Análisis de los factores que influyen en la aprobación de tarjetas de crédito. (junio, 2024)

Este artículo se centra en el análisis del conjunto de datos "Datos de elegibilidad de tarjetas de crédito: factores determinantes" para investigar los patrones que influyen en la aprobación de tarjetas de crédito. Se examinan variables clave como la edad, los ingresos, la duración de la cuenta bancaria y el nivel educativo para entender su impacto en la decisión de aprobación. El objetivo es comprender cómo factores socioeconómicos, demográficos y crediticios afectan la aprobación de tarjetas de crédito, utilizando el Machine Learning para mejorar la evaluación del riesgo crediticio. Se busca identificar qué variables específicas influyen en esta decisión y se proponen recomendaciones para mejorar las políticas de evaluación, promoviendo así la inclusión financiera. Además, se aplicará un modelo de Árbol de Decisión que utilizará características como ingresos, edad y nivel educativo para predecir la aprobación de tarjetas de crédito. Este estudio ofrece una visión detallada sobre cómo diversas variables demográficas y financieras impactan en la aprobación de tarjetas de crédito, con el fin de asistir a las entidades financieras en la optimización de sus procesos de evaluación de riesgos y políticas de aprobación, lo que puede llevar a una mayor inclusión financiera y a una reducción de la morosidad.

• Autores: Orozco Castellar , Ivana Vanessa; Vizcaino Cuello, Valentina; Sánchez Campo, Laura Vanessa
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Magdalena
• Repositorio: Repositorio Unimagdalena
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/21326
• Acceso en línea: https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21326
• Palabra clave: Tarjeta de crédito; Big data; Machine learning; Riesgo crediticio; Análitica de datos
• Rights: openAccess
• License: Acceso Abierto