Cómo la Inteligencia Artificial está transformando la originación y recuperación de crédito en Colombia
- ogutimo820
- 4 nov
- 4 Min. de lectura
En el ecosistema financiero actual, donde la velocidad de las decisiones y la precisión del riesgo marcan la diferencia entre crecer o perder rentabilidad, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en el aliado más poderoso de las entidades que otorgan crédito. En Akaike Credit Risk Solutions hemos tenido la oportunidad de liderar recientemente un proyecto pionero en Colombia, desarrollado para una Fintech público-privada de gran relevancia nacional, que marcó un antes y un después en la forma de entender la gestión del riesgo de crédito en dos frentes: la originación y la recuperación anticipada con IA.
De la originación tradicional a la originación inteligente
Históricamente, los procesos de originación crediticia han dependido de metodologías estáticas —reglas duras de aprobación, segmentaciones limitadas o evaluaciones manuales— que, aunque funcionales, no capturan la complejidad del riesgo individual. En este proyecto, nuestro equipo en Akaike implementó un modelo de Credit Scoring Inteligente entrenado con los datos reales de comportamiento de la cartera de la entidad, logrando que el modelo “aprendiera” de sus propios clientes, contextos y resultados históricos.
El proceso comenzó con una fase analítica exhaustiva de datos, en la que se depuraron, transformaron y evaluaron miles de registros de créditos previos. Posteriormente, desarrollamos un modelo logit de base estadística que sirvió como capa de entrenamiento para una Red Neuronal Multicapa (MLP), diseñada en PyTorch y calibrada con técnicas avanzadas de optimización.El resultado fue un modelo predictivo de alta precisión, capaz de estimar con notable exactitud la probabilidad de incumplimiento (PD) y de generar estrategias de aprobación dinámicas según el perfil de riesgo del cliente.
Esto permitió redefinir la forma en que se originan los créditos: ya no se trata de aprobar o negar, sino de decidir con inteligencia bajo qué condiciones —monto, tasa, plazo o necesidad de garantías— cada cliente puede ser atendido.El impacto fue inmediato: una reducción significativa en la tasa de mora esperada, mayor rentabilidad por riesgo y una asignación de tasas (pricing) más eficiente, alineada con el perfil de cada solicitante.
La nueva frontera: recuperación anticipada con IA
Si bien la evaluación inicial del crédito es fundamental, el verdadero valor se multiplica cuando la IA continúa operando después del desembolso. Por eso, el segundo eje del proyecto fue la implementación de un modelo de comportamiento (Behaviour Scoring) que analiza, día a día, la probabilidad de deterioro de cada cliente activo y se anticipa al incumplimiento antes de que ocurra.
La solución integra modelos de machine learning que procesan información transaccional, demográfica, de pagos y de comportamiento digital. A partir de esos patrones, el sistema clasifica a los clientes en segmentos de riesgo dinámico y activa estrategias diferenciadas de gestión y cobranza:
Cobro Preventivo: notificaciones automatizadas, recordatorios personalizados y estrategias de contacto tempranas para clientes con señales incipientes de riesgo.
Cobro Proactivo: planes de renegociación, asesoría financiera y acompañamiento para clientes con dificultades temporales.
Cobro Coactivo: gestión estructurada y priorizada con base en el índice de recuperación proyectado y el valor esperado de pérdida.
El motor de IA también aprende de los resultados de cada interacción, ajustando su estrategia en tiempo real. Con esto, la Fintech logró reducir significativamente los costos de recuperación y mejorar la tasa de recuperación neta, especialmente en los segmentos con alto volumen de microcréditos.
Por qué esto es vital para las Fintechs y empresas medianas
Los grandes bancos cuentan con estructuras robustas de riesgo y tecnología avanzada, pero para las Fintechs, cooperativas y empresas medianas, la implementación de IA no es solo una ventaja competitiva: es una necesidad para la sostenibilidad.
Un modelo de riesgo inteligente como el desarrollado por Akaike permite:
Reducir el costo de colocación, evitando aprobaciones improductivas y enfocando recursos en los segmentos de mayor retorno.
Optimizar el pricing, asignando tasas ajustadas al riesgo real y maximizando el margen de rentabilidad.
Aumentar la recuperación de cartera, priorizando esfuerzos donde la probabilidad de éxito es mayor y automatizando tareas operativas de bajo valor.
Mejorar la experiencia del cliente, al permitir una gestión empática, anticipada y personalizada en cada etapa del ciclo de crédito.
La Inteligencia Artificial deja de ser un lujo para convertirse en un pilar de sostenibilidad financiera. Aquellas entidades que logren integrar IA en sus sistemas de originación y cobranza no solo mitigarán pérdidas, sino que crecerán de forma más rentable, ágil y segura.
El futuro del crédito inteligente
En Akaike Credit Risk Solutions creemos firmemente que el futuro del crédito no se construye únicamente con algoritmos, sino con inteligencia aplicada a la realidad de cada entidad.Nuestro trabajo con esta Fintech público-privada demostró que la combinación de analítica avanzada, automatización y comprensión del negocio puede transformar radicalmente los resultados financieros de una organización.
Hoy, las entidades que adoptan modelos de riesgo con IA no solo están reduciendo mora o costos de cobranza: están construyendo una ventaja competitiva difícil de replicar.Y en un mercado cada vez más digital, competitivo y regulado, esa ventaja se traduce en sostenibilidad, crecimiento y confianza.
Akaike Credit Risk Solutions
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