Income recognition robusta
Separa salario fijo de ingresos variables, transferencias propias, y devoluciones. Tu modelo de scoring no se confunde con movimientos internos.
Caso de uso · Crédito / Lending
TL;DR
Tu equipo de crédito recibe PDFs y los captura a mano. Con finO$ los sube y obtiene ingresos, gastos y comportamiento de pago listos para el análisis, en 15 segundos por estado y a $5 pesos por hoja — barato frente al costo de un crédito mal colocado. Funciona con los 58 bancos donde tus solicitantes tienen cuenta, sin pedirles credenciales bancarias, incluso cuando Open Finance (Belvo) no está disponible.
Ajusta los tres factores. La fórmula es: solicitudes / mes × estados / solicitante × hojas promedio × $5
Hojas / mes
4,800
Costo mensual
$24,000
≈ $1,333
Equivale a $120 por solicitudes / me
200 solicitudes × 3 estados (últimos 3 meses) × 8 hojas = $24,000 MXN/mes. Equivale a ~$120 MXN por underwriting — mucho menor al costo del capital mal asignado.
Empezar con 4,800 hojas/mesSepara salario fijo de ingresos variables, transferencias propias, y devoluciones. Tu modelo de scoring no se confunde con movimientos internos.
Identifica pagos a otras instituciones financieras o BNPL (Kueski, Klarna, Aplazo, Stori, Konfío). Útil para evaluar exposure total.
Cada estado queda listo en segundos para que tu equipo decida el mismo día. La conexión automática con tu motor de decisión (webhooks) está en el roadmap.
Solicita acceso. Te enviamos credenciales en 24–48 horas y procesas tu primer estado por menos de $50 MXN.
Ambas. La extracción de PDFs no es actividad financiera regulada per se — eres tú quien decide cómo usar los datos para underwriting. Tenemos clientes con SOFOM y SOFIPO entre las financieras.
Complementario. Belvo es excelente cuando el solicitante autoriza OAuth y el banco soporta Open Finance MX/CO/BR. finO$ cubre el caso de: solicitante con PDF en hand, banco sin OAuth, histórico de >12 meses, o cliente que prefiere no dar credenciales. Muchas fintechs usan ambos en cascada.
No. finO$ entrega datos estructurados, no decisiones. El modelo de scoring lo mantienes tú (es parte de tu IP). Pero podemos ayudarte a normalizar los inputs para que entrenar/calibrar el modelo sea más rápido.