Propuesta de un modelo digital para la optimización de la generación de microcréditos en Colombia

Abstract

La presente investigación aborda la problemática de la exclusión financiera en Colombia, particularmente en comerciantes de barrio y personas con ingresos iguales o inferiores al salario mínimo legal vigente, quienes enfrentan barreras estructurales para acceder al microcrédito formal y, en consecuencia, recurren con frecuencia al crédito informal tipo “gota a gota”. El objetivo principal consiste en proponer un modelo digital basado en analítica de datos e inteligencia artificial que permita optimizar la generación de microcréditos, facilitando el acceso al financiamiento formal y reduciendo la dependencia del crédito informal. Metodológicamente, el estudio adopta un enfoque cuantitativo con complemento cualitativo, de tipo exploratorio–aplicado, mediante un diseño no experimental y correlacional. Se trabajó con una muestra piloto de 50 participantes, utilizando instrumentos tipo Likert y análisis estadísticos descriptivos, correlacionales (Pearson y Spearman) y comparativos pre/post. Los resultados evidencian que el 54% presenta dificultades de acceso al crédito formal, mientras que el 50% recurre frecuentemente al crédito informal. Asimismo, el modelo digital obtuvo un 70% de aceptación. Las correlaciones muestran una relación positiva significativa entre el modelo digital y el acceso al crédito formal (r = 0.68), y una relación negativa con el uso del crédito informal (r = -0.55), validando las hipótesis planteadas. Como resultado del estudio, se logró el diseño, desarrollo y validación de un prototipo funcional de modelo digital de evaluación crediticia, el cual integra variables tradicionales y alternativas mediante analítica de datos, permitiendo simular procesos de solicitud, evaluación y decisión crediticia en contextos de informalidad. El alcance del modelo corresponde a una validación piloto en entorno controlado, evidenciando mejoras en la percepción de acceso al crédito formal y una disminución en la intención de uso del crédito informal. Si bien no se implementa en un entorno productivo real, el modelo constituye un entregable tecnológico y metodológico aplicable, con potencial de escalabilidad en el ecosistema Fintech colombiano (World Bank Group, 2024). Estos resultados se alinean con la literatura que destaca el impacto de la digitalización financiera en la inclusión crediticia (Chen, Even-Tov, Kang, & Wittenberg-Moerman, 2025). Se concluye que el modelo digital propuesto constituye una alternativa viable para mejorar la inclusión financiera, al reducir barreras estructurales del sistema tradicional y ofrecer procesos más ágiles, accesibles y eficientes.

This research addresses the problem of financial exclusion in Colombia, particularly among neighborhood merchants and individuals with incomes equal to or lower than the current legal minimum wage, who face structural barriers to accessing formal microcredit and, consequently, frequently resort to informal, predatory lending. The main objective is to propose a digital model based on data analytics and artificial intelligence that optimizes microcredit generation, facilitating access to formal financing and reducing dependence on informal credit. Methodologically, the study adopts a quantitative approach with a qualitative component, of an exploratory-applied nature, using a non-experimental, correlational design. A pilot sample of 50 participants was used, employing Likert-type instruments and descriptive, correlational (Pearson and Spearman), and pre/post comparative statistical analyses.

The results show that 54% of participants experience difficulties accessing formal credit, while 50% frequently resort to informal credit. Furthermore, the digital model achieved a 70% acceptance rate. The correlations show a significant positive relationship between the digital model and access to formal credit (r = 0.68), and a negative relationship with the use of informal credit (r = -0.55), validating the hypotheses. As a result of the study, a functional prototype of a digital credit assessment model was designed, developed, and validated. This model integrates traditional and alternative variables through data analytics, allowing for the simulation of credit application, evaluation, and decision processes in informal contexts. The model's scope corresponds to a pilot validation in a controlled environment, demonstrating improvements in the perception of access to formal credit and a decrease in the intention to use informal credit. While not implemented in a real-world production environment, the model constitutes an applicable technological and methodological deliverable with the potential for scalability within the Colombian Fintech ecosystem (World Bank Group, 2024). These results align with the literature highlighting the impact of financial digitization on credit inclusion (Chen, Even-Tov, Kang, & Wittenberg-Moerman, 2025). It is concluded that the proposed digital model constitutes a viable alternative for improving financial inclusion by reducing structural barriers in the traditional system and offering more agile, accessible, and efficient processes.