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Modelos de predicción de overdue y rotación para la redistribución del crédito financiero

Autor

Mariscal Zegarra, Paola

Título

Modelos de predicción de overdue y rotación para la redistribución del crédito financiero

Colaborador

López, Yoel Yamil

Descripción

Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial

Disciplina: Especialización en inteligencia artificial

Fil: Mariscal Zegarra, Paola. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería.

Fecha

2022

Extensión

ix, 40 p.

Resumen

La presente memoria describe el diseño e implementación de un algoritmo predictivo de mora y de rotación del crédito desarrollado para una importante compañía de consumo masivo en Bolivia que otorga créditos a sus clientes para la venta de sus productos. El modelo distingue clientes que por su comportamiento podrían entrar en mora o aquellos que usen en mayor proporción el crédito asignado, lo que permite a la compañía mejorar la distribución del presupuesto destinado a créditos y a su vez, automatiza y transparenta procesos manuales. Para poder abordar este trabajo se aplicaron conceptos de estadística, bases de datos y aprendizaje automático que permitieron llevar a cabo la implementación de un modelo estadístico basado en aprendizaje automático desde la extracción de datos hasta la generación de dos scores: riesgo y rotación.

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