La banca y las fintech nunca supieron tanto sobre sus clientes. Cada compra, cada pago y hasta la actividad en redes sociales dejan un rastro que hoy puede alimentar los modelos con los que las instituciones evalúan a sus clientes.
Pero los protagonistas de esta industria reconocen una deuda pendiente: traducir esos datos en mejores decisiones para quienes los generan. La pregunta de fondo es qué falta para que, con tantos datos disponibles, las instituciones puedan ofrecer créditos más justos y a la medida.
El diagnóstico surgió en el panel 'Del dato al crédito: muchos datos, pocas nueces', realizado en el CMS Financial Innovation Chile 2026.
La conversación fue moderada por Sofía Álvarez, editora general de Chócale, y reunió a Rafael Caballero, director de Consultoría de FICO LAC; Alejandro Nolazco, del área de Management & Process Control de Mercado Libre; y Frederick Rodríguez, consultor de Open Banking de Floid.
Interpretar lo que el cliente quiere
Caballero abrió con una advertencia. La industria, dijo, ya superó la etapa de almacenar y ordenar información, y el punto ciego está más adelante.
"Los datos no necesariamente se interpretan en la intención de la persona, en el contexto de la persona. Y mucho menos en una acción", planteó el ejecutivo de FICO.
El desafío, entonces, ya no está solo en saber qué hizo un cliente, sino en entender por qué lo hizo. Leer una operación aislada puede resultar insuficiente para anticipar lo que una persona necesita en ese momento.
"El cliente no se levanta y dice: 'Qué divertido, hoy voy a pedir un crédito'. Tiene un sueño, tiene aspiraciones, tiene necesidades", graficó. La tarea que viene, planteó Caballero, es inferir esa intención en tiempo real.
2.000 variables para conocer a cada usuario
Consultado sobre qué datos aportan más valor, Nolazco fue categórico. "Absolutamente toda la información vale y sirve", respondió el ejecutivo de Mercado Libre. La compañía utiliza más de 2.000 variables para analizar el comportamiento de sus usuarios y tomar decisiones sobre sus servicios financieros.
Entre los datos menos evidentes, mencionó los contactos de los usuarios con la empresa, que pueden revelar una fricción no resuelta y ayudar a corregir la plataforma.
A través de Mercado Pago, la compañía busca lo que el ejecutivo llamó "principalidad". "Queremos ir a una plataforma donde podamos satisfacer el 100% de las necesidades financieras de los usuarios", afirmó.
La apuesta apunta a una experiencia cada vez más personalizada. El error clásico ocurre cuando "la señora Juanita" y un universitario reciben el mismo mensaje por el mismo canal solo porque comparten un puñado de gustos, ilustró.
Cada persona tiene un canal y un horario que prefiere. "Para nosotros cada usuario es único", indicó el ejecutivo de Mercado Libre.
El nuevo paradigma de compartir datos
Toda personalización tiene una condición previa: que las personas quieran compartir su información. Y conseguir que lo hagan de manera consciente y segura también plantea un desafío.
Rodríguez planteó que el cambio de paradigma ocurre cuando la persona decide compartir sus datos de manera consciente y segura, con la certeza de recibir algo a cambio.
"Los datos le pertenecen a las personas", afirmó. Bajo esa lógica, el consentimiento debe explicar con claridad qué se hará con ellos y para qué.
El riesgo es que ese proceso termine reducido a términos y condiciones que nadie lee. Para evitarlo, Floid desarrolló un gestor de consentimientos que busca facilitar el ejercicio de los derechos de los usuarios.
IA, confianza y mirada a largo plazo
La inteligencia artificial (IA) fue el último eje de la conversación. Caballero advirtió que incorporar agentes de IA sin una estrategia clara puede tener costos económicos y técnicos que suelen subestimarse.
Por eso FICO apuesta por modelos acotados y especializados, en lugar de recurrir indiscriminadamente a grandes modelos de lenguaje, cuyo uso puede encarecer la operación.
"Proponemos y desarrollamos Focus Foundation Models", explicó. Se trata de modelos más pequeños, entrenados con información curada para tareas específicas y que pueden escalar a un costo menor. La confianza, insistió, sigue siendo un desafío: explicar por qué un agente recomienda una decisión todavía resulta difícil.
Fiel al título del panel, los protagonistas respondieron qué tendría que ocurrir para que en 2028 se pudiera decir que esta vez sí "hubo nueces". Rodríguez apuntó a la entrada en vigencia del Open Finance y flujos simples que se traduzcan en mejores productos. Nolazco pidió comunicaciones más asertivas, una gobernanza de datos responsable y más inclusión financiera en Latinoamérica.
Caballero remató con la necesidad de que las decisiones de la IA sean comprensibles para las personas, como parte de una experiencia más rápida y confiable. También apuntó a que estas herramientas pasen de los pilotos a la operación en tiempo real, con impacto en el acceso al crédito de quienes hoy quedan fuera.
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