Relación entre el uso de la inteligencia artificial y la evaluación del riesgo crediticio en bancos privados, en la provincia de Pasco, 2025

Abstract

La inteligencia artificial se ha consolidado como una herramienta estratégica en el sector financiero, especialmente en los procesos de evaluación del riesgo crediticio, al permitir análisis más objetivos, eficientes y precisos. Sin embargo, en contextos regionales como la provincia de Pasco, aún se evidencia un uso heterogéneo de estas tecnologías, lo que plantea la necesidad de analizar su relación con la calidad de la evaluación del riesgo crediticio en los bancos privados. El objetivo general de la investigación fue determinar la relación entre el uso de la inteligencia artificial y la evaluación del riesgo crediticio en los bancos privados de la provincia de Pasco, durante el año 2025. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, correlacional y de corte transversal. La población estuvo conformada por 60 trabajadores de las áreas de crédito y cobranza de entidades bancarias privadas, seleccionados mediante muestreo probabilístico. La técnica empleada fue la encuesta, utilizándose como instrumento un cuestionario estructurado con escala tipo Likert, validado por juicio de expertos y con adecuada confiabilidad. Para el análisis inferencial se aplicó la prueba de normalidad de Kolmogorov–Smirnov, la cual evidenció una distribución no normal de los datos, justificando el uso de estadística no paramétrica. En consecuencia, se empleó el coeficiente de correlación Rho de Spearman. Los resultados mostraron una correlación positiva, estadísticamente significativa y de alta intensidad entre el uso de la inteligencia artificial y la evaluación del riesgo crediticio (ρ = 0.864; p < 0.05). Asimismo, se identificaron relaciones positivas y significativas entre las dimensiones analizadas, destacando la relación entre la predicción del riesgo y la capacidad de pago (ρ = 0.994; p < 0.05), así como entre la toma de decisiones y la clasificación del riesgo crediticio (ρ = 0.944; p < 0.05). Se concluye que un mayor nivel de implementación de inteligencia artificial se asocia directamente con una evaluación del riesgo crediticio más eficiente, precisa y consistente, lo que evidencia su relevancia para el fortalecimiento de la gestión del riesgo en la banca privada de la provincia de Pasco.