Creación de un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la evaluación de riesgo crediticio

Abstract

En el entorno financiero actual, la evaluación del riesgo crediticio es esencial para las instituciones financieras. Tradicionalmente, se ha basado en modelos estadísticos y datos históricos, pero el avance de la inteligencia artificial IA, especialmente en aprendizaje automático y análisis de grandes datos, ha mejorado significativamente la precisión y eficiencia de este proceso. Este estudio se centra en desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial IA para evaluar el riesgo crediticio. La IA puede analizar datos en tiempo real, identificar patrones complejos y adaptarse a nueva información, mejorando la precisión de las predicciones y optimizando la toma de decisiones, lo que reduce costos y mitiga riesgos. Se exploran metodologías de aprendizaje automático, tanto supervisadas como no supervisadas, y se abordan los desafíos éticos, así como las estrategias para mejorar la transparencia y la interpretabilidad de las decisiones automatizadas. Este trabajo busca presentar un modelo innovador y ofrecer una guía práctica para integrar efectivamente la inteligencia artificial en el sector financiero, logrando un equilibrio entre innovación tecnológica y gestión prudente del riesgo crediticio. El objetivo general de este proyecto es determinar la factibilidad de implementar un modelo basado en inteligencia artificial para la otorgación de créditos. En este proyecto se han utilizado varios modelos para implementar el scoring crediticio; Regresión Logística; Un modelo tradicional utilizado para predecir la probabilidad de que un cliente cumpla con sus obligaciones crediticias. Random Forest; Un método que utiliza múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y evitar el sobreajuste. XGBoost; Un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión, conocido por su alto rendimiento y eficiencia en tareas de clasificación y regresión. En resumen, la creación de un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la evaluación de riesgo crediticio puede proporcionar insights valiosos y mejoras significativas en la gestión de riesgos financieros, pero requiere un enfoque integral que abarque desde la construcción y validación del modelo hasta su implementación efectiva y cumplimiento ético y regulatorio.