Source: http://www.eumed.net/ce/2006/mcss.htm
Timestamp: 2018-06-19 12:13:12+00:00

Document:
Introducción a las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la gestión financiera empresarial GOBIERNO CORPORATIVO UN DESAFIO RECIENTE PARA LA GERENCIA ESTRATÉGICA EMPRESARIAL
María del Carmen Sosa Sierra (CV)
msosa@uninorte.edu.co
RESUMEN: El presente trabajo se enfoca en la revisión de las principales técnicas que aborda la Inteligencia artificial, con sus diferentes paradigmas, siendo relevantes los sistemas expertos, las redes neuronales, los algoritmos genéticos y la lógica borrosa con sus diferentes aplicaciones, al campo de la gestión financiera empresarial.
Se considera que los directivos de las compañías al efectuar la planificación, ejecución y control en la gestión financiera empresarial podrían apoyarse en las nuevas tecnologías o técnicas que ofrece la Inteligencia Artificial para la toma de decisiones adecuadas y eficientes. Lo anterior con el fin de poder enfrentar los desafíos que impone el nuevo entorno económico global y la creciente innovación tecnológica que afrontan las empresas en el siglo XXI.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Algoritmos Genéticos, Sistemas de Lógica.
Clasificación JEL: C45, C63.
Introduction to the Techniques of Artifitial Intelligence Applied to the Business Financial Management
ABSTRACT: This paper focuses on a review of the main techniques of the Artificial intelligence with its different paradigms, from which the most important are the expert systems, the neuronal networks, the genetic algorithms and the fuzzy logic with its different applications prior to the fields of the business financial management.
It is considered that the directors of the companies when carrying out the planning, execution and control in the business financial management could lean on the new technologies or techniques that the Artificial intelligence are offering for the suitable and efficient decision making. The previous aspect is done in order to be able to face the challenges that the new global economic surroundings impose and the increasing technological innovation that are confronted by the companies in the XXI century.
Keywords: Artificial intelligence, Neuronal Networks, Genetic Algorithms, Fuzzy Logic.
JELClassification: C45, C63.
Sosa Sierra, M.C.: “Introducción a las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la gestión financiera empresarial" en Contribuciones a la Economía, septiembre 2006. Texto completo en http://www.eumed.net/ce/
En las últimas décadas hemos asistido a un cambio profundo en el ámbito empresarial debido fundamentalmente al avance de la tecnología. La presencia de nuevos paradigmas en el tratamiento de la información que generan las empresas denominado "Gestión del Conocimiento" al igual que el procesamiento masivo de esta información, una marcada tendencia hacia la globalización de los mercados, al riesgo y la incertidumbre en la toma de decisiones empresariales etc., han contribuido a dicho avance. Todo esto enmarcado por un mundo cada vez más complejo donde el viejo mundo de las certezas ya no existe y donde el ser competitivo y sostenible en el tiempo se constituye en un reto imperativo para la supervivencia de las empresas. En este contexto, el avance de la tecnología y de los nuevos paradigmas no debe limitarse a simular las funciones para el procesamiento manual de la información, sino que estas herramientas deben ser un soporte fundamental para el logro de los objetivos de la gestión empresarial traducido en decisiones adecuadas, eficaces y oportunas.
Los cambios mencionados anteriormente se pueden extender al campo de las decisiones empresariales, especialmente al campo de las finanzas, las cuales no se han escapado a estos cambios y nuevos paradigmas. Así se pueden observar profundas transformaciones que van desde las “finanzas tradicionales” en las que los estudios se han enmarcado sobre una base fundamentalmente descriptiva, contable e institucional, a las “finanzas modernas” que buscan explicar los fenómenos financieros e indicar el camino para la toma de decisiones financieras. Estas explicaciones se basan en la construcción de modelos cuantitativos que utilizan el lenguaje científico, un razonamiento adecuado y verificaciones empíricas. Las investigaciones más recientes en el campo de las finanzas están incidiendo más en el estudio de los aspectos cualitativos, en lo que se ha dado en llamar como “el paradigma de la sicología financiera”. Este paradigma intenta explicar el comportamiento de los inversionistas, tema que encuentra grandes limitaciones cuando se aborda enteramente con los modelos racionales planteados por las finanzas tradicionales y modernas.
Con el propósito de abordar estos nuevos paradigmas se han desarrollado recientemente las técnicas de la Inteligencia Artificial, las cuales han dejado en claro la necesidad de contar con soportes de ayuda poderosos para tomar decisiones en la actividad empresarial. Estos soportes deben ser capaces de considerar la información cualitativa y a partir de ella diseñar e implementar modelos estadísticos y computacionales que asistan a los decisores en la resolución de los diversos problemas empresariales.
