No alcanza.

Fintech y billeteras lanzan planes de rescate para morosos ante una avalancha de deudas

-Ante un millón de créditos en mora, priorizan planes de pago sobre la judicialización

-Fintech y billeteras negocian quitas con deudores para evitar el Veraz

El Editor Mendoza | ElEditor Mendoza
Por ElEditor Mendoza
22 de abril de 2026 - 07:52

Ante un escenario donde más de dos millones de créditos presentan deudas, las fintech y emisoras de tarjetas de consumo han decidido cambiar su estrategia: pasar del cobro rígido a la negociación personalizada. El plan consiste en ofrecer quitas de intereses y planes de pago flexibles para evitar que los usuarios caigan definitivamente en el Veraz o la Central de Deudores del BCRA.

Radiografía de la mora: un salto alarmante

Según los últimos revelamientos, el deterioro de la cadena de pagos es evidente. Mientras que la mora en bancos tradicionales se ubica en el 11%, en el sector no bancario trepa al 27% y en las fintech alcanza el 17%.

El caso de Mercado Pago es ilustrativo: con 21 millones de préstamos activos (un promedio de 3,3 por usuario), su tasa de impago saltó del 1,8% en 2024 al 8,7% al cierre de 2025.

Aunque la cifra es preocupante, aún se mantiene por debajo de mercados regionales como Brasil. La caída del poder adquisitivo y la falta de mecanismos de cobro eficientes son señalados como los principales motores de esta inestabilidad.

Esta apertura a refinanciar no es casual. El sector intenta adelantarse a 18 proyectos de ley en el Congreso que proponen esquemas de refinanciación masiva y condonaciones compulsivas de intereses. Para las entidades, es más eficiente absorber una pérdida parcial mediante descuentos que afrontar una vía judicial costosa o una regulación estatal estricta.

El fin del crédito "fácil": nuevas exigencias

Mientras negocian con quienes ya deben, las billeteras virtuales han decidido cerrar el grifo para los nuevos solicitantes.

Se terminó la era del otorgamiento masivo basado solo en clics: ahora se exige recibo de sueldo, antigüedad laboral y verificación de domicilio.

Es decir, se aplican modelos de machine learning que analizan 24 meses de historial y scoring en tiempo real. El foco se desplazó hacia clientes de mayores ingresos, priorizando la calidad de la cartera por sobre el crecimiento en cantidad de usuarios.

Con este "reacomodamiento", las empresas digitales buscan sanear sus balances y sostener la relación con un cliente que, aunque hoy está en falta, sigue siendo el motor del consumo digital en el país.

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