El acceso al crédito continúa siendo un elemento crucial para el éxito económico, pero para más de mil millones de personas en todo el mundo sigue estando fuera de su alcance. En España, la situación es diferente: la inclusión financiera es alta y el ecosistema financiero avanza con rapidez en innovación responsable. Sin embargo, tanto particulares como pymes, que representan el 99,9% del tejido empresarial y más del 67% del empleo, se enfrentan a nuevos retos que requieren modelos de evaluación de riesgo más ágiles, precisos e inclusivos.
El tejido empresarial español está dominado por las pymes y esto significa que cualquier innovación en la toma de decisiones de crédito, como el Machine Learning y el Open Banking, pueden tener un impacto directo en la columna vertebral de la economía del país. Además, se suma a esto una economía sumergida estimada en el 20,2% del PIB. La pregunta ahora se vuelve urgente: ¿cómo pueden las entidades financieras ampliar el acceso de manera responsable sin comprometer la integridad del riesgo?
El enfoque responsable de España hacia la adopción del Machine Learning
La respuesta se encuentra en el uso creciente del Machine Learning (ML) y el Open Banking, tecnologías que están transformando la toma de decisiones de crédito y redefiniendo la inclusión financiera. Un estudio reciente de Forrester Consulting, realizado junto con Experian, entrevistó a más de 1.100 responsables de la toma de decisiones en 11 países de EMEA y Asia-Pacífico para comprender cómo el Machine Learning impulsa decisiones financieras más inteligentes y rápidas.
España destaca como un adoptante equilibrado, alineándose estrechamente con los promedios regionales, pero sobresaliendo en áreas clave: el 75 % de los adoptantes de Machine Learning en el país reportaron mejores resultados en inclusión, y el 86 % confirmó ganancias en rentabilidad. Con un 73 % que planea aumentar la inversión en ML y un optimismo moderado respecto a la inteligencia artificial generativa (GenAI), España demuestra un enfoque maduro y responsable hacia la innovación que puede servir como referente para la región.
Partiendo de esta base, analizaremos cómo el Machine Learning y el Open Banking están permitiendo adoptar decisiones de crédito más inteligentes, rápidas e inclusivas, situando a España como un referente de innovación responsable en los servicios financieros.
Open Banking: un catalizador para préstamos más inteligentes
El Open Banking, impulsado por PSD2, está transformando la evaluación del riesgo de crédito en toda Europa, y España se sitúa entre los líderes. Al permitir un acceso seguro y basado en el consentimiento a los datos de cuentas bancarias para proveedores externos, este marco regulatorio fomenta la innovación y la competencia, al tiempo que garantiza la protección del consumidor y la transparencia.
En España, la adopción se está acelerando impulsada por las plataformas y los líderes de la industria, que usan la categorización basada el IA para analizar transacciones con un 90% más de precisión. Cuando se combina con el Machine Learning, estas herramientas pueden permitir a las entidades de crédito tomar decisiones más rápidas y justas, cumpliendo al mismo tiempo con los requisitos de la PSD2.
Impulsando decisiones de crédito más inteligentes mediante la innovación responsable
La adopción equilibrada del Machine Learning es más que una estadística, es una señal de que un mercado está usando tecnología para resolver problemas reales en el acceso al crédito y en la gestión de riesgo. De acuerdo con el estudio, las empresas que adoptan el ML están viendo resultados tangibles: mayor acceso a servicios financieros, mayor rentabilidad y decisiones más rápidas.
Esto sucede porque los modelos tradicionales de scorings a menudo excluyen nuevos segmentos de clientes, dejando a un lado las PYMES y a las personas con acceso limitado al crédito. El Machine Learning cambia esta situación al mejorar la predicción de riesgos y reducir la morosidad, lo que para el 86 % de los encuestados en España es un beneficio clave.
El cambio no se trata solo de eficiencia; también se trata de escala y confianza. Mediante la automatización de las decisiones de crédito, las entidades financieras reducen el trabajo manual y se aceleran las aprobaciones, lo que es vital para las PYMES. Cerca de tres cuartos (73%) de los entrevistados creen que la mayoría de las decisiones crediticias estarán totalmente automatizadas en cinco años. Eso significa financiación más rápida para las empresas y particulares, sin comprometer el cumplimiento normativo.
La IA generativa lleva toda esta transformación más allá. Más de dos tercios (66%) de los entrevistados creen que la GenIA puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesario para desarrollar e implementar nuevos modelos de riesgo de crédito. Su capacidad para agilizar la documentación regulatoria y mejorar la colaboración entre los equipos de riesgo y cumplimiento aborda uno de los mayores puntos de fricción para las entidades financieras: equilibrar la innovación con la transparencia. Para España, donde la alineación regulatoria es innegociable, esta capacidad es un factor determinante.
El enfoque de España demuestra que la innovación responsable es posible. Al combinar ML y GenAI con Open Banking, las entidades financieras pueden ampliar el acceso al crédito para más personas y empresas, fortalecer la rentabilidad y establecer un referente para la región.