Analítica de datos en la gestión de recuperación de la cartera financiera
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Resumen
La inclusión financiera es una necesidad social que toma cada vez más fuerza en países en desarrollo. Los microcréditos son una efectiva forma de permitir la inclusión financiera, pero representan un reto en la gestión de cartera. Este trabajo aplica técnicas de analítica de datos y aprendizaje de máquina para predecir el comportamiento de la cartera en una entidad no financiera. Luego de ejecutar varios modelos predictivos, los árboles de decisión han mostrado el mejor desempeño para predecir si un crédito será pagado o se convertirá en cartera irrecuperable.
Financial inclusion is a social need that is gaining more and more strength in developing countries. Microcredit or social lending is an effective way to enable financial inclusion, but it represents a challenge in loan default management. This work applies data analytics and machine learning techniques to predict the behavior of the loan default in a non-financial entity. After running various predictive models, decision trees have shown the best performance in predicting whether a loan will be paid or will become irrecoverable.
Financial inclusion is a social need that is gaining more and more strength in developing countries. Microcredit or social lending is an effective way to enable financial inclusion, but it represents a challenge in loan default management. This work applies data analytics and machine learning techniques to predict the behavior of the loan default in a non-financial entity. After running various predictive models, decision trees have shown the best performance in predicting whether a loan will be paid or will become irrecoverable.
Abstract
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Citación
Herrera, Jonathan (2020). Analítica de datos en la gestión de recuperación de la cartera financiera. Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.