DeCreditScore — Reputación y Crédito Descentralizado

Problem

En América Latina y otros mercados emergentes, millones de personas están excluidas del sistema financiero tradicional no por falta de responsabilidad, sino por falta de historial.

Los sistemas de crédito tradicionales presentan fallas estructurales:

• Centralización extrema de la información
• Opacidad en los algoritmos de scoring
• Dependencia de intermediarios financieros
• Sesgos socioeconómicos y geográficos
• Falta de portabilidad del historial crediticio

Paradójicamente, muchas de estas personas sí generan señales de confianza en su vida diaria: pagos informales, reputación comunitaria, cumplimiento de acuerdos, participación económica local. El problema no es la ausencia de reputación, sino su invisibilidad sistémica.

Por otro lado, gran parte de las propuestas Web3 de identidad y reputación:

• No salen del entorno cripto
• No interactúan con personas reales
• No sobreviven fuera del demo técnico

El reto era claro:

¿Es posible construir un sistema de reputación descentralizado que funcione en Web3 y en la vida real, sin requerir confianza ciega en una institución?

Solution

DeCreditScore se diseñó como un sistema experimental de reputación y scoring descentralizado, enfocado en validar una hipótesis clave:

La confianza puede modelarse como un sistema verificable, portable y composable, sin depender de burós de crédito tradicionales.

El proyecto integró:

• Smart Contracts para registrar eventos de reputación
• Arbitrum como infraestructura de bajo costo y alta viabilidad UX
• Validación IRL con usuarios reales no cripto-nativos
• Un modelo de scoring transparente, auditable y extensible
• Separación estricta entre identidad civil y reputación on-chain

DeCreditScore no buscaba reemplazar un buró de crédito, sino demostrar que otro modelo es posible.

Conceptual Model: Reputation as Infrastructure

La premisa central del sistema es tratar la reputación no como un número arbitrario, sino como un conjunto de eventos verificables.

En este modelo:

• La blockchain no juzga, solo registra
• La reputación emerge de acciones comprobables
• El scoring es una capa de interpretación, no de autoridad
• El usuario mantiene soberanía sobre su historial

La pregunta deja de ser “¿confío en esta institución?” y pasa a ser: “¿puedo verificar el historial?”

Technical Approach

1. Identidad Pseudónima (Capa Off-Chain)

DeCreditScore evita conscientemente almacenar identidad civil on-chain.

• No se guarda nombre, CURP, INE ni datos personales
• El usuario interactúa mediante una dirección blockchain
• La identidad real puede existir fuera del sistema, solo cuando es necesario

Esto reduce:

• Riesgos legales
• Riesgos de vigilancia
• Riesgos de filtraciones masivas

La reputación pertenece a la dirección, no a la persona legal.

2. Eventos de Reputación (Capa Blockchain)

En lugar de almacenar un “score” fijo, el sistema registra eventos de comportamiento, por ejemplo:

• Cumplimiento de un acuerdo
• Retraso o incumplimiento
• Interacciones validadas por terceros
• Participación en dinámicas económicas locales

Cada evento:

• Es inmutable
• Tiene un emisor identificable
• Puede ser ponderado en el tiempo

El scoring es derivable, no absoluto.

3. Smart Contract (Arbitrum)

Arbitrum fue elegido como infraestructura base por razones prácticas, no ideológicas:

• Fees bajos → viable para micro-eventos
• Confirmaciones rápidas → mejor UX
• Compatibilidad EVM → tooling maduro

Ejemplo conceptual del contrato de reputación:

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract DeCreditScore {
    struct ReputationEvent {
        address issuer;
        int256 value;        // Positivo o negativo
        uint256 timestamp;
        string context;      // Contexto del evento
    }

    mapping(address => ReputationEvent[]) public reputationHistory;

    event ReputationAdded(
        address indexed user,
        address indexed issuer,
        int256 value,
        string context
    );

    function addReputation(
        address user,
        int256 value,
        string calldata context
    ) external {
        reputationHistory[user].push(
            ReputationEvent({
                issuer: msg.sender,
                value: value,
                timestamp: block.timestamp,
                context: context
            })
        );

        emit ReputationAdded(user, msg.sender, value, context);
    }

    function getReputationCount(address user) external view returns (uint256) {
        return reputationHistory[user].length;
    }
}

El contrato no decide quién es confiable. Solo expone datos verificables para que otros sistemas decidan.

4. Scoring como Capa Derivada

El score no vive en el smart contract.

Se calcula:

• Off-chain
• Con reglas explícitas
• Ajustables por contexto

Ejemplo:

• Finanzas → peso mayor a cumplimiento de pagos
• Comunidad → peso mayor a interacciones sociales
• Crédito → decaimiento temporal de eventos antiguos

Esto evita:

• Rigidez algorítmica
• Dependencia de una sola métrica
• Congelar a las personas en el pasado

IRL Validation (Esto es lo Importante)

DeCreditScore salió del entorno puramente cripto.

Fue probado con:

• Personas reales
• Contextos no técnicos
• Interacciones cara a cara

Esto validó aspectos críticos:

• Que el modelo era entendible
• Que la UX era usable
• Que la propuesta tenía sentido fuera de Web3 Twitter

Aquí ocurrió la validación más importante:

La gente entendía el valor de “tener historial propio” sin entender blockchain.

Eso es señal de diseño correcto.

Results

• Validación funcional Web3 + IRL
• Uso real de Arbitrum como infraestructura
• Interacción con usuarios no cripto-nativos
• Confirmación de que la reputación descentralizada es comprensible
• Modelo extensible a crédito, gobernanza y acceso a servicios
• Prueba de viabilidad de scoring sin buró centralizado

No fue un producto final. Fue algo más valioso: una prueba de realidad.

Tech Stack

Blockchain

• Arbitrum (EVM)

Smart Contracts

• Solidity ^0.8.x

Architecture

• Event-based reputation model
• Off-chain scoring computation
• On-chain immutable history

UX / Validation

• Interacción IRL
• Usuarios no técnicos
• Contextos reales de confianza

Key Takeaways

DeCreditScore dejó varias lecciones claras:

• La reputación no necesita ser centralizada
• El scoring no debe ser una caja negra
• Web3 solo tiene valor si funciona fuera de Web3
• La confianza es un sistema, no un número
• La infraestructura importa más que el hype

Este proyecto no buscaba escalar de inmediato. Buscaba responder una pregunta más difícil:

¿Puede la tecnología ayudarnos a confiar mejor, sin pedirnos que confiemos a ciegas?

DeCreditScore demostró que sí, al menos conceptualmente y en la práctica inicial.