La Superintendencia Financiera de Colombia (SFC) publicó recientemente un documento orientador sobre el uso de scoring alternativo. Su objetivo es claro: facilitar que más personas, micronegocios y MiPymes accedan al crédito formal usando información distinta a la tradicional, pero sin relajar los controles de riesgo. (LinkedIn)

Para entidades vigiladas, fintechs y originadores de crédito, este es un mensaje directo:

la inclusión financiera ya no será posible solo con el “score tradicional”; se requiere sumar nuevas fuentes de datos, nuevos modelos y una mejor gobernanza.

En Kuenta vemos este movimiento como una gran oportunidad para nuestros clientes actuales y futuros.

¿Qué es el scoring alternativo y por qué importa?

El scoring alternativo es la evaluación del riesgo de crédito usando información no convencional, complementando o, en algunos casos, sustituyendo lo que dicen las centrales de riesgo.

Entre las fuentes que menciona la SFC y otros estudios de política pública se destacan:

  • Pagos de servicios públicos y arriendos.
  • Historial de compras y ventas en plataformas digitales.
  • Patrones de uso de cuentas de ahorro y billeteras digitales.
  • Información de proveedores, facturación electrónica o relaciones comerciales no financieras.
  • Datos de comportamiento digital (siempre bajo consentimiento y límites legales).

¿Por qué es relevante? Porque una parte importante de la economía colombiana —trabajadores informales, micronegocios, pequeños comercios— produce y paga, pero no deja rastros suficientes en el sistema financiero tradicional. El resultado:

  • Personas que sí podrían pagar un crédito quedan invisibles.
  • Entidades que quieren prestar más no encuentran información para sustentar sus decisiones.

El scoring alternativo busca cerrar esa brecha.

Lo que dice el regulador: principios, no una “barra libre”

La SFC no está creando una obligación inmediata ni un reglamento sancionatorio, sino una guía de buenas prácticas. El mensaje central es que el scoring alternativo es bienvenido, siempre que se implemente bajo cuatro grandes principios:

1. Uso responsable de los datos

  • Datos pertinentes, verificables y proporcionales al objetivo del crédito.
  • Respeto por el habeas data y consentimiento informado cuando aplique.
  • Seguridad y gobierno sobre los datos (quién accede, para qué y por cuánto tiempo).

2. Transparencia y explicabilidad

  • Nada de cajas negras incontrolables: la entidad debe poder explicar por qué negó o aprobó un crédito.
  • El cliente debe conocer, al menos a nivel general, los criterios que se usan para evaluarlo.

3. Gestión integral de riesgos

  • Identificación de riesgos operativos, tecnológicos, reputacionales y de sesgos.
  • Monitoreo del desempeño del modelo en el tiempo (por ejemplo, tasas de mora por segmento).
  • Controles para evitar discriminación o exclusión injustificada.

4. Enfoque progresivo y experimental

  • Pilotos y pruebas controladas antes de escalar masivamente.
  • Aprender, ajustar parámetros y, solo después, generalizar.
  • Uso de espacios como el sandbox regulatorio cuando el modelo requiera pruebas con alivios normativos. (Superintendencia Financiera de Colombia)

En paralelo, la SFC recuerda que el uso de inteligencia artificial y machine learning no limita la responsabilidad de la entidad: siempre debe haber controles humanos, auditorías y trazabilidad sobre las decisiones automáticas.

¿Qué significa esto en la práctica para bancos, fintechs y cooperativas?

