Inteligencia artificial en préstamos: cómo cambia el crédito en Perú 2026

El scoring crediticio tradicional en Perú se basa en la Central de Riesgos SBS e Infocorp: historial de pagos, monto de deudas, tiempo de historial. Es retroactivo — mide lo que hiciste en el pasado.

Los modelos de IA y machine learning van más allá. Analizan cientos de variables en tiempo real:

• Comportamiento transaccional en Yape o BCP: frecuencia de transacciones, regularidad de ingresos, patrones de gasto.
• Datos del dispositivo móvil: tipo de teléfono, sistema operativo actualizado, número de apps financieras instaladas.
• Comportamiento en la solicitud: velocidad de llenado del formulario, hora del día, geolocalización.
• Datos alternativos: algunas plataformas (con permiso del usuario) analizan actividad en redes sociales, historial de búsquedas o datos de telecomunicaciones.

El resultado es un score alternativo que complementa o reemplaza el score tradicional, permitiendo aprobar a personas sin historial crediticio formal.

La adopción de IA en el crédito peruano tiene beneficios reales:

• Aprobación ultrarrápida: los modelos de IA procesan solicitudes en segundos. Kueski y Andy aprueban en 15-30 minutos vs. 24-72 horas de un banco tradicional.
• Acceso para no bancarizados: el 40% de peruanos adultos no tiene historial crediticio formal. La IA puede evaluar su capacidad de pago con datos alternativos y darles acceso al crédito formal por primera vez.
• Menos documentación: en lugar de boletas de pago y estados de cuenta, algunos modelos solo requieren acceso al historial de Yape o a la cuenta bancaria digital.
• Personalización de ofertas: la IA puede ofrecer el monto exacto que puedes pagar según tu perfil, evitando el sobreendeudamiento.

La IA en el crédito no es neutral — tiene riesgos importantes que como solicitante debes conocer:

• Sesgos algorítmicos: si el modelo fue entrenado con datos históricos sesgados (ej. personas de ciertas regiones o con ciertos teléfonos tienen más mora), puede discriminar involuntariamente a grupos.
• Falta de transparencia: muchos modelos de IA son "cajas negras" — si te rechazan, no puedes saber exactamente por qué ni qué cambiar para calificar.
• Privacidad de datos: compartir acceso a Yape, movimientos bancarios o redes sociales implica entregar datos muy sensibles. Verifica la política de privacidad de la fintech antes de otorgar permisos.
• Regulación incipiente: la SBS aún está desarrollando normativa específica para IA en crédito. En 2026, hay lineamientos pero no regulación detallada como en la UE.

Estas son las principales plataformas que aplican modelos de IA o datos alternativos en sus evaluaciones crediticias en Perú:

• Prestamype: utiliza análisis de flujo de caja de cuentas bancarias y Yape para evaluar microempresarios sin estados financieros formales.
• Solven: cruza datos de boleta de pago digital con comportamiento transaccional. Aprobación en horas sin papel físico.
• Andy: scoring propio con variables de comportamiento digital. Ofrece "préstamo de prueba" para construir historial interno.
• Rextie (cambio de divisas + crédito): usa IA para verificar identidad y detectar fraudes en tiempo real.
• Bancos tradicionales: BCP, BBVA e Interbank han incorporado modelos de IA para aprobación rápida de productos preaprobados a clientes existentes.

Si planeas solicitar un préstamo con fintech que usa IA, puedes mejorar tu perfil digital:

• Usa regularmente Yape o tu app bancaria: la regularidad de transacciones es señal positiva de actividad económica estable.
• Domicilia ingresos en cuenta bancaria formal: las transferencias regulares de empleador o clientes generan historial verificable.
• Mantén tu celular actualizado: sistema operativo actualizado es señal de responsabilidad digital en algunos modelos.
• Completa tu perfil en la app: datos completos y verificados (selfie con DNI, email activo, número de teléfono confirmado) mejoran tu score interno.
• Paga a tiempo los primeros créditos pequeños: construir historial positivo dentro de la plataforma es la señal más poderosa para obtener mejores condiciones en préstamos posteriores.