempo, mostrar hoy señales de liquidez, ingresos o endeudamiento que el scoring tradicional tarda en capturar.
A su vez, el estudio señala que, según la mayoría de las entidades relevadas, entre el 20% y el 49% de los solicitantes no puede ser evaluado de forma correcta utilizando solo datos crediticios tradicionales. Un historial incompleto no quiere decir que un perfil sea de alto riesgo. En algunos casos, tan solo significa que la entidad dispone de pocas variables para analizarlo, y los datos alternativos buscan llenar ese vacío con señales adicionales.
Cómo la analítica convierte nuevas fuentes de datos en señales de riesgo
Para una entidad financiera, una transacción aislada no dice mucho. Lo relevante surge al observar patrones como estabilidad de ingresos, frecuencia de depósitos, pagos recurrentes o cambios repentinos en determinados comportamientos. Estos pueden convertirse en variables que alimenten modelos estadísticos o de machine learning orientados a estimar probabilidad de pago o default.
Esta capa analítica requiere capacidades que no están distribuidas de la misma manera entre todas las entidades. Según un estudio de BID Lab sobre instituciones financieras de inclusión en América Latina y el Caribe, el 33% desarrolla de forma interna la tecnología que da soporte al scoring crediticio, mientras que un 27% no cuenta con soporte tecnológico para ese proceso.
Esta brecha es importante porque el scoring alternativo exige bastante más que acceso a nuevas bases. Las entidades necesitan infraestructura para procesar información proveniente de múltiples sistemas, criterios comunes para definir variables y mecanismos para monitorear si el desempeño del modelo se mantiene con el tiempo. También necesitan saber diferenciar una correlación de una causalidad.
El valor de los datos alternativos depende tanto de la calidad de las fuentes como de la capacidad para interpretarlas. Una entidad puede disponer de millones de registros y, pese a eso, tener un modelo deficiente si esos datos están incompletos, desactualizados o mal integrados.
Scoring más amplio: oportunidades para detectar riesgo y llegar a nuevos clientes
Uno de los principales atractivos de ampliar el scoring es mejorar la lectura de perfiles que hoy quedan en zonas grises. De acuerdo con un estudio de International Finance Corporation, unas 3.000 millones de personas carecen de historiales crediticios adecuados, mientras que 1.300 millones permanecen sin una cuenta bancaria.
De esta manera, la oportunidad que brindan los datos alternativos tiene dos caras. Por un lado, una entidad puede encontrar señales de deterioro o estrés financiero que no aparecen de inmediato en el historial crediticio. Por otro, puede detectar solicitantes solventes que antes quedaban fuera solo porque no había suficiente información para clasificarlos.
El punto no es aprobar más crédito de forma indiscriminada. La lógica del scoring más amplio apunta a diferenciar mejor. Si un modelo consigue separar con mayor precisión perfiles que antes quedaban agrupados bajo una misma categoría de riesgo, se pueden ajustar decisiones, límites, tasas o condiciones con mayor información.
Hasta dónde se puede ampliar la evaluación sin perder privacidad, explicabilidad y control
La posibilidad técnica de incorporar una fuente no significa que sea conveniente hacerlo. Cuanto más amplio se vuelve el universo de datos, más importante es definir límites claros sobre qué información puede utilizarse, bajo qué condiciones y con qué nivel de transparencia.
Según una encuesta de PwC Interaméricas y FELABAN, la privacidad figura entre los principales riesgos para el 77% de los bancos latinoamericanos relevados. Si un modelo incorpora información sensible o variables cuya relación con la capacidad de pago es difícil de justificar, la entidad puede enfrentar problemas de confianza, sesgo o discriminación. También puede encontrarse con decisiones difíciles de explicar frente al propio cliente, a un auditor o a un regulador.
Asimismo, la explicabilidad gana importancia cuando intervienen modelos más complejos. Una entidad necesita poder reconstruir qué información pesó en una decisión adversa, qué variables fueron determinantes y si el resultado mantiene coherencia con sus políticas de riesgo.
Por último, también entra en juego la calidad. Incorporar fuentes en tiempo real puede ofrecer una lectura más actual, pero aumenta la dependencia de datos que deben mantenerse consistentes, completos y trazables.
Por eso, el nuevo scoring no debería medirse por la cantidad de datos que consigue incorporar. Su valor depende de si esas señales agregan información útil, si pueden gestionarse de manera responsable y si mejoran la capacidad de distinguir riesgo sin convertir la evaluación en una caja negra.
