Esta situación podría cambiar. En diciembre de 2024, se promulgó la Ley 21.719 de protección de datos personales, que habilita el uso de información positiva en la evaluación crediticia. Hasta ahora, el sistema chileno operaba, principalmente, mediante registros de incumplimiento. Con la nueva normativa, será posible incorporar el historial de buen comportamiento financiero, no solo las deudas impagas. Esto es lo que se denomina información positiva o data positiva, la que ha resultado ser clave en mejorar los niveles de inclusión financiera.
La experiencia comparada sugiere que el impacto puede ser considerable. En Brasil, un estudio del Banco Central de 2021 mostró que, tras la implementación de la data positiva, la población de menores ingresos representó el 70% de los nuevos participantes en el mercado crediticio. Estas son personas que antes estaban excluidas, no por ser malas pagadoras, sino por ser invisibles.
Sin embargo, incorporar más datos no garantiza mejores decisiones. Los modelos tradicionales de scoring clasifican a las personas en categorías amplias –riesgo alto, medio o bajo–, sin distinguir las causas de cada perfil. Un cliente con ingresos volátiles presenta características distintas a las de uno con historial de sobreendeudamiento. Tratarlos igual implica, en un caso, negar crédito a alguien potencialmente solvente; en el otro, subestimar un riesgo real.
En la actualidad, existen técnicas que permiten construir modelos más precisos y, al mismo tiempo, que explican qué factores determinan cada clasificación individual. No se trata de tecnología experimental; la literatura académica lleva años documentando su efectividad. El problema es que la práctica bancaria no siempre incorpora estos avances. ¿Razones? en parte por inercia, y en parte por las exigencias regulatorias de interpretabilidad que los modelos tradicionales cumplen con mayor facilidad.
En este escenario, la academia puede aportar de manera clave, desarrollando metodologías robustas y colaborando con la industria en pilotos y validaciones que permitan avanzar hacia modelos más precisos, transparentes y alineados con los estándares regulatorios. Ante ello, hay desafíos importantes en la materia para el sector.
La pregunta es si las instituciones financieras chilenas aprovecharán la data positiva solo para alimentar los mismos modelos de siempre, o si invertirán en capacidades analíticas que permitan segmentar con mayor precisión. La diferencia no es menor: en el primer caso, habrá más datos, pero decisiones similares; en el segundo, una oportunidad real de inclusión financiera, con una gestión de riesgo más precisa.
Chile tiene la regulación. Falta ver si desarrolla los modelos.
Mónica Stambuk-Castellano
Investigadora postdoctoral Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información
Facultad de Economía y Negocios Universidad de Chile
Equipo Prensa
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