2026 pondrá a prueba a las entidades financiera: morosidad alta, tasas rígidas y procesos que piden agilidad
En 2026, las entidades financieras colombianas enfrentarán una combinación de presiones que pondrán a prueba su capacidad de gestión: tasas de interés aún elevadas, una morosidad que no termina de normalizarse y un sistema de crédito que empieza a reactivarse, pero con márgenes estrechos y usuarios más vulnerables. En este escenario, la pregunta ya no será cuánto se presta, sino en lo que deben profundizar todas las entidades es: a quién, con qué información y con qué capacidad de reacción.
De acuerdo con las proyecciones de ANIF, la cartera de crédito crecerá en 6,3 % en 2026, después de casi dos años de ajuste. Pero ese repunte se dará en un entorno de tasas que seguirán entre las más altas de la región. El Banco de la República mantendría su tasa de referencia alrededor de 9,25 % durante el resto del año y solo descendería de forma gradual hacia 8,25 %.
Un comportamiento que está anclado a la trayectoria de la inflación, pues pese a su tendencia a la baja, continúa por encima de la meta del emisor. El resultado práctico es claro: el costo del dinero seguirá siendo alto, y el margen de maniobra para “corregir” errores mediante mayores tasas será cada vez más limitado.
«Más allá de la tasa de interés, el verdadero éxito en la colocación de crédito radicará en la eficiencia operativa y la excelencia en el servicio que brinden las empresas de crédito», afirma Santiago Etchegoyen, cofundador y CTO de uFlow, compañía de tecnología para la automatización del crédito.
“En un contexto donde la morosidad sube y la tasa de usura permanece fija, lo que define quién sobrevive no es quién cobra más caro, sino quién cuenta con mejores herramientas para analizar a quién le presta, en qué condiciones y cuánto riesgo está dispuesto a asumir”, añade.
Mora alta, tope de usura fijo y poco espacio para improvisar
La combinación de tasas altas y deterioro de cartera tiene un efecto directo sobre el modelo de negocio de bancos y Fintech. Por un lado, el encarecimiento del fondeo y de los recursos propios obliga a maximizar el retorno de cada peso prestado. Por el otro, la tasa de usura, que recientemente se ubicó en 24,99 % Efectivo Anual para crédito de consumo ordinario, con techos aún mayores para microcréditos de bajo monto, funciona como un límite regulatorio que impide trasladar completamente el riesgo al cliente final.
En la banca tradicional, la respuesta ha sido restringir segmentos de mayor riesgo, endurecer las políticas de originación y privilegiar productos con garantías más robustas, como vivienda. En el ecosistema Fintech, el dilema es más complejo.
“La alta morosidad de muchas Fintech no se debe a que no sepan analizar riesgo, sino al tipo de público al que atienden —explica Etchegoyen—. Son segmentos más frágiles, menos bancarizados y donde el riesgo es estructuralmente más alto. La única forma de que ese modelo sea sostenible es con motores de decisión capaces de ajustar criterios casi en tiempo real y encontrar el equilibrio entre inclusión y rentabilidad”.
Motores de decisión, analítica y billeteras: la nueva infraestructura del riesgo
En la práctica, una arquitectura de datos y modelos diseñados para procesar volúmenes crecientes de información propia y de terceros, como los que procesan los motores de decisiones, pueden llegar a traducir ese flujo en alternativas de crédito ajustables en el tiempo.
Se configura así un bucle continuo de mejora que, cuando se gestiona de manera adecuada, reduce la morosidad y, al mismo tiempo, incrementa las tasas de aprobación, incluso en escenarios de mayor restricción crediticia.
“En un entorno de constante transformación será fundamental revisar millones de transacciones históricas, medir el desempeño real de las políticas vigentes, identificar perfiles de mejor rendimiento y retroalimentar el sistema con reglas ajustadas”, sostiene el cofundador de uFlow.
Ese nuevo esquema también incorpora actores que hasta hace pocos años estaban en la periferia del crédito, pero que empiezan a ocupar un rol decisivo: billeteras digitales, pasarelas de pago y empresas de retail. Según Etchegoyen, estas plataformas son, en la práctica, las que tienen la información más precisa sobre los ingresos reales de los usuarios y sus patrones de gasto, lo que las convierte en piezas clave para la próxima generación de modelos crediticios.
En ese sentido, con datos de comportamiento de gasto al detalle (como suscripciones, recurrencias de pago o geolocalización del consumo) estas tecnologías permiten modelar riesgo con un nivel de granularidad que resulta imposible de replicar únicamente con la información de los burós tradicionales.
#SomosYulderYCris. #RedExpertos #Sostenibilidad
