El scoring de crédito alternativo ya no es un concepto marginal: se está convirtiendo en una herramienta esencial para las instituciones financieras que buscan llegar a audiencias más amplias, reducir el riesgo y operar con mayor precisión. Los datos de crédito tradicionales a menudo son incompletos, están desactualizados o no están disponibles, especialmente en los mercados emergentes. A medida que crece el crédito digital, también aumenta la necesidad de métodos más inteligentes y adaptables para evaluar el riesgo.
En JuicyScore, hemos comprobado cómo las señales conductuales y técnicas —no personales— pueden fortalecer la toma de decisiones sin comprometer la privacidad. En este artículo, explicaremos qué es la puntuación de crédito alternativa, cómo funciona y por qué es relevante en este momento.
Por qué los modelos tradicionales de puntuación de crédito ya no son suficientes
Los burós de crédito tradicionales dependen de datos históricos: historial de pagos, saldos de préstamos y consultas de crédito. Aunque útiles, estos datos excluyen a una gran parte de la población mundial: aquellos que son nuevos en el sistema crediticio, ganan ingresos informales o simplemente no tienen suficiente historial financiero para generar una puntuación de crédito confiable.
Esto es especialmente cierto en mercados emergentes como Kenia, Nigeria, Indonesia o Filipinas, donde los ingresos informales son comunes y la penetración del crédito es baja.
Esta brecha genera fricción tanto para prestamistas como para clientes. Se traduce en oportunidades perdidas y mayores tasas de morosidad. También hace que expandirse hacia mercados no bancarizados sea más riesgoso y costoso de lo necesario.
Según el Global Findex 2021 del Banco Mundial, 1.400 millones de personas en el mundo siguen sin acceso a servicios bancarios.
La puntuación de crédito alternativa puede ser útil para esta población —y rentable para las instituciones financieras—, como explica Islam Zekry, Chief Data Officer del Commercial International Bank (Egipto):
"La puntuación de crédito alternativa y los modelos predictivos son una solución que puede hacer que las líneas de crédito para personas no bancarizadas sean más rápidas, accesibles y viables.”
“La forma tradicional de evaluar la solvencia crediticia es a través del historial financiero, algo que simplemente no está disponible para los no bancarizados. Estas personas manejan efectivo y no tienen ningún historial financiero rastreable; tienen archivos de crédito limitados en un sistema bancario que favorece los historiales extensos. Por eso recurrimos a atributos conductuales distintos que nos permiten construir scorings de crédito alternativo.”
Pero no se trata solo de acceso financiero — también se trata del papel que la puntuación de crédito alternativa puede desempeñar en la prevención del fraude. Muchos prestamistas digitales están enfrentando ataques cada vez más difíciles de detectar con herramientas tradicionales.
Por ejemplo, en África, el acceso fraudulento a préstamos digitales a través de plataformas fintech ha ido en aumento de forma constante. Chris Akolo, Director Regional de Desarrollo de Negocios para el mercado de Kenia en JuicyScore, comenta:
“Recientemente hemos notado un aumento significativo del fraude en línea en las regiones donde operamos. Por ejemplo, el número de randomizadores aumentó de 0,1 % a 3,5 %.
Los randomizadores son uno de los tipos de fraude en línea de más rápido crecimiento — y no hay forma de detectarlos sin utilizar soluciones basadas en datos alternativos.”
Qué es la puntuación de crédito alternativa
El scoring de crédito alternativo se refiere al uso de fuentes de datos no tradicionales para evaluar la solvencia crediticia. Estas fuentes pueden incluir:
- Comportamiento del dispositivo y del navegador
- Estabilidad de la conexión y consistencia de la ubicación
- Indicadores de acceso remoto o virtualización
- Patrones de actividad en línea
- Señales de anonimización o randomización
Cómo funciona la puntuación de crédito alternativa
En lugar de depender únicamente de préstamos anteriores o estados financieros, las herramientas de puntuación alternativa analizan datos de comportamiento en tiempo real. Por ejemplo:
- ¿El usuario está accediendo desde un dispositivo rooteado o utilizando herramientas de acceso remoto?
