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

Autores/as

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

Palabras clave:

créditos, redes neuronales, algoritmo Backpropagation

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.

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Publicado

2010-12-30

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

[1]
“Modelo de Evaluación de Créditos Financieros basados en Redes Neuronales orientado a Edpymes”, Rev.Investig.sist.inform., vol. 7, no. 2, pp. 21–33, Dec. 2010, Accessed: Apr. 18, 2024. [Online]. Available: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/sistem/article/view/3277