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Una plataforma de Crédito Digital, destacada por ser una fintech especializada en créditos para pequeñas y medianas empresas, con una cartera activa de más de 18,000 clientes y operaciones en tres países de América Latina. Su propuesta de valor se basa en la velocidad y accesibilidad del crédito para segmentos que los bancos tradicionales suelen ignorar.
A pesar de su posicionamiento como plataforma ágil, el proceso interno de evaluación crediticia era todo menos eso. Los analistas debían consultar manualmente múltiples fuentes de información: burós de crédito, estados financieros, historial de transacciones, referencias comerciales y bases de datos regulatorias.
Consolidar esa información para un solo expediente podía tomar entre tres y cinco días hábiles. En un mercado donde la velocidad es una ventaja competitiva crítica, ese tiempo era un problema serio. Además, la calidad del análisis dependía en gran medida de la experiencia individual de cada analista, generando inconsistencias en los criterios de aprobación y un nivel de riesgo difícil de estandarizar.
MSP División AI implementó un MCP Server que conectó el modelo de IA con todas las fuentes de datos relevantes para la evaluación crediticia: los tres principales burós de crédito de la región, el sistema interno de historial de pagos, las bases de datos regulatorias y de cumplimiento, los estados financieros digitales del solicitante y fuentes de datos alternativos para perfiles sin historial crediticio formal.
Se desarrolló un agente de evaluación crediticia capaz de consolidar y analizar toda esa información en minutos, generar un score de riesgo estandarizado con justificación detallada, identificar señales de alerta tempranas y presentar al analista un expediente completo con recomendación de aprobación, monto sugerido y condiciones de la operación.
El analista humano conserva la decisión final, pero ahora llega a ella con toda la información organizada, analizada y lista para su revisión.
El tiempo promedio de evaluación crediticia pasó de 4.2 días hábiles a menos de 35 minutos. La tasa de aprobación aumentó un 22% al identificar correctamente perfiles solventes que antes eran rechazados por falta de información suficiente. La tasa de morosidad a 90 días disminuyó un 15% gracias a una identificación más precisa de señales de riesgo.
La capacidad de procesamiento del equipo de analistas se multiplicó por cuatro sin necesidad de incrementar la plantilla, permitiendo a la empresa crecer su volumen de originación sin escalar proporcionalmente sus costos operativos.
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