POLÍTICA DE MEMORIA FINANCIERA
Versión: CO-2026.10.02-FM1
Fecha de vigencia: 2 de octubre de 2026
Responsable: DataCred Tech S.A.S.
NIT: 902112751-6
Propietario y fundador: Isacc Lara González
Domicilio: Medellín, Antioquia, Colombia
Contacto: app@datacred.org · +57 302 668 4956
1. Objeto
Esta política explica qué denomina DataCred Memoria Financiera, cómo se construye, qué información puede contener, cómo se utiliza y qué límites jurídicos y técnicos aplican.
La Memoria Financiera no es una memoria humana ni una afirmación de que DataCred conoce toda la vida financiera de una persona. Es el conjunto estructurado de eventos, documentos procesados, métricas y resultados que DataCred conserva legítimamente para las finalidades informadas.
2. Fuentes de eventos
El modelo de datos de DataCred permite recibir eventos financieros desde canales como:
- notificaciones push;
- mensajes SMS;
- capturas procesadas mediante OCR;
- Apple Shortcuts;
- ingreso manual;
- estados de cuenta;
- integraciones API;
- Apple Wallet cuando la función esté habilitada;
- importaciones CSV;
- asistente de IA.
La existencia de un tipo de fuente en el sistema no significa que todas las fuentes estén activas para todos los usuarios o plataformas.
3. Información de un evento financiero
Un evento puede contener, según la fuente:
- tipo de transacción;
- categoría y subcategoría;
- descripción;
- monto;
- moneda;
- normalización a USD;
- tasa de cambio utilizada;
- fecha;
- contraparte;
- banco o plataforma;
- referencia;
- comercio;
- fuente;
- confianza de clasificación;
- versión de modelo;
- señales antifraude;
- metadatos necesarios para deduplicación e integridad.
Los campos de contraparte que contienen información identificable deben protegerse mediante los controles criptográficos aplicables.
4. Calidad de la fuente
DataCred distingue actualmente entre dos niveles básicos de confianza:
- VERIFIED: información originada o confirmada mediante una fuente independiente considerada verificable por el sistema;
- SELF_ATTESTED: información controlada o aportada por el propio usuario, como carga de PDF, OCR, ingreso manual, IA, CSV o determinadas señales del dispositivo.
Esta clasificación evita tratar una captura aportada por el usuario como si tuviera el mismo valor probatorio que un dato proveniente de una fuente independiente.
La clasificación de confianza no convierte automáticamente un dato en verdadero o falso.
5. Documentos y OCR
Cuando un usuario carga un documento financiero, DataCred puede almacenarlo temporalmente en un entorno privado, ejecutar OCR, extraer datos estructurados, detectar duplicidad o señales de manipulación, crear o proponer eventos y eliminar el archivo fuente conforme a la política de retención.
La eliminación del documento original no implica que deba borrarse automáticamente un evento financiero legítimamente incorporado al expediente.
6. Correcciones
Los eventos financieros pueden admitir correcciones.
El modelo actual permite registrar corrección manual, categoría original, tipo de evento original, quién corrigió y cuándo se corrigió.
Una corrección válida debe propagarse a las métricas y puntajes que dependan materialmente del evento.
7. Duplicidad e integridad
DataCred utiliza hashes e identificadores técnicos para reducir eventos duplicados.
Puede existir hash del payload original, fingerprint normalizado de transacción, idempotency key y hash de archivo.
Estos mecanismos se utilizan para integridad y deduplicación, no para crear silenciosamente una finalidad comercial adicional.
8. Perfil financiero derivado
A partir de los eventos disponibles, DataCred puede calcular métricas como consistencia y diversificación de ingresos, regularidad de gastos, relación de ahorro, relación entre ingresos y gastos, frecuencia de transacciones, volumen, actividad P2P, diversidad de categorías, disciplina de gasto, señales de planificación financiera, calidad y antigüedad de datos.
Estas métricas son resultados derivados y pueden cambiar cuando se incorporan, corrigen o eliminan eventos.
9. Puntajes
La Memoria Financiera puede contribuir a Puntaje DataCred, estabilidad, liquidez, comportamiento, confianza, actividad y riesgo.
La metodología del puntaje se rige además por la Política de Metodología y Limitaciones del Puntaje.