En la actualidad, la Inteligencia artificial se está aplicando a numerosas actividades realizadas por los seres humanos y se destacan entre otras las siguientes líneas de investigación científicas: La robótica, la visión artificial, técnicas de aprendizaje y la gestión del conocimiento. Estas dos últimas aplicaciones de la inteligencia artificial son las que más directamente se aplican al campo de las finanzas, debido a que en este campo existe una fuerte motivación orientada a la construcción de sistemas de información que incorporen conocimiento, y que permitan a los decisores de las organizaciones tomar decisiones eficientes y oportunas en el ámbito de la gestión financiera empresarial.
A continuación se describe las técnicas más destacadas de la Inteligencia artificial aplicadas al campo de la gestión financiera empresarial: Los sistemas expertos, las redes neuronales, los algoritmos genéticos y la lógica difusa. Estas técnicas pueden combinarse para obtener una solución más adecuada del problema en estudio.
Los sistemas expertos se constituyen en la herramienta de la Inteligencia artificial más utilizada desde sus inicios y corresponden a programas de ordenador que recopilan en un programa informático el conocimiento de especialistas en una materia. Sus dos componentes principales son la base de conocimiento (contiene el conocimiento y las experiencias de los expertos en un determinado dominio representado por medio de símbolos) y el programa de inferencia (es el mecanismo que obtienen las conclusiones de la base de conocimiento mediante procesos de búsqueda). Estas dos partes esenciales en el diseño de un sistema experto se interrelacionan entre si para obtener las conclusiones necesarias en la resolución del problema en estudio logrando que el sistema experto diseñado pueda emular el comportamiento del experto en ese dominio específico.
Los sistemas expertos o inteligentes engloban una serie de características fundamentales para cumplir con el objetivo de ofrecer asesoramiento inteligente o tomar una decisión inteligente sobre una función de un proceso (Sánchez Tomás, 1991):
• Los sistemas expertos pueden resolver problemas muy difíciles tan bien o mejor que los expertos humanos.
• Pueden razonar heurísticamente, usando lo que los expertos consideran que son reglas empíricas efectivas, e interactúan con los humanos de forma adecuada, incluyendo el lenguaje natural.
• Manipulan y razonan sobre descripciones simbólicas.
• Pueden funcionar con datos que contienen errores, usando reglas inciertas de enjuiciamiento.
• Pueden contemplar múltiples hipótesis en competición simultáneamente.
• Pueden explicar por qué están formulando una pregunta.
• Pueden explicar su proceso de razonamiento y justificar sus conclusiones.
El ámbito de aplicación en la gestión empresarial de esta técnica de la Inteligencia artificial se centra generalmente en la creación de sistemas inteligentes. Estos sistemas están diseñados para servir de soporte a los complejos análisis que se requieren en el descubrimiento de las tendencias del negocio, con el fin de tomar decisiones eficientes y oportunas. Esto le permite a quienes toman decisiones afrontar los retos del nuevo mundo empresarial en el cual el conocimiento aparece como el factor esencial para el desarrollo de las organizaciones. Algunas de las áreas de aplicación de los sistemas expertos en la gestión empresarial son las siguientes:
• Planeación corporativa financiera
• Concesión de créditos
• Interpretación de índices
• Recuperación y revisión analítica de registros
• Cálculo y asignación de costos
• Asignación de recursos escasos
• Control y análisis de desviaciones
• Diseño de sistemas de información y de gestión
• Evaluación del control interno de una empresa
El siguiente cuadro resume brevemente algunas de las aplicaciones diseñadas para la resolución de problemas en el área de la gestión financiera empresaria.
Cuadro1: Sistemas expertos en el dominio de la gestión financiera empresarial.
Área de la Gestión Financiera Empresarial
Steinbart et al. 1987
Ayuda a los auditores a determinar los juicios de materialidad de las cifras en la etapa de planificación de la auditoria.
Graham et al. 1991
Riesgo de auditaría
Valorar los riesgos en auditoria y evalúa el rendimiento económico de un cliente.
RICE (Risk Identification and Control Evaluation)
Van Dijk y Williams. 1990
Determina los indicadores de riesgo asociados con una cuenta determinada a utilizar en la planificación de un compromiso de auditoria.
Van Dijk y Williams. 1990; Murphy y Brown 1992.
Planificación de la auditorìa
Produce programas de auditorìa que abarcan todos los aspectos de la auditoria, o bien aspectos parciales de la misma sobre 19 programas de auditoria estándares que están contenidos en la base de conocimiento del sistemas.
COMPAS (Computarized Planning Advisory System)
Murphy y Brown. 1992
Le permite a los auditores seleccionar los procedimientos de l a auditorìa.
Shpilberg, et al. 1986; Shpilberg y Graham. 1986 ; Connell. 1987 ; Messier y Hansen. 1987.
Obtención de la evidencia y formación de la opinión
Asesora a los auditores y a los contadores encargados de la parte impositiva en una empresa en los problemas de la planificación fiscal.
