Repensar a Estratégia de Risco na América Latina: Lições Aprendidas na Linha de Frente da Expansão Fintech

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.
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.
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.
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.
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.
Una huella digital profunda del dispositivo permite detectar estas manipulaciones sofisticadas en tiempo real, antes de que lleguen al motor de decisión.
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.
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.
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.
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:
Esto permite pasar de un modelo centrado en “¿puede pagar?” a uno más preciso: “¿Tiene intención de pagar?”
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.
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Vea cómo las huellas únicas de los dispositivos le ayudan a vincular usuarios recurrentes y distinguir clientes reales de estafadores.
Conozca las principales tácticas de fraude en su mercado — y vea cómo puede bloquearlas.
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