De la estadística clásica al machine learning: revisión sistemática sobre el uso de modelos de IA para la gestión del riesgo crediticio - Arevalo Vasquez , Brayan Estiven; Sánchez Mojica, Karla Yohana (Formación Estratégica, 2026)
Este artículo es una revisión sistemática de la literatura sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el sector financiero, con énfasis en la evaluación del riesgo crediticio. Para ello, se recopilan y analizan 51 trabajos de investigación publicados en bases de datos académicas internacionales, seleccionados según criterios de relevancia, accesibilidad y calidad de citación. El estudio aborda tanto los métodos tradicionales de análisis crediticio, basados en modelos estadísticos y reglas determinísticas, como los enfoques modernos de aprendizaje automático (ML), que incorporan técnicas computacionales avanzadas para mejorar la predicción y clasificación del riesgo. También se incluye investigación complementaria sobre marcos regulatorios, implicaciones éticas, el impacto ambiental de la IA y su relación con la transformación digital del sector financiero en el contexto de la Industria 4.0. Los resultados muestran que los modelos de ML tienden a superar a los métodos tradicionales en términos de precisión y capacidad predictiva, aunque la implementación de algunos de ellos enfrenta limitaciones asociadas con la explicabilidad, la transparencia algorítmica y el cumplimiento normativo. La integración efectiva de la IA en la evaluación del riesgo crediticio también requiere un equilibrio entre la innovación tecnológica y la regulación responsable, lo que podría favorecer la adopción de modelos híbridos que combinen la solidez analítica de los métodos tradicionales con la eficiencia predictiva de los modelos de ML.