APLICACION DE MODELOS DE CLASIFICACION DE MACHINE LEARNING EN LA EVALUACION DE SOLICITUDES DE CREDITO EN ENTIDADES FINANCIERAS BASADA EN CARACTERISTICAS SOCIOECONOMICAS
ABSTRACT:
Este informe examina la aplicación de diversos algoritmos de clasificación de machine learning, como redes neuronales, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte (SVM) y redes bayesianas, en el contexto de la evaluación de solicitudes de crédito basadas en características sociodemográficas. La investigación tiene como objetivo mejorar la precisión en la evaluación del riesgo crediticio y fomentar la inclusión financiera al clasificar a las personas según su probabilidad de solicitar un crédito. La implementación y optimización de estos algoritmos permitirá a las instituciones financieras diseñar productos más accesibles y adecuados, reducir el riesgo de incumplimiento y promover una mayor inclusión financiera. El estudio ofrece una base sólida para futuras investigaciones en el uso de inteligencia artificial para mejorar la accesibilidad a servicios financieros y avanzar en la bancarización.
Integrantes:
- Burgos Torre, Victor Alonso
- Esteban Aquino, Jorge Luis
- Herrera Cubas, Fernando Andrés
- Huaycochea Bayton, Jesus
- Ramos Maldonado, José Carlos
- Ramirez Ucañay, Barbarita Paula Janeth