La analítica predictiva gana terreno en el sector financiero para anticipar impagos y mejorar el retorno de inversión

El mercado global de análisis predictivo fue valorado en US$22,22 mil millones en 2025 y se proyecta que crezca a una tasa compuesta anual (CAGR) del 19,80% hasta 2034, cuando alcanzaría los US$116,65 mil millones, de acuerdo con Fortune Business Insights.

Desde hace algunos años, el ecosistema financiero global atraviesa una de sus transformaciones más profundas, impulsada por el reconocimiento del valor estratégico de la información de las personas. Esto ha llevado a que las organizaciones ya no operen únicamente bajo supuestos para impulsar el crecimiento de sus negocios, sino que utilicen datos para adaptar y personalizar sus productos a distintos segmentos poblacionales, mejorar sus modelos de scoring y diseñar estrategias comerciales cada vez más competitivas.

Esta realidad se evidencia en estudios como el Big Data and AI Executive Survey de NewVantage Partners, donde se destaca que más del 97% de las grandes empresas financieras del Fortune 1000 están invirtiendo en iniciativas de big data e inteligencia artificial (IA), reconociendo en el análisis de datos y sus tecnologías un motor clave para su crecimiento.

En este contexto, Santiago Etchegoyen, cofundador y CTO de uFlow, explica que en los ecosistemas latinoamericanos, una de las estrategias más utilizadas es el análisis predictivo, entendido como el proceso de utilizar datos históricos y actuales para anticipar comportamientos y optimizar resultados futuros.

“El punto de partida de este tipo de análisis está anclado en el historial de las personas. El objetivo es examinar el comportamiento pasado, los patrones de transacción y las tendencias del mercado para anticipar eventos futuros, como posibles fraudes, riesgos crediticios o nuevas necesidades, antes de que ocurran”, destaca Santiago Etchegoyen.

Los modelos de aprendizaje automático transforman datos complejos en información accionable para la previsión, lo que permite a bancos, entidades financieras, cooperativas y Fintech anticipar amenazas y proteger tanto los activos como a sus clientes.

Al mismo tiempo, estas estrategias se potencian con la integración de otras tecnologías, como motores de decisión, inteligencia artificial y minería de datos, que incrementan la precisión y efectividad de los modelos analíticos.

La consultora Fortune Business Insights señaló que el mercado global de análisis predictivo fue valorado en US$22,22 mil millones en 2025 y proyecta que alcanzará los US$116,65 mil millones en 2034, con una tasa compuesta anual del 19,80% durante el periodo previsto.

El ejecutivo de uFlow asegura que la agilidad operativa es fundamental en un sector que, por su naturaleza, gestiona carteras con diversos perfiles de riesgo y que hoy busca ampliar su alcance hacia poblaciones históricamente no bancarizadas.

Frente a este desafío, la analítica predictiva se posiciona como una herramienta fundamental para “mantener filtros ágiles y precisos que aseguren la rentabilidad, incluso en condiciones cambiantes del mercado”, agrega Etchegoyen.

Otras de las tantas ventajas que ofrece el análisis predictivo son la detección y prevención de fraudes. Además de una mayor eficiencia operativa, puesto que, su uso permite reducir retrasos y cuellos de botella, optimizando procesos como la gestión de préstamos, la incorporación de clientes y la atención al usuario. De esta manera, las entidades logran ganar autonomía de gestión, ahorro de tiempo al automatizar decisiones, reducción de costos y una mejor asignación de recursos, permitiendo a los equipos enfocarse en tareas más estratégicas dónde se requiere sí o sí la intervención humana.

Lo cierto es que si el gran reto que le queda ahora al sector financiero es avanzar hacia un procesamiento de datos en tiempo real de manera eficiente, si lo logran, el futuro apunta a una experiencia financiera más fluida, segura y ágil, alineada con el ritmo acelerado de la vida y de las transacciones actuales.