Un puntaje es una medición derivada y no un hecho histórico inmutable.
10. Snapshots
DataCred puede conservar snapshots firmados de un puntaje para demostrar qué valor fue generado o compartido en un momento determinado.
Un snapshot histórico no reemplaza el puntaje actual, debe indicar su fecha, no puede utilizarse para ignorar una corrección posterior y está sujeto a las reglas de retención, corrección y supresión aplicables.
11. Uso de inteligencia artificial
La IA puede ayudar a clasificar eventos, extraer datos, identificar patrones, resumir actividad, explicar factores y detectar inconsistencias.
Las salidas de IA no se consideran hechos comprobados únicamente porque un modelo las haya generado.
Cuando una inferencia dependa de datos incorrectos, el usuario puede corregir la fuente o presentar un reclamo.
12. Señales antifraude
DataCred puede detectar señales como velocidad inusual, montos anómalos, patrones repetitivos, eventos casi duplicados, actividad circular, inconsistencias de dispositivo y contenido sospechoso.
Un evento marcado puede ser excluido temporalmente de determinados recálculos hasta revisión.
Una señal antifraude no equivale por sí sola a una acusación de delito.
13. Datos de obligaciones reportadas
La Memoria Financiera del usuario puede coexistir con líneas de crédito u obligaciones reportadas por empresas afiliadas.
Las obligaciones reportadas por una fuente se rigen además por la Ley 1266 de 2008, el procedimiento de reclamos y los términos de permanencia correspondientes.
Un evento autorreportado no debe presentarse como si fuera una obligación verificada por una fuente.
14. DataCred Cash
La actividad de DataCred Cash puede formar parte del historial financiero del usuario cuando exista una operación válida.
DataCred Cash opera únicamente en Venezuela para nuevas originaciones, tiene como acreedor a DataCred Tech S.A.S. y se financia con recursos propios de DataCred Tech S.A.S.
La información de Cash no debe confundirse con un depósito o cuenta bancaria.
15. Finalidades
La Memoria Financiera puede utilizarse, dentro de las finalidades informadas, para organización financiera, historial del usuario, cálculo de puntajes, explicaciones, detección de fraude, elegibilidad de productos, análisis de estabilidad, soporte a reclamos y seguridad.
No se habilita por esta política una finalidad ilimitada.
16. Compartición
Los datos de Memoria Financiera no se vuelven públicos por estar almacenados en DataCred.
Las consultas empresariales se someten a finalidad permitida, contrato, controles de acceso, base jurídica, scopes y trazabilidad.
Biometría o imágenes KYC no forman parte de un reporte financiero ordinario por el simple hecho de existir en la cuenta.
17. Retención
La retención depende de la categoría.
Entre otras reglas:
- documentos OCR fuente tienen retención corta;
- eventos financieros pueden conservarse mientras exista una finalidad válida;
- información negativa crediticia tiene sus términos especiales;
- datos sujetos a una solicitud válida de supresión deben eliminarse cuando jurídicamente proceda;
- evidencia contractual o de una obligación puede tener un término distinto.
Se aplica la Política de Retención y Supresión de Datos.
18. Derechos del titular
El titular puede conocer la información que DataCred mantiene, solicitar actualización o rectificación, presentar reclamos, solicitar exportación mediante las funciones disponibles, pedir supresión cuando proceda y solicitar información sobre el uso dado a sus datos.
19. Limitaciones
La Memoria Financiera depende de los datos disponibles.
Por ello puede ser incompleta, contener información autorreportada, requerir correcciones y no reflejar necesariamente todas las cuentas o movimientos de la persona.
No garantiza capacidad de pago futura ni constituye una certificación estatal de solvencia.
20. Seguridad
DataCred aplica controles de acceso, cifrado, hashes, aislamiento de documentos y auditoría de acuerdo con la sensibilidad y finalidad de los datos.
Los detalles de seguridad explotables pueden mantenerse reservados.
21. Marco jurídico
Esta política se interpreta conforme a la Ley 1581 de 2012, la Ley 1266 de 2008, la Ley 2157 de 2021, el Decreto 1074 de 2015 y demás normas colombianas aplicables.
DataCred Tech S.A.S.
NIT 902112751-6