{"id":2114,"date":"2026-03-02T14:54:31","date_gmt":"2026-03-02T20:54:31","guid":{"rendered":"https:\/\/cempr.mx\/?post_type=comunicados-prensa&p=2114"},"modified":"2026-03-03T14:57:08","modified_gmt":"2026-03-03T20:57:08","slug":"digitalizacion-y-rotacion-laboral-variables-en-los-procesos-de-decision-crediticia-en-mexico","status":"publish","type":"comunicados-prensa","link":"https:\/\/cempr.mx\/en\/comunicados-prensa\/digitalizacion-y-rotacion-laboral-variables-en-los-procesos-de-decision-crediticia-en-mexico\/","title":{"rendered":"Digitalizaci\u00f3n y rotaci\u00f3n laboral, variables en los procesos de decisi\u00f3n crediticia en M\u00e9xico"},"content":{"rendered":"

\u25cf<\/span>\u00a0<\/span>La tasa de conversi\u00f3n de consulta a cr\u00e9dito cay\u00f3 de 36% a 29%, mientras el fraude se multiplic\u00f3 3.5 veces en los \u00faltimos a\u00f1os, entre 2021 y 2025.
\n<\/i><\/span><\/p>\n

\u25cf<\/span>\u00a0<\/span>En M\u00e9xico, una persona puede tardar en promedio 13 meses en reincorporarse al empleo formal y la rotaci\u00f3n laboral promedio es de 20 meses; la Generaci\u00f3n Z cambia de empleo cada 12 meses y ya representa el 33% de las consultas.<\/i><\/span><\/p>\n

Ciudad de M\u00e9xico, marzo de 2026.-<\/b><\/span>\u00a0En un mercado donde siete de cada 10 entidades financieras ya operan mediante canales digitales, el cr\u00e9dito en M\u00e9xico atraviesa una etapa de cambios relevantes, entre los que se encuentran el incremento de la competencia y la posibilidad de atender clientes en todo el pa\u00eds, mismos que ampliaron el acceso al financiamiento, pero tambi\u00e9n modificaron los indicadores de conversi\u00f3n y los niveles de exposici\u00f3n al fraude.<\/span><\/p>\n

En un evento conjunto, uFlow, empresa de tecnolog\u00eda para la automatizaci\u00f3n del cr\u00e9dito, y C\u00edrculo de Cr\u00e9dito, Sociedad de Informaci\u00f3n Crediticia en M\u00e9xico, compartieron un an\u00e1lisis sobre informaci\u00f3n crediticia, laboral y tendencias que muestran el comportamiento del riesgo y el cr\u00e9dito en el pa\u00eds.<\/span><\/p>\n

Entre los datos presentados destaca la disminuci\u00f3n en la tasa de conversi\u00f3n de consulta a cr\u00e9dito, que pas\u00f3 de 36% a 29%; as\u00ed como el crecimiento del fraude, que se ha multiplicado 3.5 veces entre 2021 y 2025. \u201cLa digitalizaci\u00f3n ha facilitado la solicitud de cr\u00e9dito, pero tambi\u00e9n ha exigido mayores controles y criterios de evaluaci\u00f3n por parte de las instituciones financieras\u201d, explica Santiago Etchegoyen, cofundador y CTO de uFlow.<\/span><\/p>\n

El ejecutivo se\u00f1al\u00f3 que el entorno actual requiere procesos de decisi\u00f3n m\u00e1s automatizados y con mayor integraci\u00f3n de informaci\u00f3n, que s\u00f3lo se alcanzan con el uso de un motor de decisiones crediticias enfocado en el sector B2B que potencialice los resultados, gracias al trabajo conjunto con la data de otorgantes que forman parte del sistema financiero, lo que mejora la organizaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n de los procesos de originaci\u00f3n de cr\u00e9dito.<\/span><\/p>\n

