Modelos de Arquitectura de Big Data para identificar riesgos financieros en los bancos: Una Revisión Sistemática de la Literatura
DOI:
https://doi.org/10.15381/rpcs.v6i2.28877Palabras clave:
big data, riesgos financieros, análisis de datos, arquitecturaResumen
El sector financiero enfrenta dificultades para gestionar riesgos debido a la creciente cantidad de datos, tanto estructurados como no estructurados, lo que complica la identificación de riesgos financieros, como el incumplimiento de pagos. Los modelos tradicionales no son suficientes para abordar este problema, por lo que se ha explorado el uso de Big Data. El objetivo de este estudio es revisar cómo los modelos de arquitectura de Big Data pueden mejorar la predicción y gestión de riesgos financieros en los bancos. Se realizó una revisión sistemática de la literatura, analizando 32 estudios relevantes publicados entre 2019 y 2023. Los resultados muestran que diversos marcos de trabajo y arquitecturas basadas en Big Data, como el uso de tecnologías como Apache Spark y Apache Storm, son eficaces para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Además, se destacaron técnicas de análisis de datos, como el aprendizaje automático, para mejorar la precisión en la identificación de riesgos. Este estudio concluye que la implementación de Big Data y técnicas avanzadas puede mejorar la toma de decisiones en la gestión de riesgos financieros, aunque aún persisten desafíos en la integración de estos modelos en las infraestructuras bancarias existentes.
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Derechos de autor 2024 Gustavo Melgarejo-Zelaya, José Santisteban, Luis Rivera
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