- ¿Está tratando de ocultar su identidad mediante emuladores o manipulación del navegador?
- ¿Los patrones de comportamiento sugieren una intención legítima o un fraude automatizado?
Este tipo de datos alternativos para el scoring de crédito no solo mejora la detección de fraudes, sino que también ayuda a las instituciones financieras a comprender mejor el riesgo de clientes con historiales limitados o inexistentes — una situación común en los mercados emergentes.
La solución de JuicyScore, por ejemplo, proporciona más de 220 parámetros derivados de la inteligencia del dispositivo y del comportamiento del usuario — todo ello sin recopilar datos personales.
Esto permite a los prestamistas obtener insumos valiosos para la modelización del riesgo crediticio, habilitando sistemas de puntuación más sólidos y basados en datos. Chris Akolo explica:
“La puntuación de crédito es la mejor predicción del comportamiento financiero de un cliente, como la probabilidad de que pague un préstamo a tiempo, basada en la información de sus informes crediticios.”
“Con los parámetros de JuicyScore, se puede crear una puntuación básica que sirva como un análogo a la puntuación de riesgo de crédito, lo que aporta más valor al motor de decisiones. … Podemos complementar su proceso crediticio con datos alternativos que mejoran sustancialmente su modelo de puntuación.”
Por qué una estrategia de evaluación de riesgo con enfoque en privacidad es más importante que nunca
Los gobiernos están elevando los estándares
En muchos países, la presión regulatoria sobre el uso de datos personales está aumentando rápidamente. Los gobiernos están endureciendo las leyes de protección de datos, exigiendo mayor transparencia y limitando cómo las instituciones financieras recopilan, almacenan y procesan información sensible de los clientes.
Marcos regulatorios como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, la Ley General de Protección de Datos (LGPD) de Brasil y el Reglamento de Protección de Datos de Nigeria (NDPR) han establecido nuevos estándares globales para el cumplimiento en materia de privacidad.
Y otros países están siguiendo su ejemplo. En 2022, Indonesia aprobó la Ley de Protección de Datos Personales (PDP), un hito importante para la privacidad de datos en el sudeste asiático. Con requisitos similares al GDPR, esta ley impone obligaciones estrictas para el consentimiento del usuario, la minimización de datos y la transparencia en los fines del tratamiento. Las organizaciones deben proporcionar avisos de privacidad claros — incluso en sitios web y páginas de aterrizaje — que informen a los usuarios cómo se usan sus datos.
Las grandes tecnológicas están redefiniendo el acceso a los datos
Las empresas tecnológicas también están fortaleciendo su postura en torno a la privacidad.
Por ejemplo, en 2023 Google anunció una actualización importante de su política para aplicaciones de préstamos personales en Google Play Store, restringiendo el acceso a permisos sensibles en dispositivos Android.
Las apps de préstamos digitales ya no pueden acceder a datos como contactos, fotos, ubicación, registros de llamadas ni almacenamiento externo.
Este movimiento es parte de una tendencia más amplia del sector, donde las plataformas están imponiendo controles más estrictos sobre cómo las apps recopilan y utilizan los datos del usuario. Apple implementó medidas similares con su marco App Tracking Transparency (ATT), y navegadores como Firefox y Safari ahora bloquean el rastreo de terceros por defecto.
Estos cambios crean fricción para prestamistas y fintechs que todavía dependen de datos crediticios tradicionales — especialmente aquellos que incluyen información personal identificable (PII). Manejar PII implica más riesgos legales, mayor carga de cumplimiento y, a menudo, demoras en la toma de decisiones.
Un enfoque con prioridad en la privacidad para evaluar riesgos reduce gran parte de esa carga. Al usar señales anónimas basadas en dispositivos y comportamiento en lugar de datos personales, la puntuación de crédito alternativa ayuda a los prestamistas a mantenerse ágiles, competitivos y alineados con las regulaciones más exigentes.
¿Qué falta en su modelo de riesgo crediticio?
El panorama financiero actual está cambiando rápidamente. Las regulaciones de privacidad se están endureciendo. Los clientes exigen mayor transparencia. Y hoy, la ventaja competitiva depende de qué tan rápido —y con qué precisión— pueda evaluar el riesgo sin depender de datos personales sensibles.
