Gestión de riesgo de modelos de crédito con machine learning: desarrollo, explicabilidad y monitoreo automatizado
DOI:
https://doi.org/10.26439/interfases2026.n023.8406Palabras clave:
riesgo de crédito, machine learning, monitoreo de modelos, gestión de riesgo de modelosResumen
La adopción de modelos de aprendizaje automático en el sector bancario peruano enfrenta el desafío crítico de garantizar su estabilidad y transparencia en entornos productivos, conforme a las exigencias de la regulación vigente sobre gestión de riesgo de modelos. Este estudio presenta no solo el desarrollo de un modelo de calificación crediticia basado en el algoritmo HistGradientBoosting optimizado, sino, principalmente, la implementación de una arquitectura integral de monitoreo automatizado desplegada en servicios de computación en la nube. Utilizando una muestra histórica de 50 206 registros, se diseñó un flujo de trabajo que integra ingeniería de características y validación cruzada y que ha logrado un indicador de Gini del 67,4 %. La principal contribución radica en el despliegue de una plataforma web interactiva que permite la vigilancia en tiempo real de métricas de desempeño y estabilidad. A través de este sistema, se evaluó la consistencia del modelo mediante el índice de estabilidad poblacional y se obtuvo un valor de 0,4 %, lo que confirma la ausencia de degradación predictiva o de cambios estructurales en las variables a lo largo del tiempo. Este enfoque demuestra cómo la integración de técnicas de machine learning operations (MLOps) y herramientas de visualización avanzada facilita la auditoría continua y la detección temprana de desviaciones, lo que supera las limitaciones de los reportes estáticos tradicionales.
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Última actualización: 03/05/21
