AdviceRobo llega a México con una plataforma de decisión crediticia que promete ampliar aprobaciones y detectar fraudes en el alta digital.
Crédito digital: más acceso, más riesgo
La expansión del crédito digital en México enfrenta una paradoja cada vez más evidente: mientras más instituciones quieren prestar a personas con poco historial financiero, más difícil resulta distinguir entre un solicitante legítimo, un usuario sin expediente suficiente y un intento de fraude.
En ese escenario entra AdviceRobo, empresa europea de inteligencia de decisiones que anunció su expansión oficial al mercado mexicano tras implementaciones con instituciones financieras. La compañía introduce su plataforma AI Credit Brain, diseñada para apoyar a burós de crédito e instituciones financieras en dos frentes: ampliar el acceso al financiamiento para poblaciones desatendidas y reducir el fraude durante los procesos de alta digital, conocidos como onboarding.
El movimiento ocurre en un país donde la inclusión financiera ha avanzado, pero todavía conserva brechas importantes. La Encuesta Nacional de Inclusión Financiera 2024 del INEGI reportó que 76.5 % de las personas de 18 a 70 años tenía al menos un producto financiero formal. Sin embargo, sólo 37.3 % contaba con al menos un crédito formal. Esa diferencia muestra una oportunidad enorme: muchas personas ya están cerca del sistema financiero, pero aún no acceden plenamente al crédito.
El reto de prestar a quien no tiene historial
Uno de los mayores obstáculos para ampliar el crédito en México es el expediente del solicitante. Quien no ha tenido tarjeta, préstamo, cuenta bancaria activa o historial suficiente puede quedar fuera de los modelos tradicionales de evaluación, aunque tenga capacidad de pago.
Ahí aparece el concepto de datos alternativos. AdviceRobo plantea que su plataforma combina información conductual, alternativa y socioeconómica con modelos de machine learning explicables. En términos simples: no busca sustituir al buró de crédito, sino sumar una capa adicional de análisis para interpretar señales que los modelos tradicionales no siempre capturan.
La empresa sostiene que su tecnología puede ayudar a expandir los segmentos calificables, mejorar la predictibilidad de los modelos de riesgo y automatizar decisiones en tiempo real. En el caso mexicano, afirma que su plataforma fue adaptada al contexto local para incrementar en más de 50 % las tasas de aprobación en segmentos desatendidos y reducir 30 % el riesgo de impago mediante una mejor segmentación.
Conviene leer esas cifras como métricas reportadas por la compañía, no como resultados generales del sistema financiero mexicano. Aun así, apuntan a una discusión relevante: si las instituciones logran evaluar mejor a usuarios con poca información formal, podrían prestar más sin elevar de manera irresponsable su cartera vencida.
Fraude en el alta: el punto vulnerable
El otro gran frente es el fraude. En los servicios financieros digitales, el momento de mayor tensión ocurre cuando una persona abre una cuenta, solicita crédito o registra su identidad por primera vez. Ese proceso debe ser rápido para no perder usuarios, pero suficientemente robusto para evitar suplantación de identidad, documentos falsos o solicitudes automatizadas.
La presión no es menor. Las reclamaciones relacionadas con comercio electrónico ante la Condusef sumaron 8,682 casos entre enero y diciembre de 2024, principalmente asociadas a tarjetas de crédito y débito. Aunque ese dato no equivale a todo el universo de fraude financiero digital, sí muestra que la digitalización también amplía la superficie de riesgo para consumidores e instituciones.
AdviceRobo asegura que su solución opera dentro de las aplicaciones digitales y analiza patrones de interacción en tiempo real para diferenciar entre solicitantes reales e intentos de fraude, sin añadir fricción innecesaria a la experiencia del usuario.
La promesa es atractiva: detectar señales sospechosas antes de aprobar una operación, sin convertir cada trámite en un interrogatorio digital. Pero también plantea una pregunta central para el sector: cómo usar más datos sin invadir la privacidad ni generar decisiones opacas.
