De la declaración a la predicción : la IA y el nuevo paradigma en la evaluación de idoneidad del inversor minorista

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
  <record>
    <leader>00000naa a22000004  4500</leader>
    <controlfield tag="001">MAP20260012742</controlfield>
    <controlfield tag="003">MAP</controlfield>
    <controlfield tag="005">20260603180844.0</controlfield>
    <controlfield tag="008">260423e20260420esp||||       ||| ||spa d</controlfield>
    <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">MAP</subfield>
      <subfield code="b">spa</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">912</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20230005484</subfield>
      <subfield code="a">Fonticiella Hernández, Beatriz</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
      <subfield code="a">De la declaración a la predicción</subfield>
      <subfield code="b">: la IA y el nuevo paradigma en la evaluación de idoneidad del inversor minorista</subfield>
      <subfield code="c">Beatriz Fonticiella Hernández</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
      <subfield code="a">El artículo analiza el impacto de la inteligencia artificial en la evaluación de la idoneidad del inversor minorista en el marco de la normativa MiFID II. Partiendo del modelo tradicional declarativo basado en cuestionarios, se examinan sus limitaciones derivadas de sesgos cognitivos y de la fiabilidad de la información autodeclarada. La autora propone la incorporación de técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, para evolucionar hacia modelos predictivos más dinámicos y precisos. Se estudian los retos jurídicos asociados, especialmente en materia de protección de datos, transparencia algorítmica y responsabilidad. El trabajo concluye defendiendo un modelo mixto en el que la IA complemente, pero no sustituya, los mecanismos tradicionales de evaluación del inversor</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080611200</subfield>
      <subfield code="a">Inteligencia artificial</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080579968</subfield>
      <subfield code="a">Derecho mercantil</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20210021831</subfield>
      <subfield code="a">Sesgos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080592059</subfield>
      <subfield code="a">Modelos predictivos</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
      <subfield code="0">MAPA20080626075</subfield>
      <subfield code="a">Protección de datos personales</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="710" ind1="2" ind2=" ">
      <subfield code="0">MAPA20080435653</subfield>
      <subfield code="a">Aranzadi</subfield>
    </datafield>
    <datafield tag="773" ind1="0" ind2=" ">
      <subfield code="w">MAP20260012728</subfield>
      <subfield code="g">23/01/2026 Número 178 - enero-abril 2026 , 22 p.</subfield>
      <subfield code="t">Revista de Derecho Bancario y Bursátil</subfield>
      <subfield code="d">Madrid : Aranzadi La Ley, 2026-</subfield>
    </datafield>
  </record>
</collection>