El 70% de la población en América Latina está no bancarizada o sub-bancarizada (y probablemente conoces a alguien que no puede acceder a un crédito formal). Esta exclusión frena el crecimiento de millones de negocios. La inteligencia artificial está cambiando ese panorama, permitiendo evaluar riesgo crediticio sin historial bancario tradicional, detectar fraude en milisegundos y personalizar servicios para mercados emergentes.
Tabla de contenidos
- El mercado latinoamericano necesita soluciones diferentes
- Scoring crediticio alternativo: evaluando lo invisible
- Detección de fraude en tiempo real
- Personalización y chatbots en WhatsApp
- Cumplimiento regulatorio bajo LGPD
- Los errores que frenan la implementación
El mercado latinoamericano necesita soluciones diferentes
Hace seis meses, conversé con el CTO de una fintech brasileña que acababa de lanzar productos de crédito para microempresarios. Me dijo: «Rechazamos 8 de cada 10 solicitudes porque los solicitantes no tienen historial crediticio formal, pero sabemos que muchos pagan servicios religiosamente». Esa frustración refleja el desafío central de la banca en América Latina.
La penetración bancaria promedio en LatAm alcanza apenas el 57.2%, aunque varía significativamente por país. Esto significa que más de 250 millones de adultos no utilizan servicios bancarios tradicionales. La región perdió más de USD 36 mil millones por fraude en 2024.
En pocas palabras, el mercado presenta condiciones únicas:
- alta penetración móvil (64% de la población usa internet móvil),
- baja bancarización formal,
- marco regulatorio en evolución y necesidad urgente de inclusión financiera.
La IA ofrece herramientas concretas para cerrar esta brecha, pero requiere adaptación específica al contexto regional.
Scoring crediticio alternativo: evaluando lo invisible
Los modelos tradicionales de credit scoring dependen de historiales crediticios formales que la mayoría de latinoamericanos sencillamente no poseen. La IA cambia ese paradigma al incorporar fuentes alternativas: pagos de servicios públicos, recargas de teléfono móvil, historial de compras en comercio electrónico y patrones de comportamiento transaccional.
Creditas en Brasil analizó más de USD 1,000 millones en solicitudes de préstamos de personas sin historial crediticio formal utilizando algoritmos de machine learning. Los modelos evaluaron datos alternativos como recargas de saldo telefónico y pagos de facturas recurrentes. El resultado: la empresa aprobó créditos que sistemas convencionales habrían rechazado automáticamente, expandiendo su cartera hacia clientes previamente invisibles para la banca tradicional.
De manera similar, Mercado Libre ha otorgado más de USD 1,400 millones en préstamos a pequeñas empresas e individuos mediante el análisis de comportamiento de compra e historial de pagos dentro de su plataforma. Investigaciones del Bank of International Settlements revelaron que casi un tercio de los prestatarios atendidos por Mercado Libre en Argentina no habrían accedido a crédito desde un banco convencional.
Yo prefiero llamar a este enfoque «scoring contextual», porque evalúa la capacidad de pago dentro del ecosistema financiero real del usuario, no solo su historial formal. Esta aproximación es especialmente relevante para emprendedores y trabajadores de economía informal que representan una porción sustancial de la fuerza laboral latinoamericana.
Detección de fraude en tiempo real
El fraude digital en LatAm creció 32% en la primera mitad de 2024 comparado con 2023, con un incremento adicional del 17% en el segundo semestre. Los casos de malware aumentaron 113%, y el 79% de todos los fraudes se originan desde dispositivos móviles.
La velocidad de detección es crítica: en América Latina, cada dólar defraudado genera USD 4.41 en costos adicionales por investigaciones, recuperaciones y daño reputacional. Sistemas de detección basados en IA analizan miles de transacciones por segundo, identificando patrones anómales antes de que las operaciones se liquiden.
Soluciones dinámicas impulsadas por IA procesan millones de puntos de datos transaccionales para detectar anomalías y adaptar defensas en tiempo real. Por ejemplo, estas herramientas identifican ubicaciones de inicio de sesión inusuales o cambios sospechosos en comportamiento de gasto, ambos comunes en esquemas de fraude dirigidos a usuarios latinoamericanos.
