A medida que los mercados latinoamericanos generan un interés global creciente, varios líderes en microfinanzas con éxito comprobado en Asia y Europa han comenzado a expandirse hacia la región.
En conversaciones recientes que tuve con algunas de estas empresas, quedó claro que –a pesar de llegar con portafolios sólidos y modelos probados de adquisición de clientes y evaluación de riesgo– rápidamente se encontraron enfrentando un panorama muy distinto.
Un desafío clave para las fintechs que se expanden en América Latina
Los primeros resultados revelaron un desafío importante: el nivel de riesgo en sus carteras en LATAM resultó ser mucho más alto de lo proyectado. Lo que funcionó en otros mercados no ofrecía la profundidad necesaria para tomar decisiones sólidas en este nuevo entorno. En una región con alta exposición al fraude digital, alta informalidad financiera y baja cobertura de datos crediticios, las fórmulas tradicionales pierden precisión y agilidad.
Este patrón lo he observado de primera mano en mi trabajo con fintechs en América Latina, lo que resalta un principio fundamental: las fintechs que están creciendo en LATAM deben ir más allá de simplemente adaptarse. Necesitan repensar desde el inicio cómo detectar el fraude, cómo segmentar a sus usuarios y cómo compensar la falta de datos estructurados.
En este artículo comparto aprendizajes basados en mi experiencia en la industria, trabajando directamente con fintechs que operan en América Latina. Analizo los principales frentes de riesgo que enfrentan al escalar en la región y cómo abordarlos con señales digitales más allá del historial crediticio.
1. Manipulación de redes: el primer frente de ataque
Uno de los principales vectores de fraude en LATAM es la manipulación del entorno de red. Estafadores suelen utilizar VPNs, proxies, emuladores o conexiones desde IPs extranjeras para ocultar su ubicación real y evadir las reglas de decisión geográfica o basadas en reputación de IP.
Esto no solo distorsiona el análisis geográfico, sino que permite a los defraudadores probar múltiples combinaciones de identidad desde una misma fuente sin ser detectados.
Este fenómeno ha sido probado empíricamente en México con varios de nuestros clientes. El análisis más reciente de JuicyScore muestra que un porcentaje significativo del tráfico crediticio llega con alteraciones en la red, como el uso de VPNs, proxies o IPs inconsistentes.
Además, los datos de JuicyScore indicaron que este tipo de tráfico superaba los niveles típicos del mercado entre un 50 % y un 300 %.
Ver más detalles del estudio aquí: Cómo JuicyScore impulsa el crecimiento fintech en México.
El problema es que confiar únicamente en la IP o geolocalización declarada ya no es suficiente. Hoy en día, comprometer una IP es trivial y los atacantes saben cómo rotarla o emular conexiones “legítimas”. Por eso es fundamental contar con herramientas avanzadas de fingerprinting que no dependan de una sola señal, sino que evalúen múltiples capas del entorno digital.
2. Identidad de dispositivo: el nuevo campo de batalla
Los estafadores ya no sólo manipulan la red. Ahora también falsifican la identidad de los dispositivos: emulan navegadores, clonan configuraciones, rotan entornos virtualizados y automatizan procesos para crear decenas o cientos de perfiles falsos.
Esto significa que el mismo individuo puede parecer 100% nuevo en cada intento, eludiendo reglas de duplicidad y engañando modelos de riesgo basados en atributos tradicionales.
En Colombia, un Chief Risk Officer de una fintech de gran escala nos comentó que identifican claramente de que en su tráfico circulan grupos organizados de fraude, con dispositivos vinculados entre sí, que crean identidades sintéticas de manera sistemática. Reconocen que su sistema tradicional de prevención de riesgos no logra identificar estos patrones ocultos, lo que representa un riesgo significativo para su portafolio.
Una huella digital profunda del dispositivo permite detectar estas manipulaciones sofisticadas en tiempo real, antes de que lleguen al motor de decisión.
3. Crédito sin historia: el dilema del tráfico "invisible"
La razón por la que las fintechs existen es porque la banca tradicional no atiende a millones de personas. Pero esto tiene una consecuencia: gran parte del tráfico que llega a las plataformas de microcréditos o BNPL (Buy Now, Pay Later) proviene de usuarios sin historial crediticio.
Incluso en economías pioneras como México, la mitad de la población aún está marginada del sistema financiero, según datos del Banco Mundial de 2024. Esto significa que, en muchos casos, no hay datos históricos para respaldar una decisión de riesgo. Esto lleva a rechazar masivamente a clientes que podrían ser buenos pagadores.
Aquí es donde una capa adicional basada en señales digitales marca la diferencia.
JuicyScore transforma el tráfico “invisible” — aquellos usuarios sin historial crediticio — en decisiones de riesgo fundamentadas. A través de un análisis profundo de la calidad técnica del dispositivo, la estabilidad de la conexión, la trazabilidad del entorno digital y señales alternativas de capacidad de pago, es posible identificar segmentos con riesgo mínimo y alto potencial de inclusión financiera.
4. El buró ve el pasado, el dispositivo revela la intención
Uno de los errores más comunes en la evaluación de riesgo es asumir que un buen historial crediticio garantiza un buen comportamiento futuro. Pero incluso cuando los datos del buró están disponibles —y corresponden a una identidad real—, no dicen nada sobre la intención actual del solicitante.
La solvencia histórica no es lo mismo que la intención de pago en este momento.
En un entorno como el de LATAM, donde los ataques de sobreendeudamiento planificado (loan stacking) y el fraude oportunista son comunes, esta diferencia es crítica. Un usuario con buen score puede estar aplicando simultáneamente a cinco fintechs desde el mismo dispositivo, sin intención de pagar ninguna.
Aquí es donde las señales del entorno digital — como las que captura JuicyScore — marcan la diferencia:
- Analizamos el dispositivo, no al individuo.
- Detectamos en tiempo real si ese mismo IP o dispositivo ya presentó solicitudes en otras entidades, lo que puede indicar fraude coordinado o comportamiento de alto riesgo.
- Observamos inconsistencias técnicas y patrones sospechosos que revelan manipulación o uso automatizado.
Esto permite pasar de un modelo centrado en “¿puede pagar?” a uno más preciso: “¿Tiene intención de pagar?”
Conclusión
El crecimiento sostenible de las fintech en LATAM depende de su capacidad para adelantarse al fraude mediante herramientas más inteligentes y basadas en datos. Por lo que he observado directamente, la expansión fintech en la región está lejos de desacelerarse —pero para que ese crecimiento sea sostenible, las estrategias de riesgo deben evolucionar tan rápido como lo hacen las tácticas de fraude.
En este contexto, apostar por tecnologías de detección temprana basadas en el comportamiento del dispositivo no solo es clave para protegerse de pérdidas, sino también para ampliar el acceso al crédito con mayor precisión y confianza.