Biggs y Selfridge. 1986; Selfridge y Biggs. 1988; Messier y Hansen. 1987; Van Dijk y Williams. 1990.
Obtención de la evidencia y formación de la opinión: Opinión de empresa en funcionamiento.
Le ayuda a los auditores en la formación del juicio sobre la empresa en funcionamiento.
Sierra y Bonsón. 1992.
Informe de auditorìa.
Ayuda al auditor en las fases de elección de la opinión y emisión del informe de auditorìa.
AUDIT MASTERPLAN
Brown y Phillips. 1991
Auditorìa Interna
Ayuda a los auditores internos en las decisiones de planificación de la auditorìa.
EDP-XPERT
Hansen y Messier. 1986ª, 1986b; Messier y Hansen. 1987; Van Dijk y Williams. 1990
Auditorìa Informática
Ayuda a los auditores en el área de informática a evaluar los controles de auditoria en los sistemas informaticos avanzados.
BUCKS (Business Control Knowledge System)
Brown y Phillips. 1990
Contabilidad de Costo y de Gestión
Ayuda a los directores a analizar el rendimiento de los proyectos de la división y las actividades de asesorìa de las regiones.
Ghiaseddin et al.1990
Ayuda al personal encargado de la administración y control de los inventarios de una empresa sobre la demanda de artículos y el aprovisionamiento de los proveedores, con el fin de seleccionar la mejor política de gestión en los inventarios, teniendo en cuenta las metas y proyecciones de la empresa.
Michael.1988
Sirve para el diagnóstico económico y financiero de los sistemas de control de gestión.
Sullivan y Revee. 1988
Permite el análisis y posterior decisión en las inversiones en nuevas tecnología.
O`Learny.1987ª
Ayuda a los contadores de las empresas en el diseño de sistemas de información contable y de los estados financieros.
FSA(Financial Statement Analyzer)
Mui y McCarthy. 1987; O`Learny. 1987b; Murria y Murria. 1988; Van Dijk y Williams. 1990; Keyes. 1991.
Realiza la revisión analítica de los registros de los estados financieros de una compañía.
CONSOLIDEX
Bonsón y Orta. 1991
Facilita la interpretación de las normas sobre las cuentas consolidadas de los grupos de sociedades, según las normas españolas.
D`hoeraene. 1990
Clasifica funcionalmente el balance y las cuentas de resultado, calcula los flujos económicos-financieros, la rentabilidad, el potencial de crecimiento, la gestión del activo económico, la solvencia de la estructura financiera, etc.
ERITEL. 1991; Núñez.1991; Fortuna et a. 1991
Le facilita a los analistas financieros la evaluación de la gestión comercial y financiera de la empresa.
FSA (Financial Statement Analyzer)
Mui y McCarthy. 1987
Realiza la revisión analítica de los estados financieros de una empresa en la fase de toma de decisiones.
VENTUREEXPERT
Realiza un diagnóstico financiero de la empresa, análisis de rentabilidad, análisis de estrategias financieras y de riesgo.
Ash. 1985; Connell. 1987
Facilita la evaluación de los proyectos de inversión, ampliación de planta, programas de reducción de costos, valoración de compañías entre otros usos.
Bailey. 1985; Michaelsen
Brinda asesorìa a los directores d empresas y contadores sobre la planificación del análisis de inversiones y la asignación de capital, fusiones, adquisiciones, control de costos, método del flujo de caja descontado.
Brinda asesorìa en la toma de decisiones sobre inversiones, gestión de patrimonios, gestión de riesgo, gestión de tesorería y de créditos.
Fuente: Elaboración propia a partir de la información tomada de Sánchez Tomás (1996).
A la descripción anterior sobre las diversas aplicaciones o sistemas expertos creados para la resolución de algunos problemas generados en el área empresarial, se han sumado recientemente otras técnicas dentro de la categoría de sistemas expertos denominada “Sistemas Basados en Casos” (Case Based Reasoning Systems). Estos sistemas constituyen un nuevo paradigma para resolver problemas a través de analogías con situaciones pasadas. Así, con base en este sistema se busca el caso almacenado en la base de conocimiento que más se parezca al problema que se intenta resolver, y luego se adapta la decisión que se tomó para ese caso a la situación actual que se está analizando. A pesar de su potencial, está técnica aún no se ha implementado lo suficiente para resolver problemas en el ámbito financiero, por esta razón es mucho más abundante la bibliografía relacionada con los sistemas expertos tradicionales.
2. REDES NEURONALES
Las redes neuronales artificiales se constituyen en una técnica de procesamiento masivo y paralelo de la información que emula las características esenciales de la estructura neuronal del cerebro biológico. Las principales diferencias y similitudes entre las redes neuronales biológicas y artificiales se pueden observar en el cuadro 2.
Cuadro 2: Comparación de las redes neuronales biológicas y las redes neuronales artificiales.