Un sistema implementado por instituciones financieras en LatAm redujo pérdidas mensuales de USD 1.2 millones a USD 360,000 al bloquear el 95% de intentos de fraude antes de la liquidación. Estas capacidades de decisión en tiempo real son especialmente valiosas para fintechs y bancos más pequeños que enfrentan restricciones de recursos.
Los casos de fraude de acceso remoto se duplicaron en el primer trimestre de 2025, con estafadores aprovechando herramientas de acceso remoto para guiar a víctimas durante procesos de ingeniería social. La IA ayuda a detectar estos patrones de comportamiento inusuales que indican compromiso de cuenta.
Personalización y chatbots en WhatsApp
WhatsApp es el canal de comunicación dominante en América Latina, lo que convierte a los chatbots especializados en esta plataforma en herramientas estratégicas para la banca digital. Más del 60% de bancos e instituciones microfinancieras en la región planean implementar chatbots basados en IA según el reporte Pulso 2024.
BBVA México lanzó en 2015 un asistente virtual impulsado por inteligencia artificial e integrado con WhatsApp, permitiendo a usuarios hacer consultas por texto o voz sobre productos, ubicaciones de sucursales y funcionalidades digitales. El sistema incorpora capacidades de machine learning que mejoran la interacción con el tiempo.
BCP en Perú implementó en 2024 a Clara, una asistente virtual telefónica con procesamiento de lenguaje natural (NLP en inglés) que maneja solicitudes como consultas de transacciones, activación de compras en línea o planes de pago a cuotas. El sistema se adapta al lenguaje de los usuarios y escala casos más complejos a agentes humanos.
He trabajado con equipos de producto bancario que subestiman la importancia de la personalización contextual para usuarios con limitada historia crediticia. Adaptar ofertas de productos y recomendaciones de ahorro según hábitos de gasto reales y contexto cultural incrementa dramáticamente la adopción de servicios y la retención de clientes.
Los chatbots inteligentes también funcionan como herramientas de PFM (Personal Financial Management, o Gestión de Finanzas Personales) ofreciendo insights inmediatos sobre gastos, recomendaciones de ahorro y alertas de movimientos inusuales. Esta automatización reduce significativamente los tickets de soporte en call centers mientras mejora la experiencia del usuario.
Cumplimiento regulatorio bajo LGPD
La Ley General de Protección de Datos (LGPD) de Brasil, que entró en vigor en 2020, establece requisitos estrictos para el procesamiento de datos personales, alineándose con marcos globales como el GDPR europeo. En agosto de 2024, la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) introdujo nuevas reglas para transferencias internacionales de datos mediante la Resolución CD/ANPD No. 19/2024.
El plazo de adaptación terminó el 23 de agosto de 2025, después del cual solo las Cláusulas Contractuales Estándar (SCCs en inglés) aprobadas por la autoridad son mecanismos válidos de transferencia para cumplimiento con LGPD.
La implementación de machine learning para monitoreo automatizado de transacciones permite a las instituciones financieras asegurar conformidad continua y agilizar reportes regulatorios, minimizando riesgos de multas. Sin automatización, los procesos manuales son lentos, costosos y propensos a errores, aumentando la exposición legal.
Nubank, el banco digital más grande de América Latina con más de 100 millones de usuarios, utiliza IA para detección de fraude en tiempo real y monitoreo de cumplimiento regulatorio. Sus modelos de machine learning evalúan indicadores alternativos de solvencia crediticia, expandiendo el acceso financiero a poblaciones sub-bancarizadas mientras mantienen conformidad con LGPD.
Las instituciones deben mapear flujos de datos sensibles, establecer políticas claras de retención y preparar capacidades de reporte de brechas de datos dentro de tres días hábiles. Designar un Oficial de Protección de Datos (DPO en inglés) y trabajar con expertos legales ayuda a asegurar cumplimiento.
