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La evaluación crediticia en Chile está entrando en una nueva fase. Durante décadas, el acceso al crédito estuvo determinado por scoring tradicional, historial bancario formal y modelos estadísticos conservadores. Hoy, la Inteligencia Artificial introduce una variable disruptiva: la posibilidad de analizar datos alternativos y construir perfiles predictivos más dinámicos.
La fintech chilena banca.me se ha convertido en un ejemplo visible de esta transformación. Ha evaluado a más de 400.000 personas y otorgado USD 10 millones utilizando modelos de IA. Su CEO, Cristian Eing, sintetiza el enfoque: “El problema no es la falta de buenos pagadores, sino la falta de tecnología moderna para identificarlos”.
Desde el ámbito institucional, el avance de la IA en servicios financieros se observa con interés, pero también con cautela. La presidenta de la Comisión para el Mercado Financiero (CMF), Solange Berstein, ha señalado durante 2025 que “la innovación tecnológica en el sistema financiero es positiva, siempre que se desarrolle con estándares adecuados de gestión de riesgo, transparencia y protección al consumidor”.
El desafío, por tanto, no es solo tecnológico, sino de gobernanza. Los modelos algorítmicos deben ser auditables, explicables y consistentes con la normativa prudencial vigente. La Ley Fintech, en implementación progresiva, busca precisamente equilibrar competencia e innovación con estabilidad financiera.
Desde el Banco Central de Chile, la presidenta Rosanna Costa ha advertido que la digitalización financiera ofrece oportunidades para ampliar el acceso, pero también requiere monitoreo permanente: “La incorporación de nuevas tecnologías debe fortalecer la resiliencia del sistema y no debilitar los estándares de evaluación de riesgo”.
El sistema bancario chileno es uno de los más sólidos de la región, con altos niveles de capitalización y supervisión estricta. Sin embargo, su modelo de evaluación sigue privilegiando información financiera formal.
Las fintech, en cambio, integran variables no tradicionales: comportamiento digital, regularidad de ingresos no bancarizados, patrones de pago en servicios y comercio electrónico. El resultado es una lectura más amplia del perfil crediticio.
banca.me sostiene haber identificado una demanda preaprobada superior a USD 1.150 millones no capturada por la banca tradicional. Más allá del dato empresarial, la cifra sugiere una pregunta mayor: ¿cuánto potencial crediticio permanece invisible bajo los modelos convencionales?
Chile presenta niveles de inclusión financiera superiores al promedio regional, pero persisten brechas en acceso a crédito formal para ciertos segmentos. La Inteligencia Artificial puede ampliar esa frontera, aunque el debate de fondo es si la expansión del crédito digital mantendrá estándares adecuados de solvencia.
Cristian Eing insiste en que el uso de IA no implica relajar criterios, sino refinarlos: “Nuestros modelos permiten distinguir mejor entre riesgo real y falta de historial. No es asumir más riesgo, es medirlo mejor”.
Desde la perspectiva regulatoria, la prioridad es clara: evitar que la velocidad tecnológica supere la capacidad de supervisión. La discusión sobre explicabilidad algorítmica, sesgos en datos y protección del consumidor ya forma parte de la agenda financiera 2025.
La competencia en el mercado crediticio comienza a desplazarse desde la infraestructura física hacia la capacidad analítica. El procesamiento masivo de datos y el aprendizaje automático se convierten en activos estratégicos.
Lo que está en juego no es solo la participación de mercado entre banca tradicional y fintech. Es la definición misma del riesgo crediticio en la era digital. La Inteligencia Artificial no reemplaza la prudencia financiera, pero sí redefine cómo se construye la confianza en el sistema.
El caso de banca.me funciona como catalizador de un debate mayor: quién accede al crédito, bajo qué criterios y con qué herramientas tecnológicas. La respuesta moldeará el sistema financiero chileno de la próxima década.
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