<\/a>A la par de analizar el estado del cr\u00e9dito en el pa\u00eds, Etchegoyen coment\u00f3 sobre las tendencias del sector para 2026; destac\u00f3 el papel silencioso pero determinante de la Inteligencia Artificial, la ciberseguridad como una prioridad absoluta para bancos, aseguradoras y Fintech y el avance del Open Finance y el Open Insurance.<\/span><\/h2>\n

<\/a>El empleo como variable clave<\/b><\/span><\/h2>\n

Uno de los puntos centrales fue la necesidad de incorporar el contexto laboral en el an\u00e1lisis crediticio, como una variable estructural para entender mejor la capacidad de pago. El an\u00e1lisis presentado por ambas compa\u00f1\u00edas advierte que en M\u00e9xico, cuando una persona pierde un empleo formal, puede tardar en promedio 13 meses en incorporarse a otro. Ese periodo no implica necesariamente inactividad econ\u00f3mica, sino una transici\u00f3n hacia esquemas informales de generaci\u00f3n de ingresos, lo que introduce variaciones importantes en la estabilidad financiera del solicitante.<\/span><\/p>\n

Mart\u00edn Ayarzagoitia, Chief API Officer de C\u00edrculo de Cr\u00e9dito, explic\u00f3 que este punto obliga a replantear un paradigma a\u00fan frecuente en la industria: considerar la informaci\u00f3n laboral como data alternativa. \u201cSi una persona tiene un buen historial crediticio, pero presenta una rotaci\u00f3n laboral constante, su capacidad de pago puede verse presionada en los periodos de transici\u00f3n entre empleos formales\u201d.<\/span><\/p>\n

Por eso, incorporar variables laborales no sustituye al historial crediticio, lo complementa y mejora la lectura del riesgo. En tanto, la rotaci\u00f3n laboral promedio en M\u00e9xico es de 20 meses por empleo, un indicador que aporta contexto sobre la estabilidad de los ingresos m\u00e1s all\u00e1 del comportamiento hist\u00f3rico de pago.<\/span><\/p>\n

<\/a>Generaci\u00f3n Z y cambios en el comportamiento crediticio<\/b><\/span><\/h2>\n

La investigaci\u00f3n tambi\u00e9n detall\u00f3 el comportamiento de la Generaci\u00f3n Z, que actualmente representa el 33% de las consultas crediticias en el pa\u00eds.<\/span><\/p>\n

Seis de cada 10 j\u00f3venes de esta generaci\u00f3n cambian de empleo aproximadamente cada 12 meses, una frecuencia mayor al promedio nacional. Adem\u00e1s, presentan la tasa de conversi\u00f3n m\u00e1s baja entre los distintos grupos generacionales.<\/span><\/p>\n

De acuerdo con lo expuesto durante el encuentro, este comportamiento puede estar relacionado con una mayor interacci\u00f3n digital y la pr\u00e1ctica de consultar simult\u00e1neamente con distintos otorgantes.<\/span><\/p>\n

Como conclusi\u00f3n, se destac\u00f3 la importancia de analizar a los solicitantes desde distintas dimensiones que incluyan identidad, comportamiento crediticio, estabilidad laboral y contexto general.<\/span><\/p>\n

uFlow se\u00f1al\u00f3 que la integraci\u00f3n de estas variables dentro de los procesos de decisi\u00f3n permite a las instituciones financieras fortalecer sus criterios de evaluaci\u00f3n, reducir riesgos y mantener niveles adecuados de colocaci\u00f3n sin aumentar la mora.<\/span><\/p>\n

C\u00edrculo de Cr\u00e9dito, dijo que esto es parte de lo que vendr\u00e1 a futuro, menos tasas de conversi\u00f3n, con mayores riesgos laborales y rotaci\u00f3n. Estamos en un mercado din\u00e1mico, que gracias a la Generaci\u00f3n Z va a ser a\u00fan m\u00e1s din\u00e1mico.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis presentado subray\u00f3 que la evoluci\u00f3n del mercado, los cambios en el empleo y el peso creciente de nuevas generaciones est\u00e1n modificando la manera en que se eval\u00faa el riesgo crediticio en M\u00e9xico.<\/span><\/p>\n

