Cómo la Automatización de Decisiones Impulsará en 2026 un Crédito Más Sostenible

La industria financiera está viviendo un periodo de transformación acelerada. Según el más reciente informe PwC Global Banking Risk Study 2025, las funciones de riesgo en banca ya no sólo deben controlar pérdidas: su mandato está cambiando hacia la generación de valor y crecimiento sostenible. PwC+1 En paralelo, la firma Deloitte señala en su 2025 Banking and Capital Markets Outlook que las inversiones en tecnología y en especial en inteligencia artificial y automatización, siguen siendo una palanca crítica para sostener la rentabilidad en un entorno de crecimiento moderado.

Deloitte+1  Por Ejemplo, podemos mencionar que en este contexto, para las instituciones que otorgan crédito (bancos, financieras, aseguradoras, instituciones educativas, otorgantes de crédito comerciales) la automatización de decisiones mediante motores decisionales avanzados se perfila como un pilar de diferenciación estratégica  y de sostenibilidad comercial.

Tendencias de inversión en el sector financiero

1. Menor volumen general de fintech, con re‐enfoque en productividad
   El informe de KPMG Pulse of Fintech H1 2025 reporta que la inversión global en fintech alcanzó 44,7 mil millones de dólares en el primer semestre de 2025, el nivel más bajo desde 2020. KPMG Esto sugiere que los inversores están priorizando negocios con métricas de retorno claras y escalabilidad operativa, y menos apuestas especulativas.

2. Tecnología e IA como eje central de transformación
   KPMG también identifica en su encuesta tecnológica del sector financiero que la inflación, la presión regulatoria y el coste creciente de la transformación digital obligan a los ejecutivos a repensar sus estrategias de crecimiento, priorizando eficiencia y plataformas modernas. KPMG Por su parte, Deloitte advierte que la eficiencia operativa será clave en 2025: se anticipa que el ratio de eficiencia (costes/ingresos) en bancos mantenga niveles cercanos al 60 % a causa de los elevados costes tecnológicos y de compensación. Deloitte

3. Riesgo, resiliencia operativa y transformación del modelo de decisiones
   El estudio de PwC subraya que los departamentos de riesgo bancaria buscan automatizar más del 50 % de sus procesos de GRC (gobernanza, riesgos, cumplimiento) en los próximos cinco años. PwC+1 Esta tendencia se está traduciendo en un desplazamiento del foco: de revisar eventos pasados a anticipar escenarios futuros, de informes estáticos a plataformas de toma de decisión en tiempo real.

Estas tres tendencias convergen hacia una demanda clara: los otorgantes de crédito deben modernizar no sólo su infraestructura sino también sus procesos de decisión, de modo que puedan operar con mayor velocidad, menor coste, mayor precisión en el riesgo y mejores ratios de conversión de clientes y nuevas geografías.

¿Por qué la automatización de decisiones es fundamental para la evolución sostenible del crédito?

A continuación explicamos en detalle cuatro dimensiones críticas: eficiencia operativa, reducción de riesgo, acceso al crédito y escalabilidad responsable.

Eficiencia operativa

El flujo de trabajo tradicional para otorgamiento de crédito suele estar cargado de silos: validación manual de datos, múltiples aprobaciones, revisiones de cumplimiento, documentos físicos o PDF, tiempos de espera prolongados. Un informe de Deloitte revela que una entidad en la región Benelux logró reducir el tiempo de aprobación de hipotecas de 15-20 días a apenas 3-5 días mediante digitalización de la valoración de colaterales, revisión automática y estándares integrados de aprobación. Deloitte

Cuando una organización implementa un motor decisional avanzado (i.e., un sistema que integra datos estructurados y no estructurados, aplica reglas, algoritmos de scoring, modelos de machine learning, y genera una decisión automática o semiautomática), se liberan recursos humanos, se reducen errores manuales, se acorta el “time to yes” y se mejora la experiencia del cliente. En tiempos donde la eficiencia del 60 % en costos/ingresos ya supone presión, la automatización no es opcional: es esencial para sostener el negocio. Deloitte

