¿Cómo decide la IA si concede un microcrédito?

La aprobación instantánea de una solicitud de microcrédito ya no es tarea del gestor, sino el resultado de complejos cálculos de inteligencia artificial. En cuestión de segundos, el algoritmo analiza miles de parámetros para crear su perfil digital y evaluar los riesgos.

¿Cómo toman exactamente esta decisión las redes neuronales? ¿Qué ven en el prestatario y se puede influir en su veredicto? Echemos un vistazo entre bastidores a la puntuación digital.

La función de la IA en las IMF

Hace solo unos años, la decisión de conceder un préstamo la tomaba un gestor basándose en su intuición y en un conjunto limitado de documentos. Hoy en día, esta función la desempeña un complejo modelo matemático. La IA no se compadece del cliente, no se cansa y no está sujeta a cambios de humor. Su tarea es predecir de la forma más objetiva posible, basándose en los datos, la probabilidad de que usted devuelva el dinero. No se trata de magia, sino de big data y algoritmos complejos.

Algoritmo de funcionamiento de la IA: paso a paso

El primer paso es obtener la información más completa posible sobre el prestatario potencial. La IA tiene en cuenta:

• datos personales (edad, educación, lugar de residencia);

• historial crediticio;

• nivel de ingresos y estabilidad laboral;

• actividad en el entorno digital (por ejemplo, uso de banca online o monederos electrónicos).

A veces se incluyen parámetros adicionales en el análisis: actividad móvil, regularidad en el pago de servicios públicos, incluso comportamiento en tiendas online.

Verificación de la fiabilidad

La IA compara los datos obtenidos con las estadísticas acumuladas. Por ejemplo, si el prestatario tiene un trabajo estable y ha pagado puntualmente sus préstamos anteriores, la probabilidad de aprobación es mayor. Si el historial es irregular, el algoritmo lo tiene en cuenta al calcular el riesgo. Pero no siempre lo rechaza: a menudo se ofrece una cantidad menor o un plazo más corto.

Predicción de impagos

La tarea del algoritmo es evaluar la probabilidad de que el cliente no devuelva el préstamo. Para ello se utilizan métodos de aprendizaje automático. El sistema analiza millones de casos anteriores y destaca patrones ocultos:

• retrasos en los pagos con un determinado nivel de ingresos;

• relación entre la edad y la puntualidad en los pagos;

• influencia de la profesión y la región de residencia.

La IA no ofrece una previsión absoluta, sino que trabaja con probabilidades, lo que permite a las IMF gestionar los riesgos de forma flexible.

Elaboración de una oferta personalizada

Basándose en el análisis, el sistema no solo emite un «aprobado/denegado», sino que selecciona las condiciones óptimas:

• importe del préstamo;

• plazo de vencimiento;

• tipo de interés;

• opciones adicionales (seguro, reembolso, puntos de bonificación).

De este modo, incluso los prestatarios con un historial ambiguo tienen la oportunidad de obtener un préstamo, aunque sea en condiciones limitadas.

¿Cómo «piensa» la IA? En palabras sencillas

Imagina que la IA es un analista muy atento que ha estudiado millones de historiales de otros prestatarios. Busca patrones:

• ¿Quién devuelve los préstamos a tiempo con más frecuencia?

• ¿Qué indicios preceden a los impagos?

• ¿Qué combinaciones de datos indican fiabilidad?

Basándose en esto, construye un modelo matemático que calcula la probabilidad de devolución de su solicitud, por ejemplo, el 92 %. Si este indicador es superior al umbral interno de la empresa (digamos, el 85 %), se aprueba el préstamo.

Veamos un ejemplo práctico. Supongamos que usted es un autónomo de Barcelona, de 28 años. No tiene historial crediticio, pero:

• Llevas más de un año registrado en la aplicación.

• Has solicitado tres microcréditos y los has pagado todos antes de tiempo.

• Tu número de teléfono lleva activo 5 años.

• Frecuentas regularmente una misma zona (tu casa y una cafetería para trabajar).

Para la IA, estas son señales claras de estabilidad y responsabilidad. Incluso sin ingresos confirmados, puede aprobarle un límite más alto.

Ventajas del uso de la IA

El uso de la inteligencia artificial en las microfinanzas ofrece ventajas tangibles:

• Rapidez: la decisión se toma en segundos, sin colas ni trámites burocráticos.

• Precisión: los algoritmos tienen en cuenta más factores que las personas y cometen menos errores.

• Personalización: el cliente obtiene las condiciones que mejor se adaptan a su perfil.

Y también es importante destacar la equidad: las personas sin historial crediticio (por ejemplo, estudiantes o inmigrantes) tienen la oportunidad de obtener un préstamo si su comportamiento actual indica que son fiables.

Limitaciones y retos

A pesar de sus evidentes ventajas, la IA también tiene sus limitaciones. Los algoritmos dependen de la calidad de los datos: si la información es incompleta o distorsionada, la predicción puede ser inexacta. Además, queda la cuestión de la transparencia: el cliente no siempre entiende por qué el sistema ha tomado una decisión determinada. Por eso, muchas empresas están implementando la «IA explicable», interfaces que muestran los factores clave que han influido en el resultado.

¿Es posible prepararse para superar la puntuación de IA?

No es posible influir directamente en el algoritmo, pero sí se puede mejorar la «huella digital»:

• Mantenga la estabilidad financiera. Pague regularmente las facturas de comunicaciones y servicios públicos sin retrasos.

• Sea coherente. Rellene los formularios con atención, sin prisas y sin contradicciones.

• Manténgase activo en el entorno digital. Utilice aplicaciones bancarias y pagos sin efectivo. Todas estas son señales positivas de alfabetización digital.

La mayor parte de estas acciones están presentes en la vida cotidiana de la persona moderna.

El futuro de la IA en las microfinanzas

En los próximos años, la inteligencia artificial se desarrollará hacia una mayor personalización. Los sistemas podrán predecir no solo el riesgo de impago, sino también el momento óptimo para conceder un préstamo, seleccionar productos para objetivos específicos (por ejemplo, educación o salud) y ofrecer planes de amortización «inteligentes» que tengan en cuenta los hábitos y el comportamiento financiero del cliente.

Conclusión: la objetividad como nuevo estándar

La inteligencia artificial y las redes neuronales han cambiado por completo el proceso de concesión de microcréditos, haciéndolo instantáneo y altamente preciso. Hoy en día, la IA es un árbitro clave que evalúa no solo los errores del pasado, sino también la previsibilidad futura del prestatario.

Para el consumidor, esto significa una cosa: para obtener la aprobación en condiciones favorables, es necesario no solo mantener un historial crediticio impecable, sino también demostrar madurez digital, estabilidad y responsabilidad en las decisiones financieras cotidianas. Lo más importante es que el desarrollo de la tecnología vaya acompañado de transparencia y un trato responsable de los datos de los prestatarios.