La metamorfosis silenciosa de las fintech: evolucionar el ‘core’ bancario en plena operación

La infraestructura tecnológica para bancos y fintechs está desplazando a pagos como el segmento de mayor crecimiento dentro del ecosistema financiero digital, lo que marca un cambio de prioridades en un sector que, durante años, midió su avance en función de la cantidad de productos lanzados al mercado y que ahora enfrenta una pregunta distinta: qué tan preparada está la base tecnológica que sostiene esos productos.

El Finnovista Fintech Radar México 2026, presentado por Finnosummit, documenta este fenómeno con datos concretos: la infraestructura tecnológica ocupa el segundo lugar del ecosistema fintech mexicano, con 125 empresas, apenas detrás de los servicios de préstamos (lending), que lidera con 170.

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El segmento sumó 32 compañías nuevas en el último año y relegó a pagos y remesas al tercer puesto, una posición que ese rubro no ocupaba desde que Finnovista comenzó a elaborar el radar. Fermín Bueno, cofundador de Finnosummit, atribuyó el movimiento a la llegada de nuevos jugadores y al reposicionamiento de empresas que antes operaban en otros segmentos, en un contexto impulsado por la automatización y la inteligencia artificial.

Detrás de este desplazamiento hay una limitación concreta que enfrentan bancos y fintechs en toda América Latina: ninguna institución financiera puede permitirse apagar su sistema para actualizarlo mientras millones de usuarios siguen pagando, cobrando y moviendo dinero. “Ninguna institución puede darse el lujo de apagar el sistema para modernizarlo. La infraestructura tiene que evolucionar mientras la gente sigue haciendo su vida financiera”, afirmó Ernesto García, consejero delegado de AurumCore, compañía mexicana especializada en infraestructura tecnológica financiera.

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La respuesta de AurumCore pasa por una arquitectura modular que permite incorporar actualizaciones por partes, sin necesidad de desmontar el sistema completo.

El esquema habilita a las instituciones a configurar únicamente los componentes que necesitan en cada etapa de su crecimiento, sumar capacidades mediante interfaces de programación de aplicaciones (API) e integrar nuevos servicios de forma gradual, lo cual reduce el riesgo de fallas y evita cortes para los usuarios finales. Según García, este diseño acelera el lanzamiento de productos financieros al reducir los tiempos de integración de nuevas funciones.

“Cada tarjeta, cada cuenta nueva que se abre en México representa una persona real que entra al sistema. La infraestructura que lo permite tiene que estar lista antes de que la demanda llegue, no después. Ese es el estándar con el que trabajamos en AurumCore”, agregó el directivo.

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El planteamiento cobra relevancia en un mercado donde el sistema financiero mexicano continúa registrando récords mensuales de colocación de productos. En ese escenario, la ventaja competitiva entre instituciones dependerá de su capacidad para lanzar servicios y adaptarse al mercado sin poner en riesgo la continuidad de la operación.

Más allá de la infraestructura que sostiene la operación, la inteligencia artificial ya opera dentro de las fintech con impacto directo en la experiencia del usuario final. Según explicó Andrés Vásquez, consejero delegado de Nequi, a Infobae, esta tecnología permite respuestas más rápidas en la aprobación de créditos, soporte disponible las 24 horas y evaluaciones de riesgo basadas en datos alternativos, como patrones de uso del celular o historial en billeteras digitales, un recurso clave en mercados donde buena parte de la población carece de historial bancario tradicional.

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En el caso de Nubank, la compañía utiliza modelos de aprendizaje automático para evaluar perfiles financieros en tiempo real y asignar líneas de crédito con mayor precisión, al tiempo que aplica algoritmos para detectar comportamientos anómalos y prevenir fraudes de forma instantánea.

Esta capa de inteligencia artificial también transforma la manera en que los usuarios interactúan con las aplicaciones financieras, que dejaron de limitarse a ejecutar operaciones para adoptar modelos más conversacionales y predictivos.

Vásquez explicó que la automatización de procesos internos, como reclamos y conciliación contable, puede traducirse en servicios más económicos para los clientes. Sin embargo, esta personalización depende de la recolección de datos del comportamiento digital de cada usuario, lo cual plantea exigencias mayores en materia de seguridad y privacidad. “Nadie haría una transacción en una entidad en la que no confía el manejo de su información”, advirtió el directivo, citado por este medio.