Resumen:La importante digitalización de los servicios financieros en un corto período de tiempo ha llevado a una demanda urgente de contar con sistemas de toma de decisiones de riesgo crediticio autónomos, transparentes y en tiempo real. Los modelos tradicionales de aprendizaje automático son eficaces en el reconocimiento de patrones, pero no tienen el razonamiento adaptativo, la conciencia situacional y la autonomía necesarios en las operaciones financieras modernas. Como propuesta, este artículo presenta un marco de IA agente, o un sistema en el que los agentes de IA ven el mundo del crédito dinámico independientemente de los observadores humanos, quienes luego realizan acciones basadas en sus rutas articulables de toma de decisiones. La investigación presenta un sistema multiagente con aprendizaje reforzado, razonamiento en lenguaje natural, módulos de inteligencia artificial explicables y canales de absorción de datos en tiempo real como medio para evaluar los perfiles de riesgo de los prestatarios con pocos humanos involucrados. Los procesos constan de un protocolo de colaboración de agentes, motores de puntuación de riesgos, capas de interpretabilidad y ciclos de aprendizaje de retroalimentación continua. Los hallazgos indican que la velocidad de decisión, la transparencia y la capacidad de respuesta son mejores que los modelos tradicionales de calificación crediticia. Sin embargo, todavía existen algunas limitaciones prácticas, como riesgos de deriva del modelo, inconsistencias en la interpretación de datos de alta dimensión e incertidumbres regulatorias, así como limitaciones de infraestructura en entornos de bajos recursos. El sistema sugerido tiene un alto potencial para transformar el análisis crediticio y los estudios futuros deben dirigirse a los movilizadores dinámicos del cumplimiento regulatorio, el trabajo en equipo de nuevos agentes, la solidez de la confrontación y la implementación a gran escala en ecosistemas crediticios entre países.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 5 de enero de 2026.
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