Características: Diferencias y similitudes
La Estructura de constitución y funcionamiento
· Cuerpo o soma, las dendritas y el axòn o cilindro eje.
· Esta estructura se asemeja a un proceso con sus respectivas entradas y salidas. Las dendritas reciben las señales de las neuronas adyacentes y las trasmiten al cuerpo en forma de un potencial eléctrico. Estas señales eléctricas son integradas por el cuerpo celular (soma). Si el potencial eléctrico es superior a un valor umbral, el soma genera un corto impulso eléctrico. Este impulso se trasmite por el axòn, que es una fibra nerviosa con una longitud que varía entre unos milímetros y varios metros. El axòn se ramifica y dirige el impulso a varias neuronas vía sinapsis (es la unión del axòn con otras neuronas) (Dìaz Adenson et al, 1996).
· Una red neuronal consiste básicamente de una serie de unidades de proceso, también llamadas neuronas artificiales, relacionadas mediante unas conexiones ponderadas. Cada unidad recibe señales a través de una serie de vías de entrada y responde a ese estímulo enviando una señal, que puede ser binaria (0,1) o real dentro de un intervalo continúo, a todas aquellas con las que a su vez tenga una conexión de salida.
· La neurona artificial puede ser formulada matemáticamente como la composición de dos funciones: La función de estado que es una función lineal de las variables de entrada de la neurona, ponderadas mediante unos coeficientes o pesos sinápticos los cuales se determinan durante el proceso de aprendizaje y cuyo resultado es el nivel de estímulo alcanzado por la neurona. Luego tenemos la función de transferencia que tienen como variable independiente el potencial y proporciona como salida la respuesta que experimenta la neurona frente al estímulo proporcionado por la variable de entrada (De Andrés , 2000).
Estos puntos de interconexión tienen miles de componentes y de procesos activos de propagación de los impulsos electro-químicos.
Conexiones relativamente simples en las que se realiza una suma ponderada de las entradas y se la aplica la función de umbral escogida previamente.
Funcionamiento asíncrono el cual permite la reconfiguraciòn de la red en cualquier tiempo y patrones temporales de forma continua.
Los parámetros se actualizan de forma periódica, en intervalos de tiempo discreto, y por lo general todos a la vez, se presentan patrones en intervalos de tiempos prefijados.
· Aprenden a partir de unas pocas presentaciones de patrones (pequeño período de entrenamiento).
· Aprenden simultáneamente un gran número de tareas de tipos muy diversos.
· Convergen muy lentamente y pueden necesitar cientos o miles de presentaciones de patrones para realizar una generalización.
· El aprendizaje no se centra en una única tarea en concreto, no existe una red universal para cualquier tipo de problema.
Interconexiones de unidades de proceso
Estructura compleja por niveles: còrtex, circonvoluciones, cerebelo, hipocampo las cuales se representan como una malla de conexiones densa.
Valores transferidos de unidad a unidad
Los impulsos no se presentan a una medida precisa de los valores implicados en las reacciones electro-químicas.
Se pueden calcular en forma relativamente precisa.
Representación y procesamiento de la información
En forma distribuida
Redundancia intrínseca de la información
Fuente: Elaboración propia a partir de la información tomada de Isasi y Galván (2004).
A pesar de las limitaciones de las redes neuronales artificiales en cuanto a representar todas las características del cerebro humano tales como: La habilidad para desarrollar el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos, las operaciones en tiempo real y otras cualidades; estas redes se constituyen en una herramienta tecnológica potente para el procesamiento de la información cuyos resultados permiten tomar decisiones eficientes y oportunas.
2.1 Arquitecturas de las Redes Neuronales
Una Red neuronal artificial está formada por un conjunto de neuronas interconectadas y arregladas en forma de capas, las cuales están compuestas a su vez por un número de neuronas cada una. Existen capas de entrada (por donde se ingresan los datos), capas de salida (por donde se obtienen los resultados) y las capas ocultas (por donde pasan los datos). Teniendo en cuenta lo anterior, podemos decir que la arquitectura de las redes neuronales artificiales se basa en la organización y disposición de las neuronas formando capas más o menos alejadas de la entrada y salida de la red. En este sentido, los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas, el número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el tipo de conexiones entre neuronas.
· Redes Neuronales por capas: Esta estructura de red esta compuesta por capas de neuronas y cada capa recibe señales de las capas previas, por lo cual este tipo de redes se denominan redes feed-forward o perceptrón siendo el perceptrón multicapa el más común. Este tipo de red se caracteriza porque las neuronas se agrupan en diferentes niveles ( capa de entrada, capas ocultas y capas de salida). Las neuronas se encargan de recibir señales del exterior y trasmitirlas a las siguientes capas, la última capa actúa como salida de la red proporcionando la respuesta de la red para cada uno de los patrones de entrada. Usualmente este tipo de red es usado en problemas de reconocimiento o clasificación de patrones.
