Título:
Hacia una nueva evaluación crediticia en la Era Fintech. Fundamentos para un modelo alternativo de scoring con Inteligencia Artificial en Uruguay
Otros títulos:
Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
De los Santos, Noelia
Rubio, Joaquín
Rubio, Joaquín
Tutor:
Errecalde, Myrian
Tipo de documento:
Tesis de maestría
Editor:
Palabras clave:
Scoring crediticio
Inteligencia artificial
Inclusión financiera
Inteligencia artificial
Inclusión financiera
Descriptores:
MASTER EN SISTEMAS DE INFORMACION
MAESTRIA EN SISTEMAS DE INFORMACION
TESIS MAESTRIA
SISTEMAS DE INFORMACION
URUGUAY
MAESTRIA EN SISTEMAS DE INFORMACION
TESIS MAESTRIA
SISTEMAS DE INFORMACION
URUGUAY
Año de publicación:
2025
Contenido:
Resumen:
Esta investigación examina las oportunidades y desafíos de la implementación de inteligencia artificial (IA) en los sistemas de evaluación crediticia en América Latina, con foco específico en el contexto uruguayo. El estudio aborda la brecha existente entre el potencial transformador de las tecnologías de IA y su limitada adopción práctica en procesos críticos de scoring crediticio en la región. La revisión sistemática de literatura reveló una marcada concentración de aplicaciones de IA en funciones de atención al cliente, evidenciando una carencia significativa de modelos efectivos orientados específicamente a la evaluación de riesgo crediticio. En el mercado
uruguayo, los sistemas de scoring vigentes mantienen una dependencia predominante de metodologías tradicionales, particularmente regresión lineal. El trabajo de campo, desarrollado mediante entrevistas semiestructuradas con actores clave del ecosistema financiero nacional —incluyendo directivos tecnológicos, representantes regulatorios y líderes de instituciones financieras tradicionales y fintechs—, confirmó la ausencia práctica de implementaciones específicas de IA en scoring crediticio. Este hallazgo, que contrasta con las hipótesis iniciales del estudio, evidencia un sector en fase incipiente de innovación tecnológica y configura una ventana de oportunidad estratégica para el desarrollo de soluciones contextualmente adaptadas. Como contribución principal, se propone un marco metodológico integral para el diseño e implementación de modelos de scoring crediticio basados en IA, que integra criterios de efectividad predictiva, transparencia algorítmica y consideraciones éticas. Este marco busca equilibrar la optimización técnica con las exigencias de responsabilidad social y regulatoria. Las conclusiones del estudio establecen que la IA representa un potencial transformador para
fortalecer la inclusión financiera, incrementar la precisión predictiva de las evaluaciones crediticias y promover relaciones más equitativas entre instituciones financieras y usuarios finales. Sin embargo, la materialización de estos beneficios requiere una implementación estratégica que considere las especificidades del contexto normativo, económico y social uruguayo, así como el desarrollo de capacidades institucionales adecuadas para la gestión responsable de tecnologías avanzadas.
Descripción:
Editorial:
Udelar. FCEA.
EN:
Financiadores:
Citación:
DE LOS SANTOS, N., RUBIO, J. Hacia una nueva evaluación crediticia en la Era Fintech. Fundamentos para un modelo alternativo de scoring con Inteligencia Artificial en Uruguay. [en línea]. Tesis de maestría. Montevideo: Udelar. FCEA, 2025.
Citación:
metadata.cc.license.name:
Documento del Gobiberno:
URI:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/56173
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
ISMN:
Otros identificadores:
Título Obtenido:
Magíster en Sistemas de Información
Facultad o Servicio que otorga el Título:
Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias Económicas y de Administración.
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
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Clasificación:
Es versión de:
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