Analizadora

El proyecto Analiza-Dora tuvo como objetivo el desarrollo de un modelo de originación de crédito a través de la metodología CRISP-DM (Figura 1. Metodología CRISP-DM DORA) la cual nos permitió realizar la ejecución del proyecto mediante ciclos de conocimiento y ejecución simultánea, realizando tareas...

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Autores:

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad del Rosario

Repositorio:: Repositorio EdocUR - U. Rosario

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description	El proyecto Analiza-Dora tuvo como objetivo el desarrollo de un modelo de originación de crédito a través de la metodología CRISP-DM (Figura 1. Metodología CRISP-DM DORA) la cual nos permitió realizar la ejecución del proyecto mediante ciclos de conocimiento y ejecución simultánea, realizando tareas específicas al mismo tiempo que identificábamos las actividades que nos generaban valor para su explotación. El modelo buscó fortalecer los procesos operativos y financieros que desarrolla actualmente Hola Dora, generando procesos de perfilamiento y elegibilidad de clientes para la asignación de crédito sobre un canon de arrendamiento, para ello, se utilizaron metodologías analíticas y técnicas estadísticas para identificar los criterios más relevantes, mediante el análisis de capacidades de pago, comportamientos financieros, volumen de créditos, estado de los créditos, lo que nos permitió evaluar la probabilidad de que un cliente cumpla con sus obligaciones de pago según el monto de crédito solicitado, además se incluyó la identificación de riesgos legales y tasas de siniestro obteniendo un perfil de cliente integral. En general, el modelo nos permitió perfilar y evaluar de manera sistemática la capacidad de un cliente para cumplir con sus obligaciones de pago y determinar su elegibilidad para recibir el producto de crédito, a través un modelo XGBoosting, de este modo, el resultado de nuestro proyecto constituirá para la compañía una herramienta fundamental en el desarrollo de su operación favoreciendo la toma de decisiones asertivas y estratégicas frente a la asignación de dichos créditos.
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El modelo buscó fortalecer los procesos operativos y financieros que desarrolla actualmente Hola Dora, generando procesos de perfilamiento y elegibilidad de clientes para la asignación de crédito sobre un canon de arrendamiento, para ello, se utilizaron metodologías analíticas y técnicas estadísticas para identificar los criterios más relevantes, mediante el análisis de capacidades de pago, comportamientos financieros, volumen de créditos, estado de los créditos, lo que nos permitió evaluar la probabilidad de que un cliente cumpla con sus obligaciones de pago según el monto de crédito solicitado, además se incluyó la identificación de riesgos legales y tasas de siniestro obteniendo un perfil de cliente integral. En general, el modelo nos permitió perfilar y evaluar de manera sistemática la capacidad de un cliente para cumplir con sus obligaciones de pago y determinar su elegibilidad para recibir el producto de crédito, a través un modelo XGBoosting, de este modo, el resultado de nuestro proyecto constituirá para la compañía una herramienta fundamental en el desarrollo de su operación favoreciendo la toma de decisiones asertivas y estratégicas frente a la asignación de dichos créditos.The objective of the Analiza-Dora project was to create a credit origination model based on the CRISP-DM process (Figure 1. CRISP-DM DORA Methodology). This made it possible to coordinate the project by knowledge cycles and, at the same time, by parallel activities, thus defining those that contributed to the creation of value for project execution. The model was designed to improve the already existing operating and financial process of Hola Dora. Credit assignment on a lease fee basis entailed customer profiling and eligibility processes. Quantitative approaches and data analysis tools were used to determine the most relevant factors that include payment abilities, tendencies, volume, and status of credits. These analyses helped us evaluate the probability of a customer being able to pay their dues, depending on the credit amount they applied for. Further, the model included the identification of legal risks and loss rates to get a detailed customer profile. In general, the model provided a mechanism for the systematic assessment of a client’s capacity to meet payment obligations and establish his/her qualification for the credit product by employing an XGBoosting model. Therefore, the result of our project will be a basic instrument for the company aimed at making reasonable and effective decisions on credit provision.92 PPapplication/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_43049 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43049spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Amazon Web Services. (2023). Amazon Web Services. Obtenido de Amazon Web Services: https://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/k-nearest-neighbors.htmlAmazon, AWS. (2023). AWS Amazon. Obtenido de AWS Amazon: https://aws.amazon.com/es/what-is/nlp/BLU Radio. (9 de Mayo de 2023). BLU Radio. Obtenido de BLU Radio: https://www.bluradio.com/blu360/bogota/vivir-en-la-capital-asi-se-mueve-elmercado-inmobiliario-este-2023-rg10btgpactual. (03 de 05 de 2023). btgpactual. Obtenido de btgpactual: https://www.btgpactual.com.co/es/el-2023-ano-de-incertidumbre-y-volatilidadpero-con-crecimientoCaicedo Bravo, E. F., & López Sotelo, J. A. (2009). Una aproximación práctica a las redes neuronales artificiales. Santiago de Cali: Programa Editorial Universidad del ValleCasas Roma, J., Lozano Bagén, T., & Bosch Rué, A. (2020). Deep learning: Principios y fundamentos. Barcelona , España: Universitat Oberta de CatalunyaCESCE. (s.f.). CESCE. Obtenido de CESCE: https://www.cesce.es/es/seguros-decredito/riesgo-de-creditoCIIFEN. (s.f.). CIIFEN. Obtenido de CIIFEN: https://ciifen.org/definicion-de-riesgo/Diego Andrés, R. J. (2021). El camino a las redes neuronales artificiales. Ediciones Unimagdalena.Diego Andrés, R. J. (2021). El camino a las redes neuronales artificiales. Ediciones UnimagdalenaDolan, S., Valle, R., Jackson, S., & Schuler, R. (2007). La Gestión de los Recursos Humanos (Vol. 3). Editorial Mc Graw Hill.DORA. 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