Repartidores de plataformas digitales, diseñadores, abogados y consultores independientes integran el universo que, según MStar, queda fuera del radar de bancos y financieras porque los modelos de riesgo convencionales no contemplan ingresos variables ni ausencia de nómina fija. A ese perfil se suman quienes firman contratos temporales —de tres, seis o incluso un mes—, cuya situación laboral tampoco encaja en los esquemas tradicionales de evaluación.
Iván Sebastián Guzmán Morales, director jurídico de MStar, sostuvo que la exclusión no responde a una falta real de capacidad de pago, sino a la rigidez de los criterios que aplica el sistema financiero mexicano.
"Hay ciudadanos que sí tienen capacidad crediticia y podrían acceder a financiamiento automotriz, pero quedan excluidos del sistema tradicional bancario porque no cumplen con el tipo de medición que ellos aplican en cuanto a evaluación del riesgo", afirmó Iván Sebastián Guzmán Morales, director jurídico de MStar.
El directivo atribuyó la limitada bancarización del país a la falta de iniciativas adecuadas de la banca tradicional durante la última década y a requerimientos que calificó de excesivamente estrictos frente a formas de empleo cada vez más diversificadas.
A la rigidez de los criterios se suma un mercado con escasa competencia. Según datos citados por Guzmán Morales, en México operaban 92 instituciones financieras al 31 de marzo de 2026, contando banca múltiple, banca de desarrollo y sociedades financieras populares (Sofipos). La cifra contrasta con las 107,610 entidades que, de acuerdo con PoiData, operaban en Estados Unidos hasta agosto de 2026, concentradas en Florida y California, y con las 44,000 instituciones bancarias que había en China a diciembre de 2025, según la misma financiera.
Frente a ese panorama, los modelos de riesgo basados en inteligencia artificial incorporan datos de comportamiento y variables adicionales de millones de personas para construir evaluaciones más cercanas a la realidad económica de cada solicitante, de acuerdo con MStar. El enfoque, sostuvo el directivo, aumenta la probabilidad de identificar correctamente la capacidad de pago de quienes hoy quedan fuera del radar bancario.
"Al observar los comportamientos crediticios de las personas, se puede incrementar la probabilidad de acertar en la capacidad de pago", aseguró Guzmán Morales.
El planteamiento aterriza mientras el uso de la inteligencia artificial en México se examina también por sus riesgos, en terrenos como el fraude digital que ha documentado Kaspersky con las llamadas silenciosas que recolectan voz para clonarla. En el crédito automotriz, la AMDA reportó que en el primer semestre se dejaron de financiar 29,531 autos nuevos, con un promedio nacional de financiamiento de 75%.