Inteligencia artificial en ciencia de datos aplicada a la gestión de riesgos financieros en entidades bancarias
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Resumen
La aplicación de la Ciencia de Datos en el ámbito de los riesgos financieros bancarios ha ganado cada vez más importancia en los últimos años. La implementación de la Inteligencia Artificial (IA)
en la Ciencia de Datos mediante herramientas y técnicas puede ayudar a diversas instituciones financieras a identificar, medir, controlar y mitigar de manera más efectiva los riesgos asociados a sus operaciones diarias.
En este trabajo se revisan diversas herramientas para la gestión de riesgos financieros, aprovechando la capacidad de la Ciencia de Datos para analizar grandes volúmenes de datos y evaluar la solvencia crediticia de los prestatarios. Esto resulta especialmente valioso en la identificación de factores que los métodos tradicionales podrían pasar por alto, lo que, a su vez, habilita una toma de decisiones más precisa en la concesión de préstamos.
Además, se explora el desarrollo de modelos de riesgos financieros más sofisticados, capaces de capturar relaciones más complejas entre variables y proporcionar estimaciones más precisas de los niveles de riesgo.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la implementación exitosa de la Inteligencia Artificial en la Ciencia de Datos para la gestión de riesgos financieros también conlleva desafíos. Estos
incluyen datos de alta calidad, la interpretación de los resultados generados por algoritmos complejos, la consideración de aspectos éticos y de privacidad, y la capacitación de personal para comprender y utilizar eficazmente las herramientas de Ciencia de Datos.
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