Caminos inteligentes del acceso a la agencia

El acceso ha aumentado, pero la agencia no. Invertir en sistemas inteligentes puede cerrar esta brecha, además de generar beneficios financieros y de impacto.

Nuestras causas

Desde 2011, la proporción de adultos con una cuenta financiera ha aumentado en 28 puntos porcentuales. Sin embargo, una medida fundamental (si una persona puede obtener fondos de emergencia en un plazo de 30 días) apenas ha cambiado. En los países de ingresos bajos y medios, sigue en el 56%. Mientras tanto, 1,3 mil millones de personas siguen sin tener acceso a los servicios bancarios, principalmente en distritos rurales, economías informales y desiertos digitales.

Este es el paradoja que está en el corazón de Findex 2025: Las vías están en su lugar, pero la resiliencia no ha seguido el mismo ritmo. La brecha entre el acceso y la seguridad financiera real ya no es solo un problema de política: es un desafío en cuanto a producto, precios y entrega. ¡Se trata del uso!

Para los proveedores, impulsar el uso de los servicios se basa en la participación del cliente y en la eficiencia de los costos. Para los inversores, impulsar el uso de los servicios es una tesis de crecimiento. La próxima ola de retornos financieros y de desarrollo vendrá de organizaciones que integren la inteligencia (en tiempo real, contextual y adaptativa) en sus modelos operativos. Cuando se diseñan de manera responsable, los sistemas de IA pueden personalizar de forma a gran escala, ofrecer crédito a los prestatarios con poca documentación, reducir los costos de servicio y convertir los datos de comportamiento en valor predictivo.

Para los proveedores, impulsar el uso se trata de la participación del cliente y la eficiencia en costos. Para los inversores, impulsar el uso es una tesis de crecimiento. La próxima ola de retornos financieros y de desarrollo vendrá de organizaciones que integren la inteligencia (en tiempo real, contextual y adaptativa) en sus modelos operativos. Cuando se diseñen de manera responsable, los sistemas de IA pueden personalizar a gran escala, abrir la posibilidad de otorgar crédito a los prestatarios con poca documentación, reducir los costos de servicio y convertir los datos de comportamiento en valor predictivo.

Dónde la IA se encuentra con el comportamiento del mundo real

Findex 2025 Esto deja algo muy claro: el acceso no garantiza el uso, y el uso no garantiza la resiliencia. La gente ahorra, paga y toma prestado de formas fragmentadas, estacionales, irregulares y difíciles de interpretar a través de las lentes tradicionales de riesgo.

Pero estos patrones no son ruido. Son señales. Reflejan cómo las personas gestionan la liquidez en el mundo real. Y ahí es donde los sistemas inteligentes pueden empezar a rendir sus frutos. No reemplazando la capacidad de análisis humano, sino revelando lo que los sistemas humanos pasan por alto.

Cuando la IA se capacita para reconocer los ritmos de la vida real (las ventas diarias en el mercado, los ingresos por trabajos de fin de semana, los ciclos de cosecha), puede ir más allá de los menús de productos estáticos. En lugar de ofrecer soluciones a todos sin excepción, obtendremos desembolsos oportunos. En lugar de segmentaciones generales, tendremos umbrales dinámicos y pautas de orientación personalizadas.

Aquí están cinco comportamientos como los señalados por Findex 2025, y lo que implican para el diseño de sistemas inteligentes, si optamos por asumir la misión:

Cuando el acceso se convierte en agencia

Imagina a Amara, una comerciante rural en Kenia, utilizando una aplicación inteligente de venta al por menor en una plataforma. La plataforma sabe que ella normalmente vende productos agrícolas los jueves. Con esos datos, un sistema puede preautorizar un préstamo de inventario el martes y cobrar el pago el sábado. Sin papeleos. Sin avales. Sin visitas a la sucursal. Así es como debería ser la agencia: un sistema que se adapta a la persona, no al revés.

