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El artículo plantea que el Machine Learning aplicado a la evaluación de riesgo crediticio está subutilizado en Chile. El autor identifica tres limitaciones del sistema basado en el informe Dicom: su foco en información negativa, la subrepresentación de segmentos no bancarizados o informales, y las restricciones regulatorias sobre el uso de datos. Expone el caso de una empresa de telecomunicaciones brasileña que combinó datos del buró con información propia de pago y consumo, logrando reducir 50% la mora temprana y aumentar 11% las aprobaciones.
