Credit Risk: A Historical Overview and New Perspectives for Better Management

Abstract

Credit risk is an essential pillar of contemporary financial management, particularly in the wake of the 2007 financial crisis, which exposed systemic weaknesses in investors, financial institutions, and economies previously considered solid, thus creating a pressing need to develop innovative approaches for its effective mitigation. This research examines the asymmetric problem that affects entities of multiple operational scales, from microfinance organizations to those subject to the rigorous requirements established by Basel IV, proposing proactive strategies designed to confront the growing complexity that characterizes globalized financial markets, where the ability to anticipate and analytical precision have become determining factors in ensuring institutional stability. This study integrates traditional credit assessment methodologies with the latest developments in data science and artificial intelligence, providing a comprehensive analytical framework that allows for the systematic and efficient assessment and management of credit risk in the current financial context.El riesgo crediticio constituye un pilar esencial en la gestión financiera contemporánea, particularmente tras la crisis financiera de 2007 que evidenció las fragilidades sistémicas presentes en inversores, instituciones financieras y economías previamente consideradas sólidas, generando así la imperante necesidad de desarrollar enfoques innovadores para su efectiva mitigación. Esta investigación examina la problemática asimétrica que impacta a entidades de múltiples escalas operativas, desde organizaciones microfinancieras hasta aquellas sujetas a los rigurosos requerimientos establecidos por Basilea IV, proponiendo estrategias de carácter proactivo diseñadas para confrontar la creciente complejidad que caracteriza a los mercados financieros globalizados, donde la capacidad de anticipación y la precisión analítica se han consolidado como factores determinantes para garantizar la estabilidad institucional. El presente estudio integra metodologías tradicionales de evaluación crediticia con los más recientes desarrollos en ciencia de datos e inteligencia artificial, configurando un marco analítico comprehensivo que permite evaluar y gestionar el riesgo crediticio de manera sistemática y eficiente en el contexto financiero actual