Desarrollo de un modelo predictivo para la gestión eficiente de incumplimiento de pagos a través de la implementación de machine learning

Mosquera Monsalve, Laura Vanessa; López Morelo, Pamela

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Desarrollo de un modelo predictivo para la gestión eficiente de incumplimiento de pagos a través de la implementación de machine learning

dc.contributor.advisor	Orozco Zuluaga, Yeison Andrés
dc.contributor.author	Mosquera Monsalve, Laura Vanessa
dc.contributor.author	López Morelo, Pamela
dc.date.accessioned	2024-10-02T22:55:39Z
dc.date.available	2024-10-02T22:55:39Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	En el mundo empresarial actual, la gestión del crédito es parte fundamental en una empresa para su crecimiento y viabilidad, especialmente en industrias de venta de herramientas, minerales, materiales y suministros para la construcción como lo son las ferreterías. Es importante establecer relaciones comerciales que se basen en la confianza y la fiabilidad del cliente para mantener la rentabilidad y la continuidad de las operaciones. Sin embargo, otorgar crédito a los clientes conlleva muchos riesgos financieros, entre ellos, el incumplimiento del pago. Mediante el presente trabajo se buscará identificar como el machine Learning puede aplicarse en el contexto de una ferretería que vende a crédito para predecir la probabilidad en cuanto al incumplimiento de los pagos por parte de todos y cada uno de los clientes. Esta predicción es esencial para gestionar de manera activa el riesgo crediticio de la empresa, minimizar las pérdidas financieras y mantener la salud financiera de la ferretería. La gestión de los créditos son una parte fundamental en cualquier empresa para su crecimiento y viabilidad, especialmente en industrias como las ferreterías que se dedican a la venta de herramientas, materiales y suministros para la construcción. Es importante establecer relaciones comerciales que se basen siempre en la confianza y la fiabilidad del cliente para mantener la rentabilidad y la continuidad de las operaciones. Sin embargo, otorgar crédito a los clientes conlleva muchos riesgos financieros, entre ellos, el incumplimiento del pago. Gracias al avance que la tecnología ha tenido a través del tiempo, existen muchas herramientas nuevas que permiten abordar esta problemática de una manera eficaz. El Machine Learning puede ser catalogado como una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en generar y desarrollar ciertos algoritmos que son capaces de aprender datos y de realizar predicciones o de tomar decisiones basándose en estos mismos y se ha demostrado como una solución que realmente promete predecir el riesgo crediticio. En el transcurso del documento se podrá observar el desarrollo del paso a paso que se realizará para llegar al objetivo principal del trabajo que es averiguar si con el uso del Machine Learning se puede implementar un sistema de predicción para evitar que existan riesgos en pagos de facturas a crédito. Siguiendo esta idea, procederemos a realizar una descripción de la empresa para poder entrar en contexto y así dar una idea más clara de lo que es la empresa y a lo que se dedica.
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Contador(a) Público(a)	spa
dc.format.extent	21 p.
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.uri	https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/4822
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Corporación Universitaria Remington	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias Contables	spa
dc.publisher.place	Apartadó (Antioquia, Colombia)	spa
dc.publisher.program	Contaduría Pública	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	spa
dc.subject	Recopilación de datos	spa
dc.subject	Análisis de datos	spa
dc.subject	Aprendizaje automático no supervisado	spa
dc.subject.lemb	Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lemb	Innovaciones tecnológicas
dc.subject.lemb	Contabilidad
dc.title	Desarrollo de un modelo predictivo para la gestión eficiente de incumplimiento de pagos a través de la implementación de machine learning	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85	spa
dc.type.content	Text	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TP	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	spa
dspace.entity.type	Publication	spa