Ética y gobernanza algorítmica en el sector financiero: revisión sistemática de principios, gobernanza y brechas de implementación

• Autores: Cepeda Cavero, Luis Enrique, Véliz Soto, María Paula
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: Revistas - Universidad de Lima
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/8230
• Enlace del recurso: https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/8230
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: normas; regulaciones; aprendizaje automático; modelos predictivos; algoritmos adaptativos; norms; regulations; machine learning; predictive models; adaptive algorithms

Este artículo tiene como objetivo identificar los principios éticos fundamentales, los mecanismos de gobernanza implementados y las brechas entre teoría y práctica en el uso de algoritmos en el sector bancario. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura siguiendo el protocolo de Kitchenham y Charters (2007) en cuatro bases de datos académicas (IEEE Xplore, ACM Digital Library, SpringerLink y Scopus), para lo cual se utilizaron cadenas de búsqueda estructuradas en inglés y español. Tras aplicar los criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron y analizaron veintiocho estudios primarios publicados entre el 2020 y el 2025. Los resultados revelan tensiones fundamentales entre la justicia social y la eficiencia técnica, además de dificultades persistentes en términos de transparencia, equidad y privacidad. Se proponen estrategias regulatorias, institucionales y tecnológicas para fortalecer la aplicación ética de sistemas algorítmicos y se enfatizan la supervisión humana, la trazabilidad y la experiencia del usuario. La investigación contribuye a establecer un marco de acción para avanzar hacia una inteligencia artificial bancaria más responsable, legítima e inclusiva.