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Datos alternativos: cómo las nuevas fuentes de información están transformando el sistema financiero y el análisis de crédito

Publicado el 23 de marzo de 2026. 17 minutos de lectura

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El uso de datos alternativos está creciendo rápidamente en el sector financiero. Según datos de Grand View Research, el mercado global de este tipo de información se estimó en USD 11,65 millones en 2024 y podría alcanzar los USD 135,72 millones para 2030, impulsado principalmente por el avance del análisis de datos en el sector de crédito e inversiones.

Este crecimiento va de la mano con un desafío histórico del sistema financiero: evaluar correctamente el riesgo crediticio de personas y empresas que no cuentan con un historial bancario tradicional. En muchos casos, los consumidores con ingresos estables o los microemprendedores activos siguen sin acceso a financiamiento simplemente porque no generan datos suficientes para los modelos tradicionales de score.

En este artículo, explicaremos qué son los datos alternativos, cómo se están utilizando en el sector financiero, qué tipos de información pueden ayudar a impulsar el mercado y de qué manera este enfoque puede ampliar el acceso al crédito en América Latina.

¿Qué son los datos alternativos?

Los datos alternativos o “alternative data” son información que no forma parte de las fuentes financieras tradicionales, como el historial bancario o los reportes de los burós de crédito. Estos datos pueden provenir de una gran variedad de fuentes y ayudan a crear una visión más amplia de la vida económica de una persona o empresa.

En el mundo digital actual, casi todas las actividades dejan algún tipo de rastro informativo. Una compra en línea, el pago de un servicio desde el celular o incluso la reseña de un restaurante en una aplicación generan datos que pueden indicar hábitos de consumo, estabilidad financiera o patrones de comportamiento..

Al ser analizadas en conjunto, estas señales ayudan a componer una imagen más completa del perfil financiero de una persona. Para las instituciones, esto significa la posibilidad de evaluar a clientes que antes eran considerados “invisibles”.

Este potencial es especialmente relevante en mercados emergentes, donde gran parte de la población aún no cuenta con un historial bancario formal.

El crecimiento del mercado de datos alternativos

La expansión del uso de datos alternativos está directamente ligada a la transformación digital del sector financiero. A medida que los consumidores y las empresas realizan cada vez más actividades en entornos digitales, crece también el volumen de información disponible para el análisis y la generación de insights.

Inicialmente, estos datos comenzaron a utilizarse en el mercado de inversiones, especialmente por fondos de cobertura (hedge funds) y gestores de activos que buscaban nuevas formas de anticipar tendencias. Información como el flujo de consumidores en tiendas, geolocalización y análisis de sentimiento en redes sociales ayudó a complementar los análisis tradicionales.

Con el tiempo, estas técnicas también comenzaron a aplicarse en el otorgamiento de crédito, , lo cual amplió la capacidad de evaluación de riesgo. Según el Informe sobre el Estado de los Datos Alternativos de Crédito, en 2023, el 62 % de las instituciones financieras a nivel global ya utilizaba datos alternativos para mejorar sus modelos de decisión.

El crecimiento del llamado “mercado de crédito alternativo”, que reúne a fintechs y plataformas digitales de crédito, también impulsa el uso de datos alternativos en el análisis de riesgo. Como muchas de estas empresas atienden a consumidores y pequeños negocios sin historial bancario tradicional, recurren a nuevas fuentes de datos para evaluar la capacidad de pago y ampliar el acceso al crédito.

Research and Marketsestima que el mercado de crédito alternativo en Latinoamérica crezca cerca del 13.7 % anual, pudiendo alcanzar losUS$ 6,700 millones para 2026. Tras una expansión promedio del 14.9 % anual entre 2020 y 2025, la expectativa es que el sector continúe creciendo y alcance cerca de losUS$ 10,000 millones para 2029.

¿Cuáles son las principales fuentes de datos alternativos?

Los datos alternativos no necesariamente sustituyen a las fuentes tradicionales, sino que ciertamente complementan los modelos existentes, y amplían el volumen de información disponible para el análisis.

La diversidad de fuentes de datos alternativos es justamente uno de los factores que hace que este modelo sea tan valioso. Entre los ejemplos más comunes se encuentran:

Datos de transacciones digitales

Información sobre pagos realizados a través de billeteras digitales, marketplaces o aplicaciones de pago. Estos datos ayudan a entender la frecuencia de consumo y la capacidad de pago de un usuario.

