La bancarización en México alcanzó 76.5% entre personas de 18 a 70 años, pero el reto cambió: ya no es abrir cuentas, sino comprenderlas. Open Finance e inteligencia artificial ofrecen nuevas herramientas, aunque también plantean riesgos de privacidad, sesgo y exclusión digital.
Mexconomy — Durante una década, la inclusión financiera en México tuvo una obsesión cuantificable: conseguir que más personas ingresaran al sistema. La Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) del INEGI muestra que el objetivo avanzó: al cierre de 2024, 76.5 por ciento de las personas de 18 a 70 años contaba con al menos un producto financiero, frente a 67.8 por ciento en 2021. El problema ahora es menos visible: tener una cuenta no significa necesariamente saber utilizarla.
La nueva frontera está en la capacidad de los usuarios para comparar productos, comprender costos, anticipar gastos y elegir opciones acordes con su realidad. En ese escenario aparece Open Finance, modelo que permitirá compartir información financiera entre entidades con autorización del usuario. Combinado con inteligencia artificial, puede transformar la oferta de productos estandarizados hacia recomendaciones construidas a partir del comportamiento, ingresos, estabilidad laboral, hábitos de consumo y necesidades de cada persona.
“Durante muchos años la inclusión financiera se midió por el número de cuentas abiertas. En la próxima década se medirá por la capacidad del sistema para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones con su dinero”, sostiene Diego Avellaneda, CEO de Callbook AI. Bajo esa lógica, dos personas con ingresos similares podrían recibir alternativas distintas: mientras una tendría condiciones para contratar un crédito hipotecario o educativo, otra podría necesitar primero reorganizar sus obligaciones.
La misma tecnología puede modificar la cobranza. Con información más completa sobre la situación de un cliente, las instituciones podrían plantear refinanciamientos, plazos o acuerdos ajustados a su capacidad real de pago, en lugar de aplicar estrategias uniformes. Avellaneda sostiene que los modelos personalizados pueden mejorar el cumplimiento de acuerdos y reducir la mora, aunque todavía no existe un estándar público que permita comparar sus resultados entre instituciones.
El nuevo modelo también abre interrogantes. La personalización requiere datos cuyo alcance no siempre comprenden quienes los proporcionan; los algoritmos pueden reproducir sesgos presentes en historiales financieros y perjudicar a personas que ya enfrentan desventajas. A ello se suma la población que permanece fuera del entorno digital. La gobernanza de datos y la explicabilidad de los modelos serán, por ello, determinantes para que la siguiente etapa de la inclusión financiera no se limite a tener más usuarios dentro del sistema, sino que consiga que entiendan las decisiones financieras que toman.
Fuente: Encuesta Nacional de Inclusión Financiera (ENIF) 2024, INEGI; información y declaraciones proporcionadas por Callbook AI. Créditos: Callbook AI y Diego Avellaneda.
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