Equidad algorítmica en sistemas automatizados de scoring crediticio bancario Resumen
Palabras clave:
equidad algorítmica, scoring crediticio, banca digital, aprendizaje automático, sesgo financiero, inclusión financiera, regresión LASSO, regresión lineal múltiple, correlación Spearman, análisis Chi-cuadrado.Resumen
La implementación de sistemas automatizados de scoring crediticio en bancos ha generado preocupaciones sobre la equidad algorítmica, debido a que los modelos pueden reproducir desigualdades estructurales presentes en los datos históricos y afectar el acceso al crédito de grupos socioeconómicos vulnerables. Esta investigación tuvo como objetivo analizar la equidad en dichos sistemas y determinar los factores que contribuyen a sesgos en la asignación del crédito. Se empleó un enfoque cuantitativo de carácter descriptivo–explicativo, con diseño no experimental transversal, utilizando información secundaria de informes oficiales de organismos nacionales e internacionales. Los resultados evidenciaron que, aunque los sistemas presentan alta precisión predictiva, variables como la informalidad laboral y la ubicación geográfica generan sesgos indirectos que afectan la equidad en la aprobación del crédito. El análisis mediante regresión lineal múltiple y LASSO permitió identificar las variables más relevantes y detectar factores de sesgo. Asimismo, los análisis de correlación de Spearman y Chi-cuadrado mostraron relaciones significativas entre nivel socioeconómico, tipo de empleo y acceso al crédito. Se determinó que la equidad algorítmica es un componente crítico para el diseño y supervisión de los modelos, requiriendo enfoques interdisciplinarios que integren criterios técnicos, estadísticos y regulatorios para garantizar decisiones financieras más justas y transparentes.
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