Donde el sistema financiero tradicional ve opacidad, la inteligencia artificial detecta comportamientos ejemplares entre las mujeres y otros grupos en el manejo de su dinero; eso les da acceso a más y mejores servicios bancarios, lo que favorece la equidad y da impulso a sus comunidades.
En América Latina, el discurso sobre la inclusión financiera ha cobrado relevancia, y se han impulsado políticas, tecnologías y productos orientados a aumentar la participación de la población en el sistema financiero formal. Sin embargo, la realidad sigue siendo muy desigual. Según el Global Findex del Banco Mundial (2021), apenas 49% de las mujeres latinoamericanas tienen una cuenta bancaria. Frente a este escenario, la inteligencia artificial (IA) ofrece una alternativa al redefinir la forma como se mide la capacidad financiera, con el potencial de cerrar la brecha de género.
Y es que el sistema financiero formal en América Latina aplica criterios que en realidad excluyen a millones de mujeres. Exigencias como ingresos estables, propiedades a su nombre o historial crediticio sólido refuerzan la exclusión femenina. Debido a patrones culturales y alta informalidad laboral, las mujeres enfrentan una doble exclusión, una estructural por género y otra metodológica por la forma como se evalúa su solvencia. Estas dinámicas perpetúan su invisibilidad financiera, pese a tener comportamientos económicos ejemplares.
La IA ofrece la posibilidad de repensar cómo evaluamos la capacidad financiera de las personas. A diferencia de los modelos tradicionales, que se apoyan exclusivamente en indicadores formales y estáticos, los algoritmos de IA pueden analizar comportamientos en tiempo real, integrar datos dispersos y construir perfiles de riesgo más dinámicos.
Esta tecnología permite incorporar información que antes no se consideraba válida, como hábitos de pago de servicios, frecuencia y regularidad de ingresos en plataformas digi- tales, patrones de consumo, estabilidad en la actividad diaria o señales consistentes de organización financiera. Por ejemplo, una persona que nunca ha tenido una tarjeta de crédito o un préstamo bancario, pero recibe ingresos cons- tantes a través de una app de entrega y paga puntualmente su teléfono y luz, puede demos- trar una alta probabilidad de cumplimiento.
Este tipo de análisis representa un cambio de lógica, porque ya no se evalúa únicamente lo que la persona ha hecho en el sistema financiero, sino cómo se comporta con el dinero en su vida cotidiana. Esto es especialmente relevante porque se pueden hacer visibles patrones financieros no registrados, y con ello establecer una base objetiva para ofrecer productos financieros justos y sostenibles.
Además, la IA permite que la evaluacióndel riesgo no sea un juicio definitivo, sino un proceso continuo. Con cada transacción, cada comportamiento, cada interacción, el modelo puede actualizarse. Esto abre la puerta a un sistema financiero más flexible. Una persona que empieza con un microcrédito y lo paga puntualmente podría, sin necesidad de intermediarios humanos, calificar rápidamente para mejores condiciones, montos mayores o incluso productos diferenciados.
Los primeros ejemplos de esta lógica ya están en el mercado. Nubank, el neobanco más grande de América Latina, también ha adoptado una estrategia basada en la IA para diseñar modelos de riesgo más inclusivos. Su estrategia low-and-grow se basa en comenzar con límites bajos de crédito que aumentan progresivamente a partir del comportamiento del usuario. Entre 2021 y 2022, otorgó acceso al crédito a 5.7 millones de personas en Brasil sin historial financiero previo, de las cuales más de 50% eran mujeres. Además, 60% de los usuarios pasaron del acceso básico al uso activo de productos financieros en menos de dos años, y 36% llegaron a invertir. Las mujeres, en particular, mostraron un aumento significativo en su percepción de control financiero: +22 puntos porcentuales, frente a +16 en hombres.
Otro ejemplo es Tala, una fintech con presencia en México, Filipinas, Kenia e India. Ofrece microcréditos mediante un modelo de riesgo que analiza datos alternativos capturados desde los dispositivos móviles. Su sistema considera variables como pago de servicios, comportamiento de navegación, ubicación y patrones de llamadas y redes sociales, permitiéndole generar perfiles crediticios en segundos. Según su último reporte de impacto, 80% de sus clientes reportaron mayor confianza financiera, 58% dijeron tener más influencia en las decisiones familiares, y 67% alcanzaron una mayor independencia económica.
El futuro de la inclusión financiera femenina no se construye abriendo más cuentas bancarias, sino reconfigurando los criterios con los que decidimos a quién otorgamos confianza financiera. Supone cuestionar las métricas heredadas y crear nuevas formas de ver el valor económico en personas que, históricamente, han estado fuera del radar de las instituciones.
No es solo cuestión de equidad. Es también una apuesta estratégica, porque cada mujer que accede a crédito productivo se convierte en un motor de crecimiento para su comunidad. Seguir excluyéndolas no es sostenible.
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Kimberly Nahoul HM GROUP Instituto Tecnológico Autónomo de México Licenciatura en Relaciones Internacionales Con más de una década de experiencia en estrategia y gestión organizacional, impulsa proyectos de transformación y cultura organizacional. Ha liderado procesos de institucionalización en el sector financiero, con énfasis en la inclusión financiera y el impacto social de la tecnología. |
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