Evaluación de asequibilidad

Affordability assessment

También: Affordability assessment

Análisis de capacidad de pago del solicitante.

Definición técnica

Evaluación de asequibilidad se define como análisis de capacidad de pago del solicitante. Debe operar con datos reconciliables, reglas documentadas, segregación de funciones, trazabilidad y validación proporcional al impacto financiero.

Camilo Boo

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Explicación empresarial

Permite gestionar evaluación de asequibilidad con controles, excepciones y evidencias adecuadas para finanzas, contabilidad o auditoría.

Para qué sirve

Comprender, diseñar, utilizar o evaluar evaluación de asequibilidad dentro de ia aplicada a finanzas y contabilidad.

Cómo funciona

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un equipo financiero prueba evaluación de asequibilidad contra registros de referencia y revisa excepciones antes de contabilizar, pagar o decidir.

Ejemplo empresarial

Una organización define umbrales, autorizaciones, conciliación y revisión independiente para aplicar evaluación de asequibilidad.

Confusiones frecuentes

No equivale a una contabilización o decisión crediticia válida sin políticas, evidencia y autorización aplicables.

Limitaciones

Depende de integridad contable, datos históricos, cambios de negocio, controles internos y marco regulatorio.

Riesgos

Puede generar errores materiales, fraude no detectado, discriminación crediticia, pagos indebidos o informes engañosos.

Idea principal

Análisis de capacidad de pago del solicitante.

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Confusiones frecuentes
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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: IA aplicada a finanzas y contabilidad
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Fuentes

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European Central Bank · Autor: ECB · Organismo público
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Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
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Financial Action Task Force · Autor: FATF · Organismo público
Riesgos de fraude digital y controles financieros.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
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European Commission · Autor: European Commission · Organismo público
Clasificación de sistemas de scoring crediticio bajo el AI Act.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Follow-up report on machine learning for IRB models