Los errores que frenan la implementación
Un cliente de servicios financieros me contactó el año pasado después de invertir seis meses y recursos significativos en un proyecto de IA para scoring crediticio. El problema: sus datos históricos estaban fragmentados en cinco sistemas legacy sin integración. Tuvieron que retroceder y dedicar cuatro meses adicionales solo a limpieza y consolidación de datos.
Subestimar la complejidad de integración es el error más costoso. Muchos equipos asumen que incorporar módulos de IA en software bancario es tan simple como instalar un plugin. Esta visión simplista conduce a implementaciones incompletas, falta de compatibilidad con sistemas legados y sobrecostos por retrabajos.
Ignorar la calidad y disponibilidad de datos mina cualquier proyecto de IA. Los modelos dependen de datos limpios, estructurados y accesibles. Sin un pipeline robusto, los resultados son imprecisos y erosionan la confianza del negocio y de los usuarios.
Descuidar la validación regulatoria temprana genera retrabajos costosos y posibles sanciones. Implementar soluciones sin consultas previas con equipos de cumplimiento regulatorio retrasa el lanzamiento al mercado y aumenta riesgos legales.
No definir métricas de éxito claras imposibilita evaluar el retorno de inversión. Sin KPI específicos—como reducción del fraude medido en porcentaje de transacciones maliciosas detectadas o incremento en aprobación de créditos alternativos—no se puede justificar inversiones futuras.
Desconectar al equipo de negocio del desarrollo produce soluciones alejadas de casos de uso reales. Mantener separados a los data scientists de los responsables de producto o de riesgos da lugar a chatbots o herramientas PFM inteligentes con funcionalidades irrelevantes que no se alinean con necesidades del usuario final.
Entonces, ¿simplifica o complica?
La respuesta está clara: la IA simplifica la inclusión financiera y mejora la rentabilidad en América Latina cuando se implementa estratégicamente. Como vimos en este análisis, tecnologías maduras ya están expandiendo acceso a crédito para 250 millones de no bancarizados, reduciendo pérdidas por fraude en más del 70% y automatizando cumplimiento regulatorio complejo.
Después de trabajar con líderes financieros en la región durante años, he visto cómo las instituciones que invierten en arquitecturas modulares, pipelines de datos sólidos y equipos integrados obtienen resultados medibles y sostenibles. No necesitas dominarlo todo el primer día, pero sí comprometerte con el proceso completo: desde la limpieza de datos hasta la explicabilidad de modelos y la gobernanza ética.
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Preguntas Frecuentes
¿Qué datos alternativos se usan para scoring crediticio sin historial bancario?
Los modelos de IA analizan recargas de teléfono móvil, pagos de servicios públicos (luz, agua, gas), historial de compras en comercio electrónico, comportamiento de pago en plataformas digitales y patrones transaccionales recurrentes. Estos datos permiten evaluar capacidad de pago real sin depender de historiales crediticios formales.
¿Cómo sé si mi banco usa IA para detectar fraude?
Si recibes alertas en tiempo real sobre transacciones inusuales, bloqueos automáticos ante actividad sospechosa o solicitudes de verificación adicional para operaciones fuera de tu patrón habitual, tu banco probablemente usa sistemas de detección de fraude basados en IA. La mayoría de instituciones financieras digitales en LatAm ya implementan algún nivel de detección automatizada.
¿Es seguro compartir datos con chatbots bancarios en WhatsApp?
WhatsApp utiliza cifrado de extremo a extremo para asegurar mensajes, y los chatbots bancarios deben cumplir con regulaciones de protección de datos como LGPD. Sin embargo, nunca compartas contraseñas completas ni códigos de verificación únicos (OTP) a través de chatbots; las instituciones legítimas nunca solicitan esos datos por chat.
¿Qué es LGPD y cómo afecta mi información bancaria?
LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) es la ley brasileña de protección de datos que establece cómo las organizaciones deben recopilar, procesar y almacenar información personal. Para usuarios bancarios, esto significa mayor control sobre tus datos, derecho a saber qué información tienen las instituciones y capacidad de solicitar corrección o eliminación de datos personales.