\n

###<\/p>\n

Acerca de uFlow<\/b><\/span><\/p>\n

uFlow, la innovadora compa\u00f1\u00eda de tecnolog\u00eda aplicada al mercado financiero de cr\u00e9dito, cuenta con un poderoso servicio basado en el motor de decisiones 100% Web, Cloud y NoCode m\u00e1s flexible, enfocado en automatizar, agilizar y hacer m\u00e1s eficientes los procesos de evaluaci\u00f3n crediticia de las empresas. Mediante la posibilidad de conectar m\u00faltiples fuentes de datos e implementar t\u00e9cnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico de forma sencilla, el motor analiza grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n en tiempo real y predice el riesgo crediticio de quienes solicitan productos financieros de manera automatizada. Esto ayuda a las empresas a manejar m\u00faltiples solicitudes de cr\u00e9dito de una forma optimizada y con un tiempo de respuesta promedio de un segundo.<\/span><\/p>\n

El servicio est\u00e1 destinado a Entidades Financieras, Bancos, Fintech, Retails, Startups, Cooperativas, Cajas, Empresas de Factoring, Plataformas de Crowdfunding, y cualquier organizaci\u00f3n que necesite automatizar sus procesos de evaluaci\u00f3n crediticia sin depender del \u00e1rea de sistemas para su implementaci\u00f3n, que adem\u00e1s busque nuevas herramientas de innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica para integrarse con proveedores de datos alternativos e implementar sus modelos de Inteligencia Artificial.<\/span><\/p>\n

Acerca de C\u00edrculo de Cr\u00e9dito<\/b><\/span><\/p>\n

C\u00edrculo de Cr\u00e9dito es una Sociedad de Informaci\u00f3n Crediticia (SIC), entidad regulada, con 20 a\u00f1os de experiencia en el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n crediticia de personas y empresas. A trav\u00e9s de tecnolog\u00eda avanzada y modelos de datos inteligentes, impulsa la inclusi\u00f3n financiera y la confianza digital en M\u00e9xico, ofreciendo a sus clientes certeza y confianza en la toma de decisiones. Adem\u00e1s, a trav\u00e9s de un reporte especial, la Sociedad genera a los solicitantes datos referentes al historial crediticio, comportamiento de pago en cr\u00e9ditos anteriores, as\u00ed como riesgos asociados a clientes y empresas.<\/span><\/p>","protected":false},"featured_media":2115,"template":"","etiquetas-prensa":[17],"class_list":["post-2114","comunicados-prensa","type-comunicados-prensa","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","etiquetas-prensa-uflow"],"yoast_head":"\nDigitalizaci\u00f3n y rotaci\u00f3n laboral, variables en los procesos de decisi\u00f3n crediticia en M\u00e9xico - CEMPR Digital Agencia de Relaciones Públicas<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En un evento conjunto, uFlow, empresa de tecnolog\u00eda para la automatizaci\u00f3n del cr\u00e9dito, y C\u00edrculo de Cr\u00e9dito, Sociedad de Informaci\u00f3n Crediticia en M\u00e9xico, compartieron un an\u00e1lisis sobre informaci\u00f3n crediticia, laboral y tendencias que muestran el comportamiento del riesgo y el cr\u00e9dito en el pa\u00eds.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cempr.mx\/en\/comunicados-prensa\/digitalizacion-y-rotacion-laboral-variables-en-los-procesos-de-decision-crediticia-en-mexico\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Digitalizaci\u00f3n y rotaci\u00f3n laboral, variables en los procesos de decisi\u00f3n crediticia en M\u00e9xico - 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