Las instituciones microfinancieras brindan créditos vitales a pequeños negocios y familias excluidas del sistema bancario, su posible quiebra no sería solo un fracaso institucional: dejaría sin acceso a financiamiento a millones de peruanos que dependen de ellas para emprender, cubrir emergencias o escapar de la pobreza. ¿Cómo anticipar este riesgo antes de que sea demasiado tarde? Este artículo analiza, mediante inteligencia artificial, los patrones ocultos que predicen el colapso de estas entidades, usando datos reales del sector microfinanciero peruano —un mercado que mueve más de S/ 40 mil millones anuales—. Revelamos por qué los métodos tradicionales fallan y cómo un modelo predictivo puede salvar economías locales, proteger a los más vulnerables y evitar crisis como en años pasados. La inclusión financiera está en juego.
Millones de clientes dependen de microfinancieras para créditos y ahorros. Su quiebra dejaría sin recursos a pequeños negocios y familias vulnerables. Este estudio usa inteligencia artificial para predecir su colapso con un 90% de precisión, analizando datos de 56 entidades (2014-2023). El modelo, diseñado para economías emergentes, supera métodos tradicionales al considerar realidades locales como crisis repentinas. La herramienta beneficiaría a medianos y pequeños clientes dueños de negocios que ven comprometidos sus inversiones, evitando pérdida de ahorros y los reguladores y supervisores podrían usar este modelo para intervenir antes de una crisis, evitando efectos dominó en la economía local. El modelo detectó que 20% de las entidades analizadas en esta investigación estaban en alto riesgo. Futuras investigaciones podrían aplicarlo en otros países o incluir variables como desastres naturales. La investigación no es solo tecnología: es una aplicación para la protección concreta de las inversiones de los dueños de negocios y la inclusión financiera.
El estudio confirma que este estudio no es solo un avance técnico: es una herramienta práctica para proteger a quienes más dependen de las microfinanzas. La inclusión financiera no puede esperar a que las crisis ocurran; ahora hay cómo anticiparlas.
Referencia:
Garcia-Lopez YJ, Nuñez Morales N, Henostroza Marquez P (2025) Microfinance institutions failure prediction in emerging countries, a machine learning approach. PLoS One 20(4): e0321989. https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0321989