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IA explicable, la palabra clave
La compañía subraya que sus modelos se basan en Inteligencia Artificial Explicable, conocida como XAI. El concepto importa porque las instituciones financieras no sólo necesitan un modelo que acierte; también necesitan entender por qué recomienda aprobar, rechazar o revisar una solicitud.
En crédito, una decisión automatizada puede afectar directamente la vida de una persona: comprar una computadora, iniciar un negocio, cubrir una emergencia o financiar estudios. Por eso, la explicabilidad no es un adorno técnico. Es una condición para auditorías, cumplimiento regulatorio y confianza.
Tomás Voticky, Country Manager de AdviceRobo en México, explicó que el país representa un mercado donde convergen inclusión financiera y crecimiento digital.
“Nuestro objetivo es ayudar a las instituciones de crédito a mejorar la calidad de sus decisiones mientras expanden el acceso al crédito de manera responsable”.
La frase resume la apuesta de la firma: crecer el crédito sin relajar controles.
Datos conductuales: oportunidad y dilema
La cofundadora Rosali Steenkamer defendió el uso responsable de datos conductuales como herramienta para fortalecer la verificación de identidad y la evaluación de riesgos.
“Los datos conductuales, utilizados con responsabilidad, son la herramienta más poderosa para potenciar la verificación de identidad y la evaluación de riesgos en la actualidad”.
El planteamiento abre una discusión inevitable. Los datos conductuales pueden ayudar a detectar patrones anómalos: tiempos de respuesta, forma de llenar formularios, consistencia en la navegación, señales de automatización o comportamientos inusuales durante una solicitud. Pero su uso exige consentimiento claro, límites precisos y mecanismos que permitan auditar decisiones.
En México, donde muchas personas aún desconfían de las instituciones financieras o prefieren operar en efectivo, la adopción de estas tecnologías dependerá no sólo de su eficacia, sino de su transparencia.
México como mercado estratégico
Diederick van Thiel, CEO y cofundador de AdviceRobo, comparó la oportunidad mexicana con lo que la empresa ha visto en Europa y el sudeste asiático.
“Al igual que en Europa y el sudeste asiático, vemos una fuerte demanda de inteligencia de decisiones que sea tanto explicable como eficaz. Nuestro enfoque es apoyar al ecosistema mexicano con tecnología que mejore los resultados sin comprometer la transparencia ni el cumplimiento normativo”.
México tiene condiciones que hacen atractivo este tipo de soluciones: crecimiento de servicios financieros digitales, mayor uso de aplicaciones, expansión de fintechs, competencia por usuarios no bancarizados o subatendidos y presión para reducir fraudes en canales remotos.
La ENIF 2024 también muestra que 63.0 % de las personas de 18 a 70 años tenía una cuenta de ahorro formal y que 10.3 % contaba con una cuenta contratada por internet o aplicación. El dato revela un cambio gradual en la puerta de entrada al sistema financiero: cada vez más usuarios empiezan su relación con el dinero desde una pantalla.
La línea fina entre inclusión y sobreendeudamiento
La llegada de plataformas de decisión crediticia más sofisticadas puede ayudar a resolver un problema real: millones de personas quedan fuera del crédito formal porque el sistema no sabe cómo evaluarlas. Sin embargo, ampliar aprobaciones no debe confundirse con prestar a cualquier costo.
El desafío será que la tecnología ayude a identificar mejor la capacidad de pago, no sólo a colocar más productos. Una mala evaluación puede terminar en sobreendeudamiento, cobranza agresiva y pérdida de confianza en las instituciones.
Por eso, el valor de herramientas como AI Credit Brain dependerá de cómo las adopten bancos, sofomes, fintechs, burós y originadores de crédito. La tecnología puede mejorar el análisis, pero la responsabilidad final seguirá en las instituciones que diseñan políticas, aprueban créditos y atienden a los usuarios cuando algo sale mal.
En un mercado donde inclusión financiera y fraude digital avanzan al mismo tiempo, el reto ya no es únicamente prestar más rápido. Es prestar mejor, con controles claros, datos bien usados y decisiones que puedan explicarse.