Resumen A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se integra rápidamente en las finanzas de los consumidores, los sistemas existentes siguen siendo principalmente asesores o reactivos. Este documento propone un cambio de paradigma: el desarrollo y despliegue de agentes de IA autónomos capaces de interactuar con productos financieros por consumidores individuales en tiempo real con instituciones financieras. Estos agentes aprovechan el aprendizaje por refuerzo de múltiples agentes (MARL), la modelización de preferencias personales y la teoría del diálogo económico, como condiciones de préstamo, tasas de interés de tarjetas de crédito, prima de seguro y tarifa de membresía para adaptar resultados. A diferencia del motor de recomendaciones estable o la interfaz de chatbot, estos agentes actúan como actores económicos autónomos, representan los objetivos financieros y obstáculos de los usuarios, y negocian dinámicamente con sistemas de IA institucional. El marco incluye persona de usuario configurable, alimentación de datos en tiempo real, protocolo de diálogo y lineamientos morales para la autonomía y transparencia. Esta investigación investiga tanto la viabilidad técnica de las interacciones de IA a IA como las implicaciones socio-regulatorias en Finanzas. Examina el comportamiento estratégico en escenarios, modelos de confianza entre humanos y agentes de IA y responsabilidad legal por decisiones autónomas. La simulación del prototipo y la demostración en comparación con usuarios tradicionales han aumentado el acceso financiero, menores preocupaciones de interacción y la capacidad de un enfoque financiero democrático.
Shubham Metha (Wed,) estudió esta cuestión.