• En el futuro, es posible que el pre-scoring se integre con tecnologías como blockchain, lo cual permitiría realizar evaluaciones más transparentes y seguras.

• La digitalización y el desarrollo de tecnologías de análisis de datos están impulsando la evolución del pre-scoring en México y en el resto de la región.

• A medida que la inteligencia artificial y el machine learning continúan perfeccionándose, las evaluaciones de pre-scoring se vuelven más precisas, permitiendo a las instituciones identificar patrones complejos de comportamiento financiero y anticipar riesgos de manera eficiente.

En Latinoamérica, la inclusión financiera ha tomado protagonismo como motor de desarrollo económico. Sin embargo, el acceso a productos financieros sigue siendo un desafío para una parte importante de la población. Dentro de este contexto, el pre-scoring crediticio surge como una solución disruptiva que permite a las instituciones bancarias evaluar el perfil de personas sin historial formal, basándose en datos alternativos como patrones de consumo y pagos recurrentes. Gracias a esta innovación, los bancos pueden construir perfiles crediticios para quienes anteriormente estaban excluidos del sistema financiero. Esto supone una oportunidad única para mercados como México, donde la necesidad de servicios financieros inclusivos es creciente.

De acuerdo con el Banco Mundial, más del 45% de los adultos en Latinoamérica no tiene acceso a servicios financieros, y México representa uno de los mercados más afectados por esta situación. El país concentra una gran cantidad de población sin historial crediticio formal, lo cual limita su acceso a productos bancarios. Ante esta realidad, el pre-scoring crediticio se presenta como una solución eficaz para superar esas barreras y abrir el acceso a servicios financieros a un público que, hasta ahora, permanecía fuera del alcance de la banca.

¿Cómo funciona el pre-scoring crediticio y qué lo diferencia del scoring tradicional?

El sistema de pre-scoring se basa en un enfoque distinto al del análisis crediticio convencional. En lugar de depender exclusivamente de las calificaciones tradicionales, este modelo emplea una variedad de datos transaccionales y de comportamiento financiero, que no necesariamente figuran en los reportes de crédito. Estos datos incluyen pagos de servicios como agua y electricidad, transferencias recurrentes y otros movimientos financieros que pueden ofrecer una imagen completa de la situación económica del usuario.

Diego Romero Tuccio, Head of Business Development Latam de Coinscrap Finance, explica: “El pre-scoring permite a los bancos mirar más allá del historial crediticio formal y valorar el comportamiento financiero de los usuarios de forma más integral. Esto abre puertas a personas que, aunque no tengan un historial crediticio, demuestran capacidad de pago y responsabilidad en sus finanzas personales”.

Esta metodología permite a personas que cumplen con sus pagos recurrentes, aunque no posean una calificación crediticia tradicional, ser vistas como candidatos viables para productos de crédito.

En mercados como México, donde el acceso al crédito es especialmente limitado para ciertos sectores de la población, este tipo de análisis es fundamental. Permite a las instituciones financieras construir perfiles crediticios para individuos que cumplen con patrones de pago constantes y representan un riesgo manejable. Esta capacidad de evaluación amplía el universo de posibles clientes, abriendo nuevas oportunidades para quienes antes carecían de opciones financieras.

La capacidad de evaluar a los clientes utilizando datos alternativos tiene el potencial de reducir significativamente la exclusión financiera en Latinoamérica. En países como México, el pre-scoring crediticio permite a los bancos ofrecer productos a quienes, previamente, habrían sido rechazados por falta de historial. Esta evolución no solo beneficia a los usuarios, sino que también representa una oportunidad de negocio para los bancos, que pueden captar un segmento de clientes desatendidos que ofrecen mayores tasas de lealtad y menores costos de adquisición.

Estudios recientes muestran que los usuarios evaluados a través de pre-scoring suelen cumplir con sus pagos, lo cual respalda la sostenibilidad de esta práctica. Esta herramienta puede ayudar a dinamizar la economía y reducir la brecha financiera. Se estima que, para 2025, el pre-scoring podría ampliar el acceso al crédito en más del 20% en Latinoamérica, lo que contribuiría al desarrollo de un sistema financiero más inclusivo.

A pesar de sus beneficios, el pre-scoring enfrenta obstáculos significativos en su implementación en mercados como México y el resto de Latinoamérica. Uno de los principales es la calidad y fiabilidad de los datos alternativos, que suelen ser menos estructurados que los utilizados en el scoring tradicional. Además, el uso de estos datos plantea retos en términos de privacidad y protección de la información personal. Las instituciones deben cumplir con regulaciones como la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares en México, además de las normas regionales de seguridad de datos, para asegurar que la información de los usuarios se maneje de manera ética y transparente.

La educación financiera no solo protege a los usuarios, sino que también ayuda a reducir los riesgos para las instituciones. Los clientes informados tienen mayores probabilidades de cumplir con sus obligaciones crediticias y de utilizar los productos financieros de manera responsable. Algunas entidades en México ya han comenzado a implementar programas de educación financiera como parte de su oferta de productos, asegurando que los nuevos usuarios comprendan los beneficios y riesgos del crédito.

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