Plataformas como Palenca permitir que los trabajadores compartan sus historiales de ingresos verificados y hacer que los prestamistas estructuren los plazos de pago en función de las horas de máximo rendimiento económico, y no de los meses del año calendario. O considere Bud’s Drive Un motor que recorre los flujos de transacciones para extraer el “dinero inactivo” y atraer a los ahorradores hacia cuentas con rendimientos más elevados: impulsando los depósitos y la fidelidad en una sola acción.

Este tipo de alineación hiperpersonalizada (entre el ritmo económico y el diseño de servicios) no es un caso aislado. Es el vínculo que falta entre la infraestructura y la resiliencia económica.

El dividendo de eficiencia

Atender a clientes de bajos ingresos y geográficamente dispersos puede parecer prohibitivamente caro. Los montos por operación eran pequeños, la captación de clientes era manual y los costos de atención solían superar los ingresos. La IA está cambiando eso.

Al incorporar inteligencia en el núcleo de los flujos de trabajo, los proveedores están constatando que la rentabilidad de la unidad cambia más rápido de lo esperado.

• Subvención de préstamos: Banco Covalto Reducir los tiempos de aprobación de créditos El 90 por ciento después de incorporar la IA generativa en su flujo de trabajo.
• Gestión de fraudes: Los modelos en tiempo real ahora bloquean las cuentas sospechosas antes de que las verifique un humano, lo que reduce los tiempos de análisis y la cantidad de horas dedicadas a la investigación.
• Servicio de atención al cliente: Erica de Bank of America y los Cora de NatWest han acumulado un total de 3,200 millones de interacciones anualmente, liberando al personal para conversaciones de mayor nivel.
• Fundación Genesis en Guatemala y Annapurna Finance en la India Están construyendo chatbots de servicio al cliente inteligentes para escalar sus equipos de atención al cliente y añadir herramientas de formación financiera y empresarial.

Cuando el coste de ofrecer un servicio disminuye en una escala de magnitud, la economía de la inclusión comienza a parecerse mucho más diferente. Lo que antes parecía demasiado caro para ser implementado de manera asequible de repente se vuelve viable, incluso atractivo. Ese es el efecto de la leva operativa.

Los datos alternativos son la nueva garantía

La contratación tradicional se basa en documentos que los no bancarizados no poseen. La inteligencia artificial se basa en los fragmentos que ellos poseen. hacer Dejar atrás: recargas prepagadas, pagos de servicios públicos, imágenes satelitales, gráficos sociales.

• Kueski en México Analiza las huellas digitales del e-commerce y los patrones de redes sociales para otorgar préstamos a corto plazo en cuestión de minutos.
• Stori Ofrece tarjetas de crédito a solicitantes con un historial crediticio pobre mediante la predicción del comportamiento de pago a partir de datos de sensores de teléfonos móviles.
• En Brasil, Nubank (ahora el banco más valioso de la región) reescribió los modelos de riesgo para tratar los datos de comportamiento como un tipo de garantía de primer nivel.

El cambio es estratégico. Cuando los datos son abundantes pero desorganizados, La identidad probabilística supera a la identidad documentaly expande el mercado direccionable a cientos de millones de personas.

Para los proveedores, esto abre nuevas oportunidades de financiación en los casos en que no existen ficheros de crédito formales. Para los inversores, crea barreras de exclusividad en los datos y ventajas defensivas en la evaluación de la solvencia. Y para los clientes, abre puertas que los sistemas tradicionales de calificación han mantenido cerrados durante décadas.

Barandillas que mantienen la ambición honesta

Los mismos sistemas de inteligencia artificial que permiten la escala y la precisión también pueden profundizar la exclusión, si no se manejan con cuidado. Findex 2025 Puede ser un hito, pero también sirve como advertencia: donde se han reducido las brechas, se han reducido de manera desigual. Mientras que donde se han multiplicado los datos, no siempre se han traducido en mejores decisiones.

La fraude cibernético, el sesgo algorítmico y la formación de modelos que consume mucha energía ya no son problemas que se dan en casos aislados; son riesgos reales que pueden erosionar la confianza (y el caso comercial) antes de que se produzcan los beneficios.