Aunque puedan no parecer "alternativos", dado que la mayoría de las instituciones ya posee estos datos, rara vez son explotados para extraer el máximo valor predictivo.

Pagos de servicios esenciales

Historiales de pago de recibos de luz, agua, teléfono o renta pueden indicar disciplina financiera, incluso si la persona nunca ha utilizado un crédito formal.

Datos de telecomunicaciones

Información de operadoras de telefonía, como recargas o pago de planes, también puede utilizarse para evaluar la estabilidad financiera.

Actividad en línea

El tráfico en sitios web, el uso de aplicaciones y el comportamiento de navegación pueden proporcionar señales adicionales sobre el perfil del consumidor.

Datos geoespaciales e imágenes de satélite

En sectores como la agricultura, las imágenes satelitales pueden indicar la productividad de las cosechas o impactos de eventos climáticos, lo cual ayuda a evaluar riesgos para financiamientos rurales.

Datos de redes sociales

El análisis de comportamiento y redes de contacto puede ofrecer pistas sobre patrones de consumo y estabilidad social.

Datos psicométricos

Los cuestionarios estructurados pueden ayudar a evaluar el perfil conductual y la toma de decisiones financieras, siendo especialmente útiles para personas sin historial crediticio.

Beneficios del uso de datos alternativos en el sector financiero.

Los datos alternativos han ido ganando terreno en el sector financiero por ampliar el volumen y la diversidad de información disponible para el análisis. Al complementar los datos tradicionales, ayudan a las empresas e inversionistas a entender mejor el desempeño de los negocios, el comportamiento del mercado y el perfil de los clientes.

Análisis más detallado y preciso

Al incorporar nuevas fuentes de información, como reseñas en línea, tráfico en tiendas o actividad digital, los datos alternativos permiten una visión más completa sobre empresas y consumidores.

Decisiones basadas en datos históricos

El análisis de datos pasados ayuda a las instituciones a identificar patrones y realizar predicciones más consistentes sobre el desempeño y las tendencias futuras.

Inversiones y alianzas más estratégicas

Con más información disponible, las empresas logran evaluar mejor a socios potenciales, mercados y oportunidades de negocio.

Relaciones más sólidas con los clientes

Los datos sobre comportamiento en línea, reseñas y preferencias del público ayudan a las organizaciones a entender mejor a sus consumidores y a mejorar la experiencia ofrecida.

Ventaja competitiva en el mercado

El acceso a información actualizada y en tiempo real permite que las empresas tomen decisiones más rápidas y se adapten con mayor agilidad a los cambios del mercado.

El papel de los datos alternativos en la inclusión financiera.

A pesar del crecimiento de la digitalización, millones de personas aún enfrentan barreras para acceder a servicios financieros básicos. Según el Banco Mundial, cerca de 1,3 millones de personas en el mundo permanecen fuera del sistema financiero formal..

El motivo principal muchas veces no es la falta de capacidad de pago, sino la ausencia de un historial crediticio documentado.

Los modelos tradicionales de análisis dependen fuertemente de datos bancarios formales, como préstamos anteriores, financiamientos o uso de tarjetas de crédito. Cuando esta información no existe, la persona simplemente no puede ser evaluada.

Es en este punto donde los datos alternativos se vuelven esenciales. Esto se debe a que, al incorporar esta información, las instituciones logran evaluar mejor a clientes que antes eran ignorados por los modelos tradicionales. Este proceso permite:

Aumentar las tasas de aprobación de créditos;
Reducir los riesgos de morosidad;
Ampliar la base de clientes atendidos.

Un ejemplo práctico: crédito a partir de recibos de luz

Un ejemplo interesante del uso de datos alternativosen el análisis de crédito proviene de Bangladesh. En algunas iniciativas en el país, las instituciones comenzaron a utilizar datos de pago de recibos de energía eléctrica para evaluar la confiabilidad financiera de clientes sin historial bancario.

El razonamiento es sencillo: las familias que pagan sus recibos de luz regularmente demuestran disciplina financiera y capacidad de cumplir con sus compromisos.

Con base en este historial, las empresas financieras logran ofrecer crédito para la compra de bienes duraderos, como refrigeradores, ventiladores o equipo doméstico, además de realizar el cobro a través del propio recibo de energía eléctrica.

Este tipo de financiamiento puede mejorar significativamente la calidad de vida de las familias y, al mismo tiempo, crear un primer historial crediticio formal.

¿Es seguro usar datos alternativos?

