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Sin embargo, estos delitos continúan siendo un riesgo para la protección de los datos sobre las instituciones financieras, lo que ha llevado a la implementación del Machine Learning como una medida eficaz para erradicar estas acciones ilegales.  \nSe ha realizado una revisión sistemática con el propósito de evaluar la relevancia delaprendizaje automático en la protección de la información en el ámbito financiero. Durante este proceso, se han analizado exhaustivamente los estudios publicados en el período comprendido desde el 2021 hasta el 2023.  \nSegún los resultados obtenidos, la gran mayoría de los resultados revelan que los sistemaseconómicos emplean diferentes métodos de Machine Learning que contribuyen de forma efectiva a prevenir los fraudes y otras amenazas que afectan al sector. En este sentido, se ponede manifiesto la gran relevancia que tiene esta tecnología para avalar la seguridad de la información financiera.  \nPalabras Claves:  \nAprendizaje Automático, Seguridad de la información, Sector financiero, Inteligencia  \nArtificial.  \nAbstract  \nCurrently, the financial sector is constantly evolving thanks to the application of artificial intelligence, this tool has demonstrated its great power in the ability to detect and predict financial fraud. However, these crimes continue to be a risk for the protection of data on financial institutions, which has led to the implementation of Machine Learning as an effective measure to eradicate these illegal actions.  \nA systematic review has been conducted with the purpose of evaluating the relevance of Machine Learning in the protection of information in the financial field. During this process, studies published in the period from 2021 to 2023 have been thoroughly analyzed. The findings obtained show that most of the results reveal that economic systems employ different Machine Learning methods that effectively contribute to prevent fraud and other threats affecting the sector. In this sense, the great relevance of this technology in guaranteeing the security of financial information becomes evident.  \nKeywords:  \nMachine Learning, Information security, financial sector, Artificial Intelligence.  \nIntroducción  \nEn la actualidad, la inteligencia artificial ha ganado una enorme importancia y se ha transformado en una herramienta esencial y ampliamente utilizada en las entidades financieras. Para entender mejor la definición de inteligencia artificial se presenta el siguiente concepto: La finalidad de la inteligencia artificial es conseguir que los ordenadores realicen tareas similaresa las que la mente humana puede llevar a cabo para poder crear sistemas automáticos que faciliten la ejecución de dichas tareas (Boden, 2017) .  \nUna vez que se ha presentado su definición, se puede afirmar que el uso de la inteligencia artificial es esencial para el progreso del ámbito financiero. Por lo tanto, las entidades financieras están adoptando cada vez más la inteligencia artificial con el propósito de fortalecer la seguridad, disminuir los gastos y aumentar la eficacia en sus operaciones.  \nLa inteligencia artificial tiene múltiples aplicaciones significativas, y una de las más destacadasen la gestión de la información es la seguridad. La IA puede ayudar a proteger la informaciónutilizando tecnologías como el aprendizaje automát","cbCaipOUpRh2ZI6i","https://ap.wps.com/l/cbCaipOUpRh2ZI6i","pdf",670395,15,"Spanish","# Resumen\n# Palabras Claves\n# Abstract\n# Keywords\n# Introducción\n## Definición e importancia de la inteligencia artificial en el sector financiero\n## Aplicaciones de IA para la seguridad de la información","[{\"question\":\"¿Por qué el sector financiero necesita machine learning para la seguridad de la información?\",\"answer\":\"Porque ayuda a detectar y predecir fraudes y a mitigar amenazas que ponen en riesgo los datos confidenciales de las instituciones financieras. El documento destaca que estos delitos siguen siendo un riesgo constante.\"},{\"question\":\"¿Qué objetivo tuvo la revisión sistemática presentada en el documento?\",\"answer\":\"Evaluar la relevancia del machine learning en la protección de la información en el ámbito financiero. 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