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Belvo lanzó su nuevo ecosistema AI-first con el que buscó reducir hasta 10 veces el tiempo de análisis de datos financieros y aumentar hasta 20% las tasas de recuperación de cartera, al integrar herramientas de toma de decisiones automatizadas directamente en la infraestructura de open finance, informó la compañía.
La plataforma de datos y pagos de finanzas abiertas en América Latina presentó su Intelligent Ecosystem, una suite de soluciones impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) acompañada de una identidad de marca renovada, con la que consolidó su transición de proveedor de conectividad a socio estratégico en analítica y ejecución financiera.
Pablo Viguera, cofundador y co-CEO de Belvo, explicó que la firma evolucionó hacia un modelo en el que la IA permitió a las empresas pasar del análisis de datos a la ejecución de acciones financieras en segundos.
“Ahora estamos lanzando estas capacidades impulsadas por IA para ayudar a las empresas a pasar del insight a la ejecución en segundos, mejorando las recuperaciones y generando un ROI medible. Nuestra identidad renovada refleja este cambio, señalando la seguridad y la precisión requeridas para este próximo capítulo en la infraestructura de las finanzas abiertas”, afirmó.
Más allá del acceso a datos
Belvo señaló que, aunque el open finance creció con rapidez en México y el resto de América Latina, el sector aún enfrentó fricciones relevantes, ya que el análisis estándar no siempre ofreció una visión financiera completa de los usuarios y obligó a procesos manuales y complejas integraciones tecnológicas.
Oriol Tintoré, cofundador y co-CEO de Belvo, indicó que al entrenar sus modelos con miles de millones de transacciones y pagos, la compañía convirtió datos brutos en decisiones ejecutables, lo que permitió automatizar procesos como el scoring de riesgo y la negociación de cobranza.
En el contexto mexicano, donde la falta de historial crediticio tradicional representó una barrera para la inclusión financiera, esta tecnología permitió analizar patrones de ingresos, comportamiento de gasto y flujos de caja en tiempo real.
Con ello, personas que no contaban con antecedentes sólidos en el Buró de Crédito pudieron acceder a financiamiento con base en su comportamiento financiero capturado a través de open finance.
Impacto en crédito y cobranza
El ecosistema de IA apuntó a transformar conjuntos de datos complejos en decisiones accionables en cuestión de segundos, con impacto directo en el otorgamiento de crédito y en la eficiencia operativa.
Entre los beneficios destacados se encontró la reducción de hasta diez veces en el tiempo necesario para extraer conclusiones de grandes volúmenes de datos, el despliegue de APIs personalizadas y lógica de negocio específica para cada cliente, y mejoras en la recuperación de cartera mediante inteligencia conductual que identificó el momento óptimo para activar un cobro.
De acuerdo con la firma, esta tecnología permitió incrementar hasta 20% las tasas de recuperación de cartera y reducir de manera significativa los gastos operativos asociados a la cobranza.
Además, socios de la plataforma ya observaron un crecimiento de 200% mes a mes en procesos de cobranza, una disminución de 50% en el riesgo crediticio y un aumento de 20% en el monto de los préstamos asignados gracias al uso de modelos propietarios de Belvo.
Escala regional con foco en México
Belvo respaldó esta evolución con una base regional relevante. Actualmente impulsa más de 80 millones de cuentas conectadas en América Latina en su vertical de datos y procesa más de u$s 1,000 millones en volumen total de pagos anualizados.
En Brasil, la compañía gestiona más de 10% de todos los consentimientos de Open Finance, lo que le permitió entrenar modelos predictivos a gran escala.
En México, trabaja con instituciones como BBVA, Banco Azteca y Banamex, así como con empresas de otros sectores como Smart Fit.
Con esta estrategia, Belvo buscó posicionarse como el “cerebro analítico” del ecosistema de finanzas abiertas en México y la región, al integrar automatización, precisión y estándares empresariales en la toma de decisiones financieras.