Aplicación de la Inteligencia Artificial en el análisis del indicador de liquidez bajo NIIF Plenas para el sector asegurador en Colombia
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Objetivo principal: El estudio diseña un modelo analítico asistido por Inteligencia Artificial para optimizar la evaluación de la liquidez financiera bajo el marco de las NIIF Plenas (NIC 1, NIC 7 y NIIF 9) en el sector asegurador colombiano. Metodología: Se estructuró un flujo de trabajo cuantitativo utilizando estados financieros reales (2024–2025) de Allianz Seguros S.A., Seguros Bolívar S.A. y Seguros Generales Suramericana S.A., implementando simulaciones de Monte Carlo y análisis de escenarios de estrés (what-if). Resultados destacados: El modelo incrementó un 34,2% la precisión proyectiva del efectivo a plazos de 30, 60 y 90 días, permitiendo anticipar tensiones de caja con hasta 45 días de antelación en comparación con los diagnósticos tradicionales. Conclusión central: La herramienta algorítmica fortalece la toma de decisiones estratégicas y la gestión de portafolios de inversión sin sustituir el juicio ético y profesional del contador público.
Abstract
Here is a brief description of the attached document:Main objective: The study designs an analytical model assisted by Artificial Intelligence to optimize the evaluation of financial liquidity under Full IFRS frameworks (IAS 1, IAS 7, and IFRS 9) in the Colombian insurance sector. Methodology: A quantitative workflow was structured using actual financial statements (2024–2025) from Allianz Seguros S.A., Seguros Bolívar S.A., and Seguros Generales Suramericana S.A., implementing Monte Carlo simulations and stress testing scenarios (what-if). Key results: The model increased the predictive cash flow accuracy by 34.2% across 30, 60, and 90-day horizons, allowing cash strain to be anticipated up to 45 days in advance compared to traditional diagnostics. Central conclusion: The algorithmic tool strengthens strategic decision-making and investment portfolio management without replacing the ethical and professional judgment of the public accountant.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Chávez Roldan, F.A. y Católico Ocampo, L.S. (2026) Aplicación de la Inteligencia Artificial en el análisis del indicador de liquidez bajo NIIF Plenas para el sector asegurador en Colombia. [Tesis de posgrado] Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia
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