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2026-07-05

Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente

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Autores/as

  • Juan Pablo Salas Clavijo Universidad nacional de Colombia, sede Medellín

.

Referencias

Alonso, A. y Carbó, J. M. (2023). Aprendizaje automático en modelos de

concesión de crédito: oportunidades y riesgos. En S. Carbó, J. J. Ganuza,

D. Peña y P. Poncela (eds.), Análisis financiero y big data (pp. 79-104).

Funcas. https://www.funcas.es/wp-content/uploads/2023/05/Analisisfinanciero-

y-big-data_Capitulo-III.pdf.

Dueñas, L. M., Villegas, G. A., Castiblanco, S. y Castaño, C. A. (2021).

Casos de éxito en la implementación del mantenimiento predictivo

mediante el uso de tecnologías de la industria 4.0 en empresas

colombianas. Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de

Sistemas, 109-121. https://doi.org/10.26439/ciis2020.5508.

Francés, T. (2020). Impacto del machine learning en el sistema

financiero. Universidad Pontificia Comillas.

Gimeno, R. y Marqués, J. M. (2022). Tradición e inteligencia

artificial: oportunidades y retos del machine learning para los servicios

financieros. ICE, Revista de Economía, (926). https://doi.org/10.32796/

ice.2022.926.7403.

Gómez, N. Y., Ayala, L. F. y Gómez, N. S. (2022). Panoramas

de producción y redes de colaboración científica. Indicadores y

comparativos. Suramérica y otros países. Revista Historia de

la Educación Latinoamericana, 24(39), 107-126. https://doi.

org/10.19053/01227238.15690.

González, J. A. (2015). Innovación y tecnología, factores claves de

competitividad empresarial. Una mirada desde lo local. Revista Lebret,

7, 103-124. https://doi.org/10.15332/rl.v0i7.1521.

Gutiérrez, F., Rodríguez, S., Patiño, L. P. y

Hernández, L. (2023). Estudio de la prevención y detección de fraudes

financieros a través de técnicas de aprendizaje automático. CAFI, 6(1),

77-101. https://doi.org/10.23925/cafi.v6i1.58372.

Hoz, E. J. de la, Fontalvo, T. J. y Hoz, E. de la (2020). Análisis

multivariado y aprendizaje automático en la evaluación y pronóstico de

los perfiles financieros en el sector de telecomunicaciones en Colombia.

Prospectiva, 18(1), 7-12. http://ojs.uac.edu.co/index.php/prospectiva/

article/view/2063/2175.

Lozano, G. D. y Huertas, C. A. (2024). Prevención de fraudes en el sector

financiero colombiano a través de controles que usan el aprendizaje

automático. [Tesis de grado]. Universidad Cooperativa de Colombia.

https://repository.ucc.edu.co/handle/20.500.12494/53921.

Padilla, A. M., Medina, J. E. y Ospina, J. H. (2020). Métodos

de aprendizaje automático en los estudios prospectivos desde un

ejemplo de la financiación de la innovación en Colombia. Revista

de Investigación, Desarrollo e Innovación, 11(1), 9-21. https://doi.

org/10.19053/20278306.v11.n1.2020.11676.

Pérez, L. (2023). Análisis del sector turístico de la ciudad de Barranquilla

aplicando técnicas de aprendizaje automático. CESTA, 4(1), 35-40.

https://doi.org/10.17981/cesta.04.01.2023.04.

Rodríguez, L. F. y Martín, Á. (2020). La transformación digital en el

sistema financiero. Saberes. Revista de Ciencias Sociales, Artes y Lenguas,

3. https://revistas.uax.es/index.php/sab/article/view/1295/1051.

Rojas, L. (2016). N 24. La revolución de las empresas FinTech y el

futuro de la banca. Disrupción tecnológica en el sector financiero. CAF.

https://scioteca.caf.com/handle/123456789/976.

Cómo citar

IEEE

[1]
J. P. Salas Clavijo, «Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente», IYO, n.º 6, pp. 16–19, jul. 2026.

ACM

[1]
Salas Clavijo, J.P. 2026. Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente. Industria y Organizaciones. 6 (jul. 2026), 16–19.

ACS

(1)
Salas Clavijo, J. P. Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente. IYO 2026, 16-19.

APA

Salas Clavijo, J. P. (2026). Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente. Industria y Organizaciones, (6), 16–19. https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479

ABNT

SALAS CLAVIJO, J. P. Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente. Industria y Organizaciones, [S. l.], n. 6, p. 16–19, 2026. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479. Acesso em: 6 jul. 2026.

Chicago

Salas Clavijo, Juan Pablo. 2026. «Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente». Industria Y Organizaciones, n.º 6 (julio):16-19. https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479.

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Salas Clavijo, J. P. (2026) «Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente», Industria y Organizaciones, (6), pp. 16–19. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479 (Accedido: 6 julio 2026).

MLA

Salas Clavijo, J. P. «Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente». Industria y Organizaciones, n.º 6, julio de 2026, pp. 16-19, https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479.

Turabian

Salas Clavijo, Juan Pablo. «Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente». Industria y Organizaciones, no. 6 (julio 5, 2026): 16–19. Accedido julio 6, 2026. https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479.

Vancouver

1.
Salas Clavijo JP. Desafíos y oportunidades del machine learning en el sector financiero colombiano: hacia una gestión del riesgo más eficiente. IYO [Internet]. 5 de julio de 2026 [citado 6 de julio de 2026];(6):16-9. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/indyorg/article/view/124479

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