En los últimos años, las técnicas de aprendizaje automático han asumido un papel cada vez más central en muchas áreas de investigación, desde la informática hasta la medicina, incluyendo las finanzas. En el estudio actual, lo aplicamos a la alfabetización financiera para probar su precisión, en comparación con un modelo paramétrico estándar, en la estimación de los principales determinantes del conocimiento financiero. Utilizando datos recientes sobre alfabetización financiera e inclusión entre adultos italianos, probamos empíricamente cómo los métodos de aprendizaje automático basados en árboles, como los árboles de decisión, el bosque aleatorio y las técnicas de aumento de gradiente, pueden ser un complemento valioso a los modelos estándar (modelos lineales generalizados) para la identificación de los grupos en la población que más necesitan mejorar su conocimiento financiero.