En este tema se aborda el impacto de la inteligencia artificial en las Finanzas, en particular en la gestión del riesgo crediticio, que consiste en la posibilidad de que una empresa sufra pérdidas porque un deudor deje de pagar. Se presentan aplicaciones de las dos ramas de la inteligencia artificial, los sistemas expertos (un método deductivo que extrae el conocimiento de especialistas humanos y lo plasma en forma de reglas) y el aprendizaje automatizado (un método inductivo que adquiere el conocimiento a partir de datos, creando un modelo estadístico). Ambas ramas tratan de obtener la puntuación crediticia, que es un número que proporciona una estimación de la solvencia de individuos y empresas y predice la probabilidad de impago. Se presentan ejemplos reales de sistemas expertos y redes neuronales que ayudan en la gestión de riesgo crediticio. El aprendizaje automatizado presenta un mayor porcentaje de acierto y exige un menor tiempo de desarrollo. Los sistemas expertos presentan como ventaja la mayor facilidad para interpretar los resultados y su consistencia, lo que es muy importante porque la legislación exige a las entidades que expliquen los motivos de la denegación del crédito. Sin embargo, los avances en la inteligencia artificial explicable están permitiendo conocer averiguar qué variables son importantes en los modelos de aprendizaje automático por lo que están siendo cada vez más utilizados.