En 2025, Nequi otorgó 590.000 créditos por más de 1.300 millones de pesos colombianos —y el 68% fue a personas que la banca tradicional simplemente no ve. No porque sean malos pagadores, sino porque no tienen historial. Nunca lo tuvieron.
Ese número no es un accidente. Es el resultado de cambiar la pregunta: en vez de preguntar “¿tiene historial crediticio?”, Nequi pregunta “¿cómo gasta, cuándo recarga, cómo se comporta con sus plata?”. La IA hace la diferencia.
¿Qué cambió en el modelo de crédito?
El sistema bancario tradicional depende de las centrales de riesgo —bases de datos que rastrean deuda pasada. Si no tienes deuda pasada, no existe. Y si no existes, no te prestan. Es un círculo que excluye a millones en América Latina.
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→ Inscríbete hoy 🚀Nequi —neobanco de Bancolombia con más de 25 millones de usuarios en Colombia— rompió ese círculo con modelos de machine learning que analizan patrones transaccionales: frecuencia de recargas, comportamiento en pagos, movilidad financiera digital. No hace falta haber pedido un préstamo antes. Alcanza con haber usado la app.
En 2025, la empresa amplió su alianza con Amazon Web Services para integrar soluciones de inteligencia artificial generativa y ML en sus procesos de scoring, atención al cliente y personalización de ofertas. El resultado: la cartera de crédito creció un 174% en el año, con un ticket promedio de 2,4 millones de pesos y plazos de hasta 60 meses.
¿Por qué esto es estructuralmente diferente a “un banco más barato”?
La diferencia no es de precio, es de lógica. Un banco digital tradicional sigue usando los mismos criterios de riesgo que un banco físico, solo que con una interfaz más bonita. Lo que hace Nequi —y lo que están empezando a hacer cada vez más neobancos en LATAM— es redefinir quién es elegible, no solo cómo se le sirve.
El 68% de los créditos otorgados a usuarios sin historial no es un experimento social. Es un modelo de negocio que funciona cuando el scoring alternativo es suficientemente preciso. Y eso solo es posible con IA entrenada en datos propios, no en datos de terceros como Datacrédito o TransUnion.
Esto tiene implicancias para toda la región. Colombia tiene más de 20 millones de adultos que no acceden a crédito formal. Brasil supera los 60 millones. México ronda los 50. Si el modelo escala —y Nequi ya está mirando la región con ese objetivo— el impacto no es marginal.
El mismo patrón aparece en otros mercados: millones de personas ya usan IA para asesoría financiera, muchas veces sin supervisión profesional. El crédito automatizado plantea una versión más sofisticada del mismo desafío: la IA puede democratizar el acceso, pero también puede concentrar el riesgo en formas que aún no entendemos bien.
La meta 2026: duplicar el alcance
Para este año, Nequi apunta a expandir en un 50% su cartera de crédito y duplicar la base de clientes con acceso a créditos preaprobados. Eso implica seguir afinando los modelos predictivos para detectar capacidad de pago real —no historial pasado— y extender la cobertura a segmentos que hoy ni siquiera consideran pedir un préstamo formal.
El portafolio actual incluye créditos de consumo de bajo monto y préstamos de libre inversión hasta 25 millones de pesos, con tasas competitivas frente a las opciones informales (prestamistas, cadenas, gota a gota). El canal es 100% digital, desde la solicitud hasta el desembolso.
La apuesta de Nequi también se lee en clave de riesgo responsable: el análisis transaccional permite detectar señales de sobreendeudamiento antes de que ocurran, algo que los modelos tradicionales de scoring no hacen bien porque solo miran el pasado.
Por qué importa
La inclusión financiera es un tema que se discute hace décadas en LATAM con poco resultado estructural. Lo que Nequi demuestra es que la IA no es solo una herramienta de eficiencia para bancos —es una herramienta de expansión para mercados que el sistema ignoró por décadas.
El punto crítico no es tecnológico. Es de datos: Nequi tiene 25 millones de usuarios activos cuyo comportamiento alimenta sus modelos. Eso es una ventaja competitiva que los bancos tradicionales no pueden replicar fácilmente aunque quisieran. No es solo que tengan mejores algoritmos —es que tienen mejores datos propios, más ricos y más recientes.
El informe de Fintech Américas que acompaña este movimiento señala que la IA aplicada al crédito será uno de los motores más importantes del sector financiero en 2026, no solo para reducir costos operativos sino para personalizar ofertas y expandir mercados. Anthropic mapeó cuáles trabajos está automatizando la IA, y los analistas financieros están entre los más expuestos —precisamente porque el scoring, la evaluación de riesgo y la personalización de productos son tareas donde los modelos ya compiten en ventaja.
Hay también una pregunta que nadie responde aún con claridad: ¿qué pasa cuando el modelo se equivoca y niega crédito a alguien que sí podría pagarlo? ¿O cuando aprueba a alguien que no puede? Los sistemas alternativos de scoring reducen la exclusión, pero no la eliminan —la reubican. Ese sigue siendo el problema no resuelto de la IA en finanzas. Las startups LATAM que trabajan con agentes de IA empiezan a documentar estos casos, y la discusión sobre sesgo algorítmico en crédito llegará pronto al regulador.
Por ahora, Nequi tiene los resultados. Y eso, en finanzas, vale más que cualquier argumento teórico.
