Aplicación de modelos predictivos basados en inteligencia artificial para la toma de decisiones financieras: estado del arte

Abstract

La toma de decisiones financieras en contextos caracterizados por la velocidad e incertidumbre representa uno de los principales desafíos para los sistemas económicos actuales. Los modelos predictivos basados en inteligencia artificial se han consolidado en los últimos años como herramientas clave para el análisis, pronóstico y apoyo en la decisión de distintos segmentos financieros. Este estudio presenta un estado del arte cuyo objetivo es establecer los beneficios del uso de modelos predictivos basados en inteligencia artificial para la toma de decisiones financieras, identificando los principales segmentos abordados, horizontes de predicción y tipos de decisiones que respaldan. Hay tres grandes tipos de decisiones abordadas, inversión, gestión del riesgo y apoyo estratégico. Además, se identificaron tres grandes grupos de modelos predictivos, los correspondientes a aprendizaje automático, redes neuronales profundas, enriquecidos e híbridos, siendo estos últimos los más relevantes. Los resultados de esta revisión de literatura muestran que los modelos predictivos basados en inteligencia artificial ofrecen un alto potencial para fortalecer la toma de decisiones financieras, al mejorar la precisión en los pronósticos y apoyar procesos como la inversión, la gestión del riesgo y el apoyo estratégico. Sin embargo, la literatura también evidencia limitaciones relacionadas con la disponibilidad y calidad de los datos, la complejidad de los modelos y los desafíos en términos de interpretabilidad y generalización de los resultados. En consecuencia, se destaca la necesidad de continuar investigando en el desarrollo de enfoques más robustos, específicos y explicables que permitan una aplicación más efectiva de estos modelos en distintos contextos financieros.