Este estudio explora la aplicación de la inteligencia artificial generativa (IA) en la previsión de riesgos financieros, con el objetivo de evaluar su potencial para mejorar tanto la precisión como la interpretabilidad de los modelos predictivos. Los métodos tradicionales a menudo luchan con la complejidad y no linealidad de los datos financieros, mientras que la IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje y las redes generativas antagónicas (GAN), ofrece soluciones novedosas a estos desafíos. El estudio comienza con una revisión exhaustiva de la investigación actual sobre la IA generativa en la predicción de riesgos financieros, centrándose en sus roles en la augmentación de datos y la extracción de características. Luego investiga técnicas como la Explicación Generativa Antagónica (GAX) para evaluar su efectividad en la mejora de la interpretabilidad del modelo. Los estudios de caso demuestran el valor práctico de la IA generativa en la previsión financiera del mundo real y cuantifican su contribución a la precisión predictiva. Además, el estudio identifica desafíos clave, incluyendo la calidad de los datos, los costos de entrenamiento del modelo y el cumplimiento regulatorio, y propone estrategias de mitigación correspondientes. Los hallazgos sugieren que la IA generativa puede mejorar significativamente la precisión y la interpretabilidad de los modelos de riesgo financiero, aunque su adopción debe ser gestionada cuidadosamente para abordar los riesgos asociados. Este estudio ofrece ideas y orientación para futuras investigaciones en la aplicación de la IA generativa a la previsión de riesgos financieros.