Aplicación de la Inteligencia Artificial en el análisis del indicador de liquidez bajo NIIF Plenas para el sector asegurador en Colombia

Chávez Roldan, Fredy Alejandro; Católico Ocampo, Laura Sthepania

Aplicación de la Inteligencia Artificial en el análisis del indicador de liquidez bajo NIIF Plenas para el sector asegurador en Colombia

dc.contributor.author	Chávez Roldan, Fredy Alejandro
dc.contributor.author	Católico Ocampo, Laura Sthepania
dc.contributor.corporatename	Universidad Santo Tomás
dc.date.accessioned	2026-09-10T13:54:31Z
dc.date.available	2026-09-10T13:54:31Z
dc.date.issued	2026-09-09
dc.description	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.
dc.description.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.
dc.description.degreelevel	Especialización	spa
dc.description.degreename	Especialista en Contabilidad Financiera Internacional	spa
dc.description.domain	https://www.ustabuca.edu.co/
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.citation	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
dc.identifier.instname	instname:Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.usta.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11634/74115
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	spa
dc.publisher.branch	CRAI-USTA Bucaramanga
dc.publisher.faculty	Facultad de Contaduría Pública	spa
dc.publisher.program	Especialización en Contabilidad Financiera Internacional	spa
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dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia	en
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keyword	artificial intelligence, financial liquidity, Full IFRS, insurance sector, predictive analysis
dc.subject.proposal	Inteligencia artificial
dc.subject.proposal	Liquidez financiera
dc.subject.proposal	NIIF Plenas
dc.subject.proposal	Sector asegurador
dc.subject.proposal	Análisis predictivo
dc.title	Aplicación de la Inteligencia Artificial en el análisis del indicador de liquidez bajo NIIF Plenas para el sector asegurador en Colombia
dc.type	bachelor thesis
dc.type.category	Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Especialización
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
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dc.type.local	Trabajo de grado	spa
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