El crédito vuelve al centro y acelera el uso de analítica en finanzas

El crédito volvió a ocupar un lugar central en la estrategia de bancos, fintech y otros proveedores financieros, luego de un período en el que gran parte de la actividad financiera estuvo atravesada por la inflación y la búsqueda de rentabilidad en otros instrumentos. El nuevo ciclo llega con un cambio de condiciones: más competencia, perfiles de clientes más diversos y una disponibilidad de información mayor que en etapas previas.

Los indicadores citados en el análisis muestran la magnitud del movimiento. Según el Banco Central, el financiamiento al sector privado acumuló un crecimiento interanual del 29,4% al comienzo de 2026, mientras la participación del crédito de consumo dentro de los activos del sistema financiero continuó expandiéndose. En ese marco, los préstamos vuelven a posicionarse como una herramienta relevante para el crecimiento de la economía.

En paralelo, el ecosistema incorporó nuevos actores y escala. De acuerdo con el último Informe de “Crédito Fintech”, elaborado por el ITBA y la Cámara Argentina Fintech, más de 8,1 millones de personas ya tienen crédito fintech en Argentina, lo que representa un crecimiento del 121% respecto de dos años atrás. Además, las fintech originan el 25% de los créditos vigentes por cantidad dentro del sistema financiero.

Con crédito en expansión y una oferta más amplia, el desafío operativo se concentra en colocar capital de manera eficiente y sostenible, sin elevar la exposición al riesgo. La combinación de canales digitales —que acortan los tiempos de respuesta— y una competencia más intensa por captar nuevos y mejores clientes obliga a ajustar estrategias y procesos para responder a las nuevas dinámicas del mercado.

En esa línea, Santiago Etchegoyen, CTO de SIISA, planteó que “los bancos venían enfocando su actividad en líneas de negocio distintas al crédito tradicional”. También sostuvo que “las decisiones deberán tomarse con más información, velocidad y capacidad de adaptación”.

La analítica de datos y la automatización aparecen como herramientas para sostener ese cambio. El análisis plantea que la capacidad de procesar grandes volúmenes de información y convertirlos en decisiones ágiles permite profundizar la lectura sobre el desempeño de distintos perfiles, identificar señales tempranas de deterioro y anticipar el impacto de cambios en políticas crediticias.

Una tendencia señalada es la integración entre motores de decisión y capacidades analíticas. Mientras los motores procesan información de múltiples fuentes y ejecutan solicitudes de crédito en segundos, la analítica agrega una capa para evaluar el desempeño de esas decisiones, detectar cambios en el comportamiento de la cartera y realizar ajustes de forma optimizada.