Modelo de machine learning para predecir la carga financiera de clientes en Nequi. Semestre de industria

RESUMEN : El otorgamiento de créditos es un pilar fundamental en la rentabilidad de las entidades financieras. La lectura acertada de la realidad de los clientes es un factor clave en la aprobación de créditos, razón por la cual, en el presente proyecto se propone un modelo de machine learning para la estimación de la carga financiera máxima otorgada a un cliente en la compañía Nequi. La variable de respuesta definida refleja directamente la cuota máxima estimada para cada cliente, lo que permite establecer límites claros dentro de los cuales un cliente podría comprometerse financieramente sin incurrir en un riesgo significativo Este modelo se desarrolla a través de la metodología CRISP – DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), una forma de trabajo estándar en el ámbito de la tecnología para ciencia de datos, la cual va desde el conocimiento del negocio, etapa que se enfoca en comprender las necesidades específicas de la compañía que requiere la implementación del modelo predictivo, hasta el paso a producción de los modelos. La metodología CRISP – DM facilita la planificación y ejecución de las tareas requeridas para desarrollar un modelo analítico teniendo en cuenta que los proyectos de ciencia de datos son susceptibles a modificaciones a medida que se realizan iteraciones en los diferentes modelos. El alcance del proyecto se limita a llegar hasta la evaluación de la precisión del modelo mas no incluye implementación. El resultado esperado es un modelo que permita maximizar la aprobación de créditos a clientes dentro del apetito de riesgo crediticio establecido por el área de riesgos de Nequi.

• Autores: Caro Peláez, Esteban
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/44954
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/44954
• Palabra clave: Análisis de regresión; Regression analysis; Pago; Payment; Crédito al consumidor; Consumer, credit; Capacidad de pago; Riesgo de crédito; Modelo de regresión lineal; Egresos financieros; Carga financiera
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/