· Redes Neuronales Recurrentes: En este tipo de red cada neurona se conecta a todas las neuronas de la red, incluso consigo misma, lo que significa que se tienen bucles en la arquitectura de la red. Esta clase de red se caracteriza por su dinámica debido a que la red evoluciona de un estado a otro. La red es estable cuando su estado permanece igual tras varias iteraciones, las llamadas redes de Hopfield[1] ilustran esta clasificación, las cuales se utilizan por lo general en tareas relacionadas con la auto asociación.
· Redes Neuronales Conectadas lateralmente: En este tipo de red, las neuronas se disponen en los nodos de un retículo de aproximadamente 1 o 2 dimensiones. La red de esta clase más común es la Kohenen[2].
· Otro criterio suele considerar dos tipos de reglas de aprendizaje: las de aprendizaje supervisado y las correspondientes a un aprendizaje no supervisado, estas reglas originan una de las clasificaciones que se realizan de las Redes neuronales con aprendizaje supervisado y redes neuronales con aprendizaje no supervisado. La diferencia fundamental entre ambos tipos estriba en la existencia o no de un agente externo (supervisor) que controle el aprendizaje de la red.
· Redes con Aprendizaje Supervisado. El proceso de aprendizaje se realiza mediante un entrenamiento controlado por un agente externo (supervisor, maestro) que determina la respuesta que debería generar la red a partir de una entrada determinada. El supervisor comprueba la salida de la red y en el caso de que ésta no coincida con la deseada, se procederá a modificar los pesos de las conexiones, con el fin de conseguir que la salida se aproxime a la deseada.
· Redes con Aprendizaje No Supervisado. Estas redes no requieren influencia externa para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas. La red no recibe ninguna información por parte del entorno que le indique si la salida generada es o no correcta, así que existen varias posibilidades en cuanto a la interpretación de la salida de estas redes.
2.2 Áreas de Aplicación de las Redes neuronales en la gestión financiera empresarial
En el campo de la gestión financiera empresarial, las redes neuronales intentan resolver en forma eficiente problemas que pueden encuadrarse dentro de tres amplios grupos que son: optimización, reconocimiento y generalización (Serrano y Gallizo, 1996).
En los problemas de optimización se busca una solución óptima ante un problema determinado previamente. Dentro de estos problemas de optimización se pueden mencionar la búsqueda de niveles de tesorería óptimos en las empresas, al igual que los niveles óptimos de inventarios, producción, carteras, entre otros. En síntesis las redes neuronales empleadas para resolver este tipo de problemas tratan de optimizar una función objetivo.
En los problemas de reconocimiento por lo general se entrena una red neuronal con inputs (entradas) como sonidos, números, letras y se procede a la fase de prueba presentando esos mismos patrones con ruido (imprecisiones). Dentro de este tipo de resolución de problemas de reconocimiento en el campo de la gestión empresarial se encuentran el reconocimiento óptico de caracteres, escritos en los documento de las empresas, el cual se ha aplicado en diversas entidades bancarias y financieras.
Los problemas de clasificación tratan de asignar a cada caso específico su clase correspondiente partiendo de un conjunto de ejemplos, es decir, que para este tipo de problemas se utilizan aquellas redes neuronales que ante un conjunto de patrones de entrada responderán con una clasificación de la situación que presente esos patrones en función de un conjunto finito de categorías (Suárez, J. 2000) . En esta categoría se ubican los estudios de predicción sobre el fracaso empresarial partiendo de un conjunto de variables denominadas ratios financieros y utilizando modelos matemáticos que detecten los rasgos que caracterizan a las empresas que tienen éxitos de aquellas empresas que fracasan.
Dentro de los problemas de predicción generalmente abordados están la predicción de variables económicas tales como las tasas de interés, tipos de cambio, índices bursátiles de distintos países, la predicción del comportamiento de las cotizaciones de las acciones a partir de la evolución histórica de precios y volúmenes de negociación (análisis técnico), preedición de la evolución económico-financiera de las empresas teniendo en cuenta los factores económicos más importantes del entorno económico que afecta a estas empresas (análisis fundamental). Adicionalmente se pueden mencionar estudios de predicción con redes neuronales sobre la volatilidad en el mercado de derivados, predicción del número de franquicias que una empresa debe explotar, etc.
En el cuadro 3 podemos visualizar un breve resumen de los estudios y aplicaciones desarrolladas para resolver algunos de los tipos de problemas mencionados anteriormente utilizando distintos modelos de redes neuronales.
Cuadro 3: Redes neuronales artificiales en el dominio de la gestión financiera empresarial
Instituto de Ingeniería del Conocimiento de la Universidad Autónoma de Madrid e IBM España, 1996.
Detección de fraudes en tarjetas de crédito
Sistema on line de recepción de información sobre transacciones, estimación de parámetros característicos de las mismas y evaluación de su potencial de riesgo.