El uso de datos alternativos puede aportar beneficios relevantes para el análisis financiero, pero exige un enfoque responsable en relación con la calidad, seguridad y gobernanza de la información.

Como estos datos generalmente provienen de diferentes fuentes digitales, es esencial que las instituciones garanticen su confiabilidad y utilicen esta información de forma transparente.

En Brasil, por ejemplo, este proceso debe estar alineado con la Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que establece reglas claras para la recolección, tratamiento y transferencia de información personal. Esto significa que las empresas deben asegurar una base legal para el uso de los datos, definir finalidades específicas y adoptar medidas de seguridad que protejan la información contra accesos no autorizados.

En este contexto, las plataformas tecnológicas que ofrecen gobernanza de datos, trazabilidad y control sobre las decisiones ayudan a las instituciones a utilizar datos alternativos con mayor seguridad, garantizando el cumplimiento regulatorio y preservando la confianza de los clientes.

Buenas prácticas para el uso de datos alternativos

Para extraer valor de esta información de forma segura y estratégica, las instituciones deben adoptar buenas prácticas de gestión y gobernanza de datos, tales como:

Evaluar la finalidad y los riesgos del uso de los datos.

Antes de utilizar nuevas fuentes de información, es importante evaluar su propósito, relevancia y posibles impactos en términos de privacidad y seguridad.

Invertir en infraestructura tecnológica adecuada

El uso eficiente de datos alternativos depende de plataformas capaces de recopilar, integrar y procesar grandes volúmenes de información, además de permitir la aplicación de modelos analíticos y la automatización de las decisiones.

Fortalecer la seguridad de la información

Dado que estos datos pueden incluir información sensible, es fundamental adoptar políticas robustas de seguridad, control de acceso y monitoreo para proteger los datos a lo largo de todo su ciclo de uso.

Garantizar transparencia y gobernanza de datos

Los procesos claros de gobernanza ayudan a asegurar que el uso de los datos se realice de forma responsable, trazable y alineada con las exigencias regulatorias.

Monitorear resultados y ajustar estrategias

Dar seguimiento al impacto del uso de datos alternativos en las decisiones financieras permite que las instituciones ajusten sus estrategias y mejoren continuamente sus modelos de análisis.

Cómo contribuyen los datos alternativos a la evaluación del crédito

Como hemos visto, los datos alternativos amplían la cantidad de información disponible para el análisis de crédito, lo que puede ayudar a las instituciones a construir modelos más completos de evaluación de riesgo. .

Con el apoyo de tecnologías como el análisis avanzado de datos e inteligencia artificial, es posible identificar patrones de comportamiento financiero a partir de diferentes fuentes de información, como pagos digitales, uso de aplicaciones o regularidad en los gastos del día a día.

Además, muchos de estos datos se generan de forma continua, lo que permite evaluaciones más actualizadas sobre el perfil y la capacidad de pago de un cliente.

En la práctica, este enfoque contribuye a decisiones de crédito más precisas y también a ampliar el acceso a servicios y productos financieros, especialmente para personas y pequeños negocios que cuentan con escaso historial bancario formal.

Cómo crear estrategias de crédito con inteligencia de datos

En un escenario en donde el análisis de crédito depende cada vez más de los datos y de decisiones rápidas, las instituciones y empresas necesitan herramientas capaces de transformar la información en estrategias eficientes.

Para apoyar este proceso, Dock está desarrollando, en alianza con Ant International, una plataforma de inteligencia de crédito que permite estructurar, automatizar y escalar decisiones a lo largo de todo el ciclo de otorgamiento.

Decisiones de crédito más inteligentes con la Plataforma de Inteligencia de Crédito de Dock

La Plataforma de Inteligencia de Crédito de Dock es una plataforma low-code que permite crear, editar y publicar flujos y reglas de decisión de forma rápida e intuitiva, sin depender del área de tecnología.

La solución transforma las reglas de negocio en APIs listas para la integración con otros sistemas, con deploy en un clic y total trazabilidad.

De esta forma, las instituciones logran combinar datos tradicionales, como el historial crediticio e información de los burós, con nuevas fuentes de datos, ampliando la capacidad de evaluación de riesgo y haciendo que el proceso de aprobación sea más eficiente.