Reducción de riesgo

Otorgar crédito con rapidez no es incompatible con gestionar el riesgo; de hecho lo contrario. Los motores de decisión avanzados permiten incorporar múltiples fuentes de datos (internas y externas), aplicar modelos analíticos de predicción de impago, segmentar clientes de forma más granular, y ajustar políticas en tiempo real ante cambios macroeconómicos. El estudio de PwC indica que los departamentos de riesgo están ahora “streamlining” tareas pesadas con herramientas inteligentes: “early-wins in credit, fraud, compliance and non-financial risk monitoring” gracias al empleo de plataformas impulsadas por inteligencia artificial. PwC

Además, al automatizar la decisión de crédito se asegura mayor consistencia, reducción del sesgo humano, trazabilidad de la decisión (distribución de reportes, auditoría, cumplimiento) y mayor capacidad de respuesta ante escenarios adversos. Esto contribuye directamente a la sostenibilidad del portafolio crediticio.

Mejora del acceso al crédito

Con plataformas decisionales modernas, las empresas de crédito pueden expandir su cobertura hacia nuevos segmentos (PYMES, nichos poco atendidos, clientes con datos alternativos) gracias a la estandarización de decisiones, la capacidad de procesar volumen y la velocidad operativa. Un motor decisional reduce el coste marginal de cada decisión adicional, lo que permite ofrecer productos personalizados, aprobaciones casi en tiempo real y tasas competitivas. En regiones de Centroamérica, por ejemplo, donde las PYMES requieren rapidez y flexibilidad, este tipo de sistema se vuelve una ventaja competitiva esencial.

Al mismo tiempo, los modelos de decisión basados en datos alternativos (comportamiento transaccional, variables no tradicionales) permiten a entidades crediticias mitigar el impacto de carencias de datos tradicionales, democratizando el acceso al crédito de forma responsable.

Escalabilidad responsable

Cuando una organización madura su plataforma de decisión, no sólo procesa más créditos: lo hace de forma repetible, segura y adaptable. Automatizar permite manejar picos de demanda sin multiplicar proporcionalmente los equipos humanos. La capacidad de ajustar la regla de negocio, incorporar aprendizaje continuo, monitorizar los indicadores de desempeño (KPIs) y adaptar políticas de riesgo permite que el crecimiento sea sostenible.
Por ejemplo, Deloitte afirma que “AI agents can independently reason, execute complex tasks … including credit underwriting” y que, aunque los bancos están en fase emergente, la “agentificación” de operaciones es ya una realidad estratégica. Deloitte

Desde el punto de vista de la inversión, las firmas grandes consultoras subrayan que la tecnología y la automatización ya no son costes marginales: son la base de la competitividad futura. Las entidades que no evolucionen hacia motores decisionales avanzados pueden enfrentarse a eficiencia decreciente, mayor coste por operación, menor capacidad de innovación y riesgo de quedarse rezagadas ante nuevos entrants fintech o jugadores digitales.

Conectando con GDS Link: Paso a la acción

Dada esta realidad del mercado, la pregunta ya no es “¿debemos automatizar decisiones de crédito?”, sino “¿cómo implementar un motor decisional avanzado que nos permita aprovechar estas tendencias para crecer, reducir riesgo y operar de forma sostenible?”.
Aquí es donde GDS Link aporta valor tangible:

• Una demo permite visualizar cómo un motor decisional puede integrarse con los sistemas de scoring, reglas de negocio, datos alternativos y política de aprobación de su institución.

• Nuestro booklet especializado (disponible para descarga) contiene el roadmap para escoger, implementar y operar con éxito esta plataforma: desde la definición de casos de uso, el alineamiento con la estrategia de crédito, hasta la gobernanza y métricas de desempeño.

• La automatización de decisiones no es simplemente “digitalizar un formulario”: implica gobernanza, datos, analítica, cambio de cultura y un modelo operativo preparado para volumen, rapidez, precisión y control.

Le invitamos  a profundizar en este tema:

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• Descargue nuestra Guía especializada para dar el siguiente paso hacia una evolución sostenible del crédito basada en automatización, analítica avanzada y plataformas de decisión de última generación. La Ruta Inteligente hacia una Plataforma Decisional Exitosa