La lógica difusa en la modelización del riesgo operacional. Una solución desde la inteligencia artificial en la banca cubana Fuzzy Logic to Model Operational Risk: A Solution Based on Artificial Intelligence in the Cuban Banking

Alejandro Cruz Martínez, Adelfa D. Alarcón Armenteros

Resumen


La inclusión de los sistemas de inferencia difusa en la modelización del riesgo operacional amplía considerablemente las posibilidades de su gestión integral. El siguiente artículo presenta los resultados de una investigación sobre la aplicación de modelos basados en lógica difusa en el Banco de Crédito y Comercio (BANDEC). Ello permite, además de la introducción de variables cualitativas, la incorporación del conocimiento y la valoración de expertos que facilitan modelizar, en un entorno de subjetividad e incertidumbre, la consecución de una mejor estimación del riesgo bancario. De este modo, es aplicable al resto de la banca cubana como una poderosa herramienta de apoyo a la toma de decisiones y, adicionalmente, un método adecuado para identificar y estudiar las variables cualitativas que explican el riesgo operacional en el sistema financiero cubano, con el propósito de disminuirlo.
Palabras clave: lógica difusa, riesgo operacional, sistema de inferencia difusa.
Abstract
The inclusion of fuzzy inference systems in modeling operational risk makes the possibilities its comprehensive management has much greater. This paper presents the results of a piece a research on applying fuzzy logic models to the Credit and Commerce Bank. Besides using qualitative variables, this allows expert knowledge and evaluation to be integrated into modeling, in a subjective and uncertain environment, a better way of measuring bank risk. This can be applied to the rest of the Cuban banks as a very useful tool to support decision-making, and additionally, as a method suitable for identifying and exploring qualitative variables which explain operational risk in the Cuban financial system with the aim of reducing it.
Keywords: Fuzzy Logic, Operational Risk, Fuzzy Inference System.


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