Desarrollo de un modelo predictivo para detección de riesgo crediticio utilizando redes neuronales para una entidad financiera.

Con el presente trabajo se desea ayudar a minimizar los riesgos crediticios mediante la verificación del acceso de los clientes a los créditos que otorga la entidad financiera que es objeto de estudio; el objetivo es aprovechar la fortaleza de las herramientas de la computación e inteligencia artificial que nos pueden ayudar en ésta área, debido a que sus diversas técnicas han sido aplicadas en finanzas con exitosos resultados dentro del ámbito de detección y predicción. El éxito de nuestra tarea se basa en presentar una guía y poder ayudar a la institución a verificar si el cliente es factible de crédito o no, de esa manera tanto el deudor como el acreedor no se verán inmersos en el futuro con posibles problemas de finanzas, tales como problemas legales y deudas. Con el resultado obtenido, la institución financiera podrá contar con una herramienta para evaluar datos y ayuda en la toma de decisiones, ya que siempre es bueno acompañar a la experiencia personal con la tecnología y nuevos procedimientos

• Main Author: Gaona Martínez, Romel Alejandro (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2016
• Subjects: Redes neuronales-Bancos; Riesgo financiero; Inteligencia artificial; Ingeniero en informática-Tesis y disertaciones académicas.
• Online Access: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/14540