Integración de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos del sector bancario

Fecha
2024
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Editor
Universidad Católica de Cuenca.
Resumen
Incorporating artificial intelligence into risk management within the banking sector is a fundamental tool for monitoring and determining potential losses generated by financial operations, which could compromise their sustainability, profitability, and continuity. This study aims to investigate how artificial intelligence has been integrated into the risk management of the banking sector. The research method used for the theoretical support of the study is a qualitative approach, descriptive scope, and bibliographic design through the study analysis of 110 articles using the PRISMA methodology. It was found that one of the sectors that has experienced the most notable advances due to artificial intelligence is the banking sector. Through this technology, methods are applied to anticipate crucial aspects such as credit, market, operational, and fraud risks. These analytical approaches process information adaptably without establishing predefined relationships between the categories studied, which is essential to obtain impartial data that reinforces the accuracy of the results. These advancements contribute to optimizing the effectiveness of decisions made in managing financial operations. However, it is essential not to neglect the importance of having trained personnel and guaranteeing ethics in data collection, protection, and transparent disclosure. Keywords: Risk management, artificial intelligence, financial institutions, decision-making.
Descripción
La integración de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos en el sector bancario es una herramienta fundamental para supervisar y determinar posibles pérdidas que generen las operaciones financieras, las que podrían vulnerar su sostenibilidad, rentabilidad y continuidad. El objetivo del presente trabajo es investigar cómo se ha integrado la inteligencia artificial en la gestión de riesgo del sector bancario. El método de investigación utilizado para la sustentación teórica del estudio es de enfoque cualitativo, de alcance descriptivo y diseño bibliográfico, mediante el análisis de estudio en 110 artículos, utilizando la metodología PRISMA. Se pudo conocer que uno de los sectores que más han experimentado notables avances, gracias a la inteligencia artificial, es el sector bancario. Mediante esta tecnología, se aplican métodos que permiten anticipar aspectos cruciales como los riesgos crediticios, de mercado, operativo y de fraude. Estos enfoques analíticos procesan la información de manera adaptable, sin establecer relaciones predefinidas entre las categorías estudiadas, lo cual es esencial para obtener datos imparciales que refuercen la precisión de los resultados. Estos avances contribuyen a optimizar la eficacia de las decisiones tomadas en la gestión de las operaciones financieras. Sin embargo, es esencial no descuidar la importancia de tener personal capacitado, y de garantizar la ética en la recopilación, protección y divulgación transparente de los datos. Palabras Clave: gestión de riesgos, inteligencia artificial, instituciones financieras, toma de decisiones.
Palabras clave
gestión de riesgos, inteligencia artificial, instituciones financieras, toma de decisiones
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