Generalización-Clasificación
Es un sistema mixto que incorpora herramientas estadísticas y un perceptrón multicapa.
Instituto de Ingeniería del Conocimiento de la Universidad Autónoma de Madrid y KEON S.A.
Reconocimiento óptico de caracteres en letras de cambio, recibos y documentos.
Rede neuronal para reconocimiento de óptico de caracteres en los campos de importes, fechas de libramiento y vencimiento, tanto de letras de cambio como recibos que forman la cartera del banco Bilbao Vizcaya.
Altman et al.(1994)
Aplicación para la Centrale dei Bilanci italiana
Aplica análisis discriminante, lógit y perceptròn multicapa. Los resultados de este modelo de red neuronal frente a las estadísticas son equilibrados e invitan a la realización de nuevos estudios empíricos.
Yoon et al. (1993)
Estudios de evaluación del comportamiento de las acciones de las empresas en el mercado de valores.
Se trata de discrimar a las empresas en dos grupos, según las acciones hayan tenido o no un buen comportamiento en los mercados financieros. El estudio obtuvo resultados de un 76%.
Dutta et al. (1994)
Rede Neuronal para calificar la emisión de bonos u obligaciones.
Aplican perceptròn multicapa y regresión lineal, comparando los resultados con los obtenidos por la agencia Standard & Poors. Su estudio muestra las limitaciones de los modelos lineales para abordar el problema de la clasificación de obligaciones.
Wong et al. (1992)
Generalización-Predicción-Análisis Fundamental
Red neuronal que combina diferentes herramientas de inteligencia artificial para obtener una cartera óptima de acciones.
Se utiliza un modelo de red neuronal fuzzy que emplea la información del mercado de valores (ratios financieros) para predecir las rentabilidades de las acciones obteniendo resultados satisfactorios.
Refenes et al. (1993)
Modelo de construcción de carteras eficientes y colocación de activos en siete mercados financieros.
Esta neuronal utiliza información de los mercados financieros, tipo de interés, precio del petróleo, del oro y una serie de parámetros a fin de predecir construcción de carteras eficientes. Los resultados son satisfactorios.
Odom y Sharda. (1992)
Estudio sobre predicción de quiebras analizando 5 ratios de veintinueve empresas estadounidenses.
Se utilizó red neuronal perceptròn simple, multicapa y red atenía para estudiar el problema de la predicción del fracaso empresarial utilizando información de veintinueve empresas americanas correspondientes al período 1975-1982.
Fuente: Elaboración propia a partir de la información tomada de Serrano, y Gallizo. (1996).
Los algoritmos genéticos son el resultado de los recientes avances de la computación evolutiva y la genética y se constituyen en una de las principales herramientas tecnológicas de la inteligencia artificial. Estos algoritmos simulan la mecánica de la selección natural y de la genética utilizando la información histórica para encontrar nuevos puntos de búsqueda de una solución óptima, permitiendo obtener soluciones a un problema que por su complejidad no tiene ningún método de solución de forma preciso. Dicha solución exige cálculos complejos que de manera normal tomarían demasiado tiempo.
La configuración básica de un algoritmo genético es la siguiente:
Una representación, en términos de “cromosoma”, de las configuraciones de nuestro problema.
Una manera de crear las configuraciones de la población inicial.
Una función de evaluación que permite ordenar los cromosomas de acuerdo con la función objetivo.
Operadores “genéticos” que permiten alterar la composición de los nuevos cromosomas generados por los padres durante la reproducción.
Valores de los parámetros que el algoritmo genético usa (tamaño de la población, probabilidades asociadas con la aplicación de los operadores genéticos, etc).
La lógica difusa es una de las disciplinas matemáticas que cuenta con mayor número de seguidores en la actualidad y un número creciente de aplicaciones entre las cuales podemos mencionar: La construcción de artefactos electrónicos de uso doméstico y de entretenimiento, el diseño de dispositivos artificiales de deducción automática, el diseño de sistemas de diagnóstico y de control de complejos procesos industriales, etc. De esta manera la lógica difusa se constituye en una herramienta con un gran potencial para el desarrollo de nuevos métodos o técnicas de la Inteligencia Artificial.
La lógica difusa se funda en el concepto de que todo es cuestión de grado, lo cual permite manejar información vaga o de difícil especificación, importante para la resolución de un problema, por medio de una serie de reglas de "sentido común" aprendidas con sistemas adaptativos que se nutren de la observación de las personas o de la formulación por parte del experto humano.
El aspecto central de las técnicas de lógica difusa es que, a diferencia de la lógica clásica, la lógica difusa tiene la capacidad de reproducir de manera aceptable y eficiente los modos usuales del razonamiento humano, al considerar que la certeza de una proposición es una cuestión de grado por esta razón parte de la base del razonamiento aproximado y no del razonamiento preciso como lo hace la lógica clásica. De esta forma las características más importantes de la lógica difusa son: La flexibilidad, la tolerancia con la imprecisión, la capacidad para moldear problemas no-lineales y su fundamento en el lenguaje des sentido común.