Lo que muchas instituciones aún no tienen es una forma confiable de calcular la puntuación de crédito alternativa cuando los datos tradicionales no son suficientes. Allí es donde entra en juego la evaluación de crédito alternativa.
Ya sea que su entidad sea un banco que busca ingresar a nuevos mercados, una fintech BNPL que desea optimizar aprobaciones o un neobanco que necesita gestionar riesgos en segmentos no bancarizados, este enfoque basado en señales de comportamiento y de dispositivos podría ser exactamente lo que su modelo necesita.
Los clientes de JuicyScore han obtenido resultados sobresalientes utilizando nuestras soluciones — con un retorno promedio de inversión (ROI) superior a 10X y un coeficiente GINI de 5.20+.
¿Le gustaría conocer cómo la evaluación de crédito alternativa puede adaptarse a su operación? Reserve una demo gratuita con nuestro equipo. Le mostraremos el producto, los casos de uso más relevantes y cómo se puede integrar a su proceso actual de toma de decisiones crediticias. Solicite su demo aquí.
Conclusiones clave
- Los datos crediticios tradicionales son limitados, especialmente en mercados emergentes con ingresos informales o archivos delgados.
- La evaluación de crédito alternativa utiliza datos no tradicionales —como señales del dispositivo, red y comportamiento del usuario— para medir riesgo en tiempo real.
- Los datos alternativos para la puntuación de crédito son fundamentales para la modelización del riesgo crediticio, al permitir sistemas más predictivos y adaptativos.
- Esta metodología puede funcionar sin datos personales, utilizando únicamente señales anonimizadas.
- Usar datos no personales reduce el riesgo legal, acelera la toma de decisiones y mejora el cumplimiento normativo en entornos cada vez más exigentes.
FAQs: Evaluación de crédito alternativa
¿Qué es la evaluación de crédito alternativa?
Es un método que permite evaluar la solvencia crediticia de un solicitante utilizando datos no tradicionales. Esto incluye patrones de comportamiento, integridad del dispositivo, configuración del navegador y actividad en línea, en lugar de depender exclusivamente del historial financiero.
¿Cómo funciona un scoring de crédito alternativo?
La puntuación de crédito alternativa se calcula a partir de señales como el comportamiento del dispositivo, la calidad de conexión, la estabilidad de red y la presencia de herramientas de acceso remoto o emulación. Estos datos permiten construir un perfil de riesgo en tiempo real — incluso cuando el solicitante no cuenta con historial crediticio formal.
En JuicyScore, utilizamos más de 220 parámetros — todo sin recopilar datos personales.
¿En qué se diferencia de la puntuación tradicional?
La diferencia clave radica en el tipo de datos utilizados. La puntuación tradicional se basa en el historial financiero (pagos, ratio deuda-ingreso, uso de crédito). En cambio, la evaluación de crédito alternativa utiliza señales conductuales y técnicas —como huellas del dispositivo o consistencia en el inicio de sesión— para detectar riesgos o fraudes potenciales.
¿Son confiables los datos alternativos para la puntuación de crédito?
Combinados con una adecuada modelización del riesgo crediticio, los datos alternativos para la puntuación de crédito ofrecen alta precisión y detección temprana de fraudes. Estas señales son más difíciles de falsificar y permiten identificar comportamientos de riesgo, como identidades sintéticas o el uso de bots.
¿Cómo contribuye esta evaluación a la modelización del riesgo crediticio?
La puntuación de crédito alternativa proporciona señales técnicas y de comportamiento que pueden ser utilizadas como insumos clave en la modelado del riesgo crediticio, lo que permite desarrollar modelos más precisos, flexibles y adaptables, especialmente en contextos con baja penetración de crédito.
¿Cumple con las leyes modernas de privacidad?
Los sistemas de evaluación de crédito alternativa se basan en datos anonimizados y no personales —como el comportamiento del usuario, la red y la integridad del dispositivo—, lo que los hace más compatibles con marcos regulatorios modernos como el GDPR, la LGPD o la PDP.