Modelo de Evaluación de Créditos Financieros basados en Redes Neuronales orientado a Edpymes

Ana María Huayna Dueñas, Vanessa Calvo Huaraz, Juan Carlos Huiman Sánchez

Resumen


Uno de los principales riesgos que afronta cualquier institución financiera es la probabilidad de que los deudores no estén dispuestos o no estén en condiciones de pagar sus préstamos. El presente articulo desarrolla un modelo enfocado a la solución de este problema; es decir, a disminuir el riesgo crediticio en clientes que soliciten algún préstamo o crédito a instituciones financieras. Este modelo está orientado a Edpymes, implementado con técnicas de inteligencia artificial, como son las redes neuronales entrenadas mediante el algoritmo Backpropagation. Con la aplicación del modelo desarrollado, se logró reducir el índice de morosidad de un 3.5% a un 2.5%. Este 1% de diferencia representa aproximadamente unos 900 clientes visto a escala real.

Palabras clave


créditos, redes neuronales, algoritmo Backpropagation

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