En el campo de las empresas la teoría sobre la borrosidad se ha extendido en general a todas las áreas de decisión en las que se manejan estimaciones subjetivas basadas en la información disponible y en su propia experiencia tales como: modelos de decisión utilizados con criterios de optimización, modelo de producción, inventario, seguro de vida, localización de plantas industriales, selección de carteras, estrategia de entrada a mercados extranjeros, valoración de intangibles en empresas de Internet, etc. Asimismo, la utilización de las técnicas de lógica difusa es aconsejable para resolver procesos muy complejos, es decir, cuando se carece de un modelo matemático simple o para procesos altamente no lineales, o si el procesamiento del conocimiento experto (lingüísticamente formulado) puede ser desempeñado.
De las técnicas de Inteligencia Artificial los sistemas expertos se constituyen en la técnica o herramienta más tradicionalmente aplicada a la gestión financiera empresarial debido a que permiten la implementación de sistemas transaccionales, flexibles e innovadores para las empresas. La gran mayoría de los sistemas expertos están basados en reglas de clasificación que son obtenidas partiendo de la experiencia y del conocimiento de especialistas expertos en la solución de un problema particular. Sin embargo, recientemente se ha venido desarrollando una nueva técnica adscrita a los Sistemas expertos y son los denominados Sistemas Basados en Casos (Case Based Reasoning).
En la búsqueda de nuevas técnicas de Inteligencia Artificial se han implementado estructuras auto-organizativas que simulen o imiten el funcionamiento de la vida biológica, tal es el caso de las redes neuronales artificiales las cuales intentan representar el conocimiento desde el estrato más básico de la inteligencia ( el estrato físico) que es el cerebro humano. Estas estructuras autoorganizativas se constituyen en sistemas robustos para el tratamiento de la información, cuya potencialidad aún es objeto de investigación. Las características fundamentales de las redes neuronales artificiales son entre otras: La capacidad de autoaprendizaje a partir del procesamiento de patrones, flexibilidad ante cambios en nuevos ambientes, y la tolerancia a fallos.
Por otra parte, las redes neuronales se están combinando con otras técnicas de reciente aparición tales como la lógica difusa y los algoritmos genéticos, las cuales proporcionan en conjunto herramientas potentes para la resolución de problemas complejos para los cuales el sistema algorítmico tradicional no es eficiente.
La evolución y constante desarrollo y aplicación de estas técnicas de la inteligencia artificial nos invitan a continuar realizando estudios empíricos que permitan determinar en qué tipo de problemas y bajo qué condiciones estas herramientas pueden ser una solución más eficiente que los modelos utilizados habitualmente.
En conclusión, la aplicación de las herramientas anteriormente mencionadas al campo empresarial, permite contar con metodologías que sirven de soporte a los complejos procesos de análisis. Dichos procesos se requieren en el descubrimiento de las tendencias del negocio a fin de tomar decisiones eficientes y oportunas, y poder afrontar los retos que impone el mundo globalizado, en donde el conocimiento y su correcta aplicación aparecen como un factor esencial para el desarrollo de las organizaciones y de la economía en general.
Arias, J., Fabián M.(2005): “Pronóstico del tipo de cambio colombiano: Una aproximación desde las redes neuronales”. Edición electrónica accesible a texto completo en http:/www.uniandes.edu.co. Páginas:4-31.
Bracamonte R..C. y Villamizar, J.G. (2002): “Diseño e Implementación de un sistema inteligente utilizando redes neuronales”. Tesis Uninorte. Páginas: 6-18.
Boucier, D. y Casanova, P.(2003): “Inteligencia Artificial y Derecho”. Editorial UOC. Páginas: 54-72.
Flores, M.(n.d): “La Inteligencia Artificial en la Gestión Empresarial”. Edición electrónica accesible a texto completo en http://www.monografias.com/trabajos28/inteligencia-artificial-gestion-empresarial/inteligencia-artificial-gestion-empresarial.shtml
Giatarrano, J. Y Riley, G. (2001): “Principios y Programación”. Internacional Thomson Editores. Páginas 1-50.
Graubard, Stephen R. (1993):“El nuevo debate sobre la inteligencia artificial-Sistemas simbólicos y redes neuronales”. Editorial Gedisa . Primera edición. Páginas: 29-96.
Guy, B., Pierre, L y Pomerol, J.C.(1990): “Los sistemas expertos en la empresa”. Macrobit Corporation. Página: 9-189.
Harmon, P. y King, D. (1985): “Artificial Intelligence In business Expert System” A Wiley Press Book . Páginas 1-21.
Hilera J. y Martínez, V. (1995): “Redes Neuronales Artificiales. Fundamentos, Modelos y Aplicaciones ”. RA-MA/Addison Wesley Iberoamericana.
