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Cazadores de morosos
Ercolini Kenny, Manuel Stampone, Rodrigo
Ercolini Kenny, Manuel
Stampone, Rodrigo
Type
Proyecto final de grado
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Abstract
En el presente trabajo se desarrolló un proyecto de analítica aplicada, orientado a la mejora de la gestión del riesgo crediticio. El objetivo principal fue reducir el dinero en mora mediante el diseño de un modelo predictivo basado en machine learning.
Se integraron y procesaron datos históricos de clientes, realizando análisis exploratorio, definición de KPIs de negocio y evaluación del modelo actual. Posteriormente, se implementó un modelo de clasificación que estima la probabilidad de mora de cada cliente. A partir de este modelo, se construyó un nuevo sistema de scoring y segmentación en perfiles de riesgo.
Finalmente, se evaluó el impacto económico del modelo, demostrando una reducción significativa del riesgo y una mejora en la asignación del capital crediticio.
Description
Date
2025
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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Cazadores de Morosos.pdf
Adobe PDF, 3.13 MB
Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Keywords
PREDICCIÓN, MACHINE LEARNING, DATA SCIENCE, KPIS, CIENCIA DE DATOS, MOROSIDAD, RIESGO CREDITICIO