Machine learning para mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera

Abstract

El objetivo de la presente investigación fue mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera implementando Machine Learning. La investigación corresponde al enfoque cuantitativo de tipo aplicada y de diseño preexperimental, la muestra fue de 30 procesos, el instrumento fue una ficha de observación que recopiló datos como tiempo de espera, costo de personal, satisfacción de cliente y eficiencia de evaluación. Para determinar la normalidad de los datos se aplicó la prueba de Anderson Darling determinándose que son paramétricos el tiempo de espera, costo de personal y eficiencia de evaluación, y no paramétricos la satisfacción del cliente, y con esto se puedo aplicar las pruebas T de Student y U de Mann Whitney para la validación de las hipótesis. Habiéndose obtenido el p valor de 0.000 en el tiempo de espera, costo de personal y eficiencia de evaluación mediante la prueba T de Student, así como haber alcanzado el p valor de 0.001 en la satisfacción del cliente a través de la prueba U de Mann Whitney, se evidencia la mejora del 100% de los indicadores propuestos con lo que se logró el objetivo de la investigación. Se recomienda otras investigaciones con diseño longitudinal.