Sistema de apoyo a la toma de decisiones que integra registro negativo, scoring, análisis cualitativo de crédito con inteligencia artificial y creación de contratos: Protocolo para la revisión de alcance

• Autor(a) principal: Wanzeller, Wenderson Ferreira
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Alves, Carlos Manuel Oliveira, Cota, Manuel Pérez
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Research, Society and Development
• Texto Completo: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/42680
• topic: Análisis de crédito; Scoring; Registro negativo; Software; Sistema de información; Inteligencia artificial; Revisión de alcance.; Análise de crédito; Scoring; Cadastro negativo; Software; Sistema de Informação; Inteligência artificial; Revisão de escopo.; Credit analysis; Negative registration; Software; Information system; Artificial intelligence; Scope revision.

De acuerdo con el protocolo de revisión de alcance presentado en este artículo, el crédito se define como la combinación de confianza y tiempo, pero también conlleva riesgos de incumplimiento. Las empresas que ofrecen crédito agregan valor a los clientes, y los estudios muestran que el crédito privado tiene un impacto positivo en el crecimiento económico. Sin embargo, existen problemas de asimetría de información, selección adversa y riesgo moral en la relación prestamista-prestatario. El objetivo de esta revisión de alcance es mapear sistemas de apoyo a la toma de decisiones crediticias para empresas no financieras que utilicen registros negativos, puntuación crediticia, análisis cualitativo con inteligencia artificial y generación automática de contratos, precisamente para determinar si existen soluciones de sistemas de software inteligentes y adaptables que resuelvan o minimicen los problemas identificados aquí. El protocolo de revisión se desarrolló siguiendo los elementos de la Extensión PRISMA para Revisiones de Alcance (PRISMA-ScR): Lista de verificación y Explicación, y el registro del protocolo se realizó en el Open Science Framework, que contribuye a la práctica científica confiable y reproducible. La investigación se llevará a cabo en bases de datos relevantes, con criterios de elegibilidad definidos, y se analizarán los estudios seleccionados y se sintetizarán los datos en una tabla para proporcionar una visión general completa de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones crediticias existentes.