Para cualquier organización que origina crédito, estos lineamientos se traducen en desafíos muy concretos:

  1. Integrar nuevas fuentes de información
    • Conectar servicios públicos, facturación, open finance, datos de proveedores, etc.
    • Normalizar, limpiar y versionar los datos para que sean utilizables en modelos. (Asobancaria)
  2. Diseñar modelos híbridos (tradicional + alternativo)
    • Combinar burós de crédito con variables alternativas.
    • Definir reglas de negocio y umbrales distintos por segmento (empleados, independientes, MiPymes, economía popular).
  3. Asegurar trazabilidad y explicabilidad
    • Registrar qué datos se usaron, qué modelo se aplicó y cuál fue la decisión.
    • Poder reconstruir cada caso si el cliente reclama o el regulador lo solicita.
  4. Gobernar el ciclo de vida del modelo
    • Versionamiento de modelos, calendarios de recalibración, métricas de desempeño.
    • Comités de riesgo que entiendan y aprueben los cambios.
  5. Comunicar al usuario de forma clara y justa
    • Explicar por qué fue rechazado un crédito y qué podría mejorar (p. ej., buen comportamiento en ciertos pagos).
    • Fortalecer la educación financiera y la confianza en los canales digitales. (Superintendencia Financiera de Colombia)

Todo esto exige infraestructura tecnológica, procesos y una capa robusta de gobierno de datos. Ahí es donde Kuenta entra en juego.

Cómo ayuda Kuenta a implementar scoring alternativo de forma responsable

Kuenta es una plataforma SaaS white-label especializada en originación digital, validación de identidad, scoring y gestión de crédito. Para nuestros clientes, los lineamientos de la SFC encajan de forma natural con capacidades que la plataforma ya ofrece:

1. Integración de múltiples fuentes de datos

  • Conectores con burós tradicionales y proveedores de información alternativa.
  • Captura y estructuración de datos provenientes de formularios, documentos, flujos transaccionales y APIs externas.

2. Motor de reglas y modelos configurables

  • Posibilidad de combinar reglas de negocio, scores tradicionales y variables alternativas en una misma decisión.
  • Definición de políticas distintas por producto (microcrédito, crédito popular, crédito productivo urbano/rural, etc.). (Superintendencia Financiera de Colombia)

3. Trazabilidad y explicabilidad “by design”

  • Registro detallado de cada evaluación: datos usados, modelo, score, recomendación y decisión final.
  • Bitácoras de cambios en políticas y modelos para soportar auditorías internas y externas.

4. Gobierno de datos y protección al consumidor

  • Módulos para gestión de consentimientos, revocatorias y finalidades de uso de datos.
  • Integración con esquemas de firma electrónica y evidencia digital para respaldar la autorización del cliente.

5. Entorno ideal para pilotos y despliegues graduales

  • Posibilidad de correr pruebas A/B de modelos y estrategias de riesgo.
  • Ambientes separados (sandbox, pruebas, producción) para iterar sin afectar la operación diaria.

En otras palabras, Kuenta ofrece la “tubería” y las herramientas para que la entidad se concentre en lo que mejor sabe hacer: definir su estrategia de riesgo y sus segmentos objetivos, cumpliendo al mismo tiempo con las expectativas del regulador.

Conclusión: la inclusión no es solo un discurso, es diseño de producto (y de modelo)

El documento de la Superfinanciera sobre scoring alternativo es una señal clara:

la inclusión financiera y la innovación tecnológica no solo son compatibles, sino necesarias una para la otra.

Para lograrlo, las entidades necesitan ir más allá de la mera consulta a burós y empezar a aprovechar la riqueza de datos que ya existe en la economía real, desde servicios públicos hasta billeteras digitales, siempre con ética, transparencia y buen gobierno. (Superintendencia Financiera de Colombia)

Si tu organización está pensando en:

  • Llegar a la economía popular o a micronegocios que hoy no califican con modelos tradicionales.
  • Diseñar productos de crédito productivo urbano o rural con mejor ajuste al riesgo real.
  • Lanzar pilotos de scoring alternativo alineados con los lineamientos de la SFC.

Kuenta puede ser la plataforma tecnológica que acelera ese camino: validación de identidad, orquestación de datos, motor de decisiones, evidencia digital y gestión integral del ciclo de crédito, todo en una sola solución.

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