Análisis de clasificación por tramos de ingresos para los clientes de tarjetas de crédito

Abstract

Este trabajo final tiene como objetivo desarrollar una solución aplicable en el sector financiero uruguayo, orientada a responder a las nuevas demandas digitales y desafíos tecnológicos. En un contexto donde la hiperpersonalización redefine las expectativas de los clientes, incluso más allá del rubro financiero, las instituciones tradicionales se ven obligadas a adaptarse mediante la transformación digital. Esta transformación implica incorporar capacidades digitales a sus procesos, productos y activos, para competir con empresas nativas digitales. La propuesta del proyecto se centra en analizar la base de clientes de una institución financiera con el fin de clasificarlos según su nivel de ingresos mensuales. Esta segmentación permitirá diseñar ofertas crediticias -u otros productos financieros- alineadas con la capacidad económica de cada cliente. El modelo desarrollado combina técnicas de clasificación con análisis de comportamiento crediticio, generando ofertas preaprobadas y habilitando aumentos proactivos de límite, comunicados previamente a los beneficiarios. La implementación del modelo requerirá evaluar su integración con los procesos operativos existentes y garantizar su compatibilidad con las herramientas actuales de la institución.

En

Thesis note

Trabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería

Thesis degree name

Master en Big Data
77 p., diagrs., grafs.

Notes

Incluye bibliografía

Subject

PROYECTOS-MD, BIG DATA, GESTION FINANCIERA, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, RIESGO

Type

Trabajo final de carrera

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Citation

Ramis Artagaveytia, F. & Cea López, G. (2023). Análisis de clasificación por tramos de ingresos para los clientes de tarjetas de crédito (Trabajo final). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7159

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