Desarrollo de un modelo pbkp_redictivo para detección de riesgo cbkp_rediticio utilizando redes neuronales para una entidad financiera.

Abstract:

Con el presente trabajo se desea ayudar a minimizar los riesgos cbkp_rediticios mediante la verificación del acceso de los clientes a los créditos que otorga la entidad financiera que es objeto de estudio; el objetivo es aprovechar la fortaleza de las herramientas de la computación e inteligencia artificial que nos pueden ayudar en ésta área, debido a que sus diversas técnicas han sido aplicadas en finanzas con exitosos resultados dentro del ámbito de detección y pbkp_redicción. El éxito de nuestra tarea se basa en presentar una guía y poder ayudar a la institución a verificar si el cliente es factible de crédito o no, de esa manera tanto el deudor como el acreedor no se verán inmersos en el futuro con posibles problemas de finanzas, tales como problemas legales y deudas. Con el resultado obtenido, la institución financiera podrá contar con una herramienta para evaluar datos y ayuda en la toma de decisiones, ya que siempre es bueno acompañar a la experiencia personal con la tecnología y nuevos procedimientos

Año de publicación:

2016

Keywords:

• RIESGO FINANCIERO
• Inteligencia Artificial
• Redes neuronales-Bancos
• Ingeniero en informática-Tesis y disertaciones académicas.

Fuente:

rraae