El acceso al crédito sigue siendo un factor determinante para el desarrollo económico. Sin embargo, más de mil millones de personas en el mundo continúan excluidas del sistema financiero. En España, la realidad es distinta: los niveles de inclusión financiera son elevados y el ecosistema avanza con rapidez hacia una innovación responsable. Aun así, tanto los particulares como las pymes —que representan el 99,9 % del tejido empresarial y más del 67 % del empleo— afrontan nuevos desafíos que requieren modelos de evaluación del riesgo más flexibles, precisos y equitativos.
En un contexto donde las pymes constituyen la base de la economía española, cualquier avance en los procesos de decisión crediticia, como el uso del Machine Learning y el Open Banking, tiene un impacto directo en la estabilidad y el crecimiento del país. A esta realidad se suma una economía sumergida estimada en el 20,2 % del PIB, lo que refuerza una cuestión clave: ¿cómo pueden las entidades financieras ampliar el acceso al crédito de forma responsable sin comprometer la gestión del riesgo?
España y su enfoque equilibrado en el uso del Machine Learning
La respuesta está en la adopción progresiva del Machine Learning (ML) y el Open Banking, dos tecnologías que están redefiniendo la forma en que se evalúa el riesgo y se impulsa la inclusión financiera. Un estudio reciente de Forrester Consulting, elaborado junto con Experian, encuestó a más de 1.100 responsables de toma de decisiones en 11 países de EMEA y Asia-Pacífico para analizar cómo el ML está acelerando decisiones financieras más inteligentes.
España destaca por mantener una adopción alineada con la media regional, pero sobresale en aspectos clave. El 75 % de las organizaciones que utilizan ML en el país declara mejoras en inclusión financiera, mientras que el 86 % confirma incrementos en la rentabilidad. Además, el 73 % planea aumentar su inversión en Machine Learning, y muestra un optimismo moderado respecto a la IA generativa (GenAI). Estos datos reflejan un enfoque maduro y responsable de la innovación, capaz de servir como referencia para otros mercados.
A partir de este contexto, resulta evidente cómo el Machine Learning y el Open Banking están impulsando decisiones crediticias más rápidas, precisas e inclusivas, posicionando a España como un referente en innovación financiera responsable.
Open Banking como palanca de transformación en el crédito
El Open Banking, impulsado por la normativa PSD2, está cambiando profundamente la evaluación del riesgo de crédito en Europa, y España se sitúa entre los países más avanzados en su adopción. Al permitir un acceso seguro y con consentimiento a los datos bancarios por parte de terceros, este modelo fomenta la competencia, impulsa la innovación y protege al consumidor mediante una mayor transparencia.
En el mercado español, la adopción se acelera gracias a plataformas y actores líderes que utilizan categorización de transacciones basada en IA, logrando análisis con hasta un 90 % más de precisión. Cuando estas capacidades se combinan con el Machine Learning, las entidades financieras pueden tomar decisiones más justas y ágiles, cumpliendo simultáneamente con los requisitos regulatorios de la PSD2.
Decisiones crediticias más inteligentes gracias a una innovación responsable
La adopción equilibrada del Machine Learning va más allá de un indicador tecnológico: es la prueba de que el mercado está utilizando la innovación para resolver problemas reales relacionados con el acceso al crédito y la gestión del riesgo. Según el estudio, las organizaciones que incorporan ML están obteniendo resultados concretos: mayor inclusión financiera, mejor rentabilidad y procesos de decisión más rápidos.
Esto se debe en parte a que los modelos tradicionales de scoring tienden a excluir a determinados perfiles, especialmente pymes y personas con historial crediticio limitado. El Machine Learning permite superar estas limitaciones al mejorar la predicción del riesgo y reducir la morosidad, un beneficio clave para el 86 % de los encuestados en España.
El cambio no se limita a la eficiencia, sino que impacta en la escala y la confianza del sistema. La automatización de decisiones reduce el trabajo manual y acelera las aprobaciones, algo esencial para las pymes. Cerca del 73 % de los participantes considera que, en un plazo de cinco años, la mayoría de las decisiones de crédito estarán completamente automatizadas, facilitando una financiación más rápida sin renunciar al cumplimiento normativo.
IA generativa: el siguiente paso en la evolución del riesgo de crédito
La IA generativa amplía aún más el potencial de esta transformación. Más de dos tercios de los encuestados (66 %) creen que la GenAI puede reducir de forma significativa el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar e implantar nuevos modelos de riesgo crediticio.
Además, su capacidad para agilizar la documentación regulatoria y mejorar la colaboración entre los equipos de riesgo y cumplimiento aborda uno de los mayores retos del sector financiero: equilibrar innovación y transparencia. En un mercado como el español, donde la alineación regulatoria es irrenunciable, esta ventaja resulta especialmente decisiva.
España como referente en crédito responsable
España avanza hacia un modelo de crédito más responsable combinando Machine Learning, Open Banking e IA generativa. Estas tecnologías permiten evaluar el riesgo con mayor precisión, acelerar los procesos de aprobación y ampliar la inclusión financiera —especialmente para pymes— sin renunciar a la transparencia ni al cumplimiento normativo.
Este enfoque demuestra que la innovación responsable es posible. Al integrar ML y GenAI con Open Banking, las entidades financieras no solo amplían el acceso al crédito para personas y empresas, sino que también refuerzan su rentabilidad y consolidan a España como un referente regional en servicios financieros avanzados.