Además, la plataforma ofrece recursos que brindan más autonomía a los equipos y aceleran la implementación de estrategias de crédito. Entre los principales beneficios se encuentran:

Low-code: permite crear y ajustar reglas y flujos de crédito con poca necesidad de desarrollo técnico;
Personalizable: la solución puede adaptarse a las políticas, perfiles de riesgo y estrategias específicas de cada institución;
Conexión nativa con burós: se integra directamente con los principales burós de crédito, facilitando el acceso rápido a datos relevantes para el análisis;
APIs: posibilita una integración sencilla con diferentes sistemas y fuentes de datos dentro del ecosistema financiero;
Flexible: soporta diferentes modelos de crédito y evoluciona junto con las necesidades del negocio.

En la práctica, esto permite que bancos, fintechs y empresas que ofrecen crédito aumenten sus tasas de aprobación, mejoren la gestión de riesgo y amplíen el acceso a productos financieros, manteniendo decisiones más estratégicas y basadas en datos.

FAQ: preguntas frecuentes sobre datos alternativos

¿Qué son los datos alternativos en el contexto financiero?

Los datos alternativos son información que va más allá del historial crediticio tradicional (como el score de los burós y registros bancarios). Incluyen comportamientos de consumo en e-commerces, historial de pago de servicios básicos (luz, agua, teléfono), datos de geolocalización, suscripciones a servicios e incluso interacciones en redes sociales o uso de aplicaciones.

¿Cómo ayudan los datos alternativos en el análisis de crédito?

Llenan las "lagunas" de información. Para una persona que nunca ha tenido una tarjeta de crédito (lo que se conoce como "expediente delgado" o thin file, los datos alternativos permiten crear un perfil de riesgo basado en su responsabilidad con otras cuentas y en su capacidad real de pago, haciendo que el análisis sea más justo e inclusivo.

¿Cuáles son los ejemplos más comunes de datos alternativos?

Algunos de los ejemplos de datos alternativos más utilizados por el mercado hoy en día son:

Cuentas de servicios públicos:: pago puntual de energía e Internet;
E-commerce: volumen y frecuencia de compras en marketplaces;
Datos de Gig Economy: ingresos de conductores de aplicaciones o repartidores;
Open Finance: intercambio consentido de estados de cuenta y transacciones de diferentes instituciones.

¿Cuál es la diferencia entre los datos tradicionales y los datos alternativos?

Existen algunas diferencias, como el hecho de que los datos tradicionales suelen ser retrospectivos y enfocados en deudas (a quién le has debido y cómo pagaste, por ejemplo). Por otro lado, los datos alternativos son conductuales y predictivos, enfocados en el estilo de vida y en la consistencia financiera actual del individuo.

¿Cómo impulsa el Open Finance el uso de datos alternativos?

El Open Financees uno de los mayores catalizadores de esta tendencia. Permite que el cliente "lleve" su historial financiero de una institución a otra. Esto transforma datos que antes estaban "bloqueados" en los grandes bancos en insumos valiosos para que las fintechs ofrezcan condiciones de crédito personalizadas.

¿El uso de datos alternativos reduce la morosidad?

Sí. Al refinar el modelo de análisis con inteligencia artificial y machine learning, las instituciones logran identificar patrones de riesgo que el score tradicional ignora. Esto permite no solo aprobar a más clientes, sino aprobar a los clientes correctos, reduciendo pérdidas y optimizando la cartera de crédito.

¿Cómo implementar una operación de crédito basada en datos alternativos?

El camino más eficiente es a través de APIs de infraestructura, como las que ofrece Dock. Integrar fuentes de datos variadas y procesarlas en tiempo real requiere una robustez tecnológica que permita el análisis rápido en el momento del checkout o de la solicitud del préstamo.

Uso de datos alternativos en el sistema financiero: lo que viste en este artículo

El uso de datos alternativos está transformando el análisis financiero, ampliando las fuentes de información utilizadas por las instituciones para entender el comportamiento económico de personas y empresas.
El uso de esta información puede ampliar el acceso al crédito, permitiendo evaluar a consumidores y pequeños negocios que antes no contaban con datos suficientes para el análisis.
La diversidad de fuentes, como pagos digitales, telecomunicaciones y actividad en línea, aumenta la precisión de las decisiones financieras y ayuda a reducir la incertidumbre en la evaluación de riesgo.
La gobernanza de datos, la seguridad de la información y el cumplimiento de las leyes de cada país son fundamentales para garantizar el uso responsable de esta información.
Soluciones como la Plataforma de Inteligencia de Crédito de Dock ayudan a bancos, fintechs y empresas a integrar datos alternativos, automatizar políticas de crédito y tomar decisiones más rápidas y estratégicas a lo largo de todo el ciclo de otorgamiento.