La IA responsable no es un slogan. Es una disciplina operativa. Y en esta etapa, debería ser innegociable. Eso significa:

• Funciones de auditoría para detectar sesgosespecialmente aquellas que sirven como proxies de género, geografía o ingresos. La brecha de género global en la propiedad de las cuentas ahora es de solo cuatro puntos. No la reabramos en código.
• Generar explicabilidad desde el principio. La generación basada en la recuperación y los modelos interpretables proporcionan a los proveedores (y a los reguladores) transparencia sobre el por qué un modelo hizo lo que hizo. Las puntuaciones crediticias opacas no solo pierden confianza; también provocan escrutinio y, en última instancia, la regulación.
• Diseñar para la compatibilidad climática. A medida que el rendimiento computacional de la IA aumenta, también lo hace su huella energética. La inclusión financiera que depende de una infraestructura intensiva en carbono socava la narrativa de resiliencia.

La ambición es bienvenida. Pero Sin barreras claras, la inclusión a gran escala puede convertirse en exclusión a gran velocidad. No es un riesgo que las instituciones serias puedan permitirse asumir.

¿Qué significa esto para los inversores?

Para los inversores que respaldan a los proveedores de servicios financieros (o los están construyendo), el argumento a favor de la inteligencia artificial es ahora estructural.

Los datos de Findex revelan un mercado de comportamiento masivo que actualmente no recibe el apoyo adecuado no porque sea demasiado arriesgado o demasiado pobre, sino porque los sistemas heredados no pueden interpretar el mensaje. La inteligencia artificial cambia eso. Si se hace bien, integra la rentabilidad, la defensabilidad y la misión en la misma arquitectura. Aquí está cómo:

• Economía del volumenUna vez que la incorporación a la plataforma, la puntuación y el soporte sean automatizados, el coste marginal por cliente se reduce a unos centavos. Esto permite ofrecer $2 carteras y $20 préstamos sin afectar la rentabilidad operativa.
• Motores de datosCada nueva interacción (préstamo, pago, informe sobre la cosecha) mejora la precisión de las predicciones futuras. Cuanto más aprende el sistema, más valioso se vuelve: tanto en términos operativos como comerciales.
• Alinear la regulaciónLas vías de pago en tiempo real, los mandatos e-KYC y los regímenes de derechos de datos están convirtiéndose en estándares en los mercados emergentes. Las empresas que implementen estas funcionalidades en sus sistemas obtendrán ahora mayor velocidad, confianza y ventajas en materia de licencias.
• Capital mixtoLos fondos de desarrollo pueden financiar la experimentación temprana y el entrenamiento de modelos. Los inversores de capital de equidad pueden luego escalar esos modelos hasta convertirse en sistemas rentables, con menos fricción y menores costos de adquisición de un cliente (CAC). La estructura de capital ya está funcionando en el terreno.

No tienes que elegir entre propósito y rendimiento. Se trata de una infraestructura del mundo real para la inclusión, con un rendimiento operativo y un crecimiento de la cartera incorporados.

El camino desde el hito hasta el mandato

Findex 2025 confirma lo que muchos de nosotros sospechamos desde hace años: la infraestructura digital está en gran medida en marcha. Los cables ya están instalados. Los teléfonos están disponibles. Las cuentas ya están abiertas. Pero el uso significativo (el tipo que construye resiliencia financiera, no solo el número de transacciones) aún está muy por detrás.

La distancia entre una tasa de propiedad de teléfonos inteligentes de 86% y una tasa de resiliencia de 56% no es un gap. Es un delta que puede ser invertido. Un delta que no se cerrará mediante flujos de onboarding o campañas de sensibilización, sino mediante sistemas que comprendan, anticipen y respondan al comportamiento económico real.

Aquí es donde entra la IA, no como una solución mágica, sino como una capa inteligente que hace que la inclusión sea adaptativa, contextual y rentable. Cuando se implementa de manera responsable, no solo amplifica el acceso, sino que lo convierte en una auténtica capacidad de acción.

Para los proveedores, esto supone un reto de diseño. Para los inversores, supone una oportunidad de crecimiento. Para ambos, supone una oportunidad de convertir un hito digital en un mandato significativo.

Las vías ya están construidas. Ahora toca hacer circular algo mejor por ellas.