Modelo predictivo neuronal para la evaluación del riesgo crediticio (2013)
La Gestión del Riesgo de Crédito requiere de soluciones que provean la capacidad de una total administración de los riesgos en todo el ciclo de adquisición y retención del cliente, garantizando que se apunta a los clientes más rentables. El mercado de crédito presenta imperfecciones debido a la asimetría en la información que posee la entidad financiera y la que posee el cliente. Apoyadas en la tecnología y el desarrollo de herramientas de propósito específico, las organizaciones son capaces de optimizar el valor total de sus clientes, reduciendo sustancialmente los gastos de funcionamiento y las pérdidas. Las redes neuronales artificiales (RNA) se emplean debido a su capacidad para adaptarse o aprender, generalizar u organizar datos y pueden ser entrenadas para anticipar y reconocer el comportamiento de las variables en un conjunto complejo de información. Es por esto, que a través del empleo de modelos analíticos predictivos neuronales en las etapas de preventa y postventa de un servicio, las organizaciones pueden apoyar su proceso de toma de decisiones sobre si los nuevos y/o actuales clientes pueden presentar un riesgo de no pago o de fraude, en forma ágil, oportuna y segura