Isasi, P. y Galván Inés. (2004).“Redes de Neuronas Artificiales Un enfoque práctico”. Editorial Pearson Prentice Hall.. Páginas 1-41.
Lozano, M.C., Fuentes, F. (2003): “Interdisciplinaridad y Multidisciplinaridad en aplicaciones a las finanzas”. Revista de economía y Empresa, No.49, Vol.XX, (2a. Época). Tercer Cuatrimestre. Páginas: 4,8-19.
Lozano, M.C.; Fuentes, F.(2003): “Tratamiento borroso del intangible en la valoración de empresas en internet”. Edición electrónica accesible a texto completo en http://www.eumed.net/cursecon/libreria/clg-ffm/index.htm.
Martín Del Paso, Mónica.(2005): “Aplicaciones de las redes neuronales artificiales a problemas de predicción y clasificación financiera”. Páginas: 24-56. Editorial Universidad Rey Juan Carlos. Edición electrónica accesible a texto completo en www.ebrary.com
Ozturk, Nursel.(2003) “Use of genetic algorithm to design optimal network structure”. Edición electrónica accesible a texto completo en http:\\proquest.umi.com/pqdweb?did=508122051&Fmt=4&clientld=28054&RQT=309&Vname=PQD
Rojas, Raúl. (1996): “ Neural Networks-A systematic Introduction”. Editorial Springer. Páginas: 3, 51.
Sánchez Tomás, A. (1996) : “Aplicación de los sistemas expertos en contabilidad”. Departamento de Contabilidad. Universidad de Valencia. Edición electrónica accesible a texto completo en http://ciberconta.unizar.es/Biblioteca/0002/Sanchez95.html.
Rusell, S. y Norvig, P.(2004): “Inteligencia Artificial Un enfoque Moderno”. Editorial Pearson Prentice May . Páginas 2, 3.
Serrano, C. y Gallizo, J.L.(1996): ” Las redes neuronales artificiales en el tratamiento de la información financiera”. Departamento de Contabilidad y Finanzas. Universidad de Zaragoza. Edición electrónica accesible a texto completo en http://ciberconta.unizar.es/Biblioteca/0004/SerGall96.html
Suárez. J. (2000): ” Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de la solvencia empresarial”. Edición electrónica accesible a texto completo en http://www.uniovi.es/econo/DocumentosTrabajo/2000/206_00.pdf
Tolmos, R. Piedad.(n.d): “Introducción a los algoritmos genéticos y sus aplicaciones”. Edición electrónica accesible a texto completo en http://www.uv.es/asepuma/jornadas/madrid/J24C.pdf
Universidad Nacional Autónoma de México.”Redes Neuronales para la minería de Datos y Textos: aplicación análisis exploratorio y descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos d e información biomédica”. Edición electrónica accesible a texto completo en http://www.dynamics.unam.edu/DinamicaNoLineal/Proyectos/MineriaDatos/ProyectoMexicoCuba2003.pdf
[1] Una de las mayores contribuciones al área de las redes neuronales fue realizada en los años 1980 por John Hopfield, quien estableció un modelo de red neuronal artificial cuyas características son las siguientes: La operación de la red es totalmente diferente al sistema de perceptròn. En el modelo de Hopfield, la primera salida es tomada como entrada en el ciclo siguiente, produciendo una nueva salida. Adicionalmente el aprendizaje es también diferente; en este sistema no se trata de ajustar pesos ya que éstos se mantienen constantes desde el principio, se trata de encontrar dichos pesos, en función del problema, el conjunto total del sistema puede venir representado por una función denominada Función de Energía.
[2] Teuvo Kohonen desarrolló en 1989 un tipo de red neuronal basado en la capacidad que tienen el cerebro para formar mapas característicos de la información recibida del exterior. Esta red contiene una capa de neuronas y una capa de entradas que se ramifica para todos los nodos. El objetivo de Kohonen era demostrar con este tipo de red que un estímulo externo era suficiente para forzar la formación de mapas de autoorganización.
http://ciberconta.unizar.es/docencia/intelig
http://www.puntolog.com/actual/articulos/aplicacion.htm
http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/publicaciones/indata/Vol8_n2/a05.pdf
http://www.monografias.com/trabajos12/redneur/redneur.shtml
http://espanol.geocities.com/melvinosman/iartificial.doc
http://www.ilustrados.com/publicaciones/EpyVZEuFAAboUblISx.php
http://www.tdcat.cesca.es/TESIS_UPC/AVAILABLE/TDX-0416102-075520/26ApendiceD.PDF
http://www.idi.ntnu.no/emner/it3704/2005/lectures/papers/Aamodt_1994_Case.pdf
http://www.secyt.frba.utn.edu.ar/gia/RNA.pdf
http://delta.cs.cinvestav.mx/~gmorales/ldifll/node1.html

References: resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución