Modelo de RNA para predecir la morosidad de microcredito en la Banca Estatal Peruana

Abstract

El Banco de la Nación tiene una delicada labor que cumplir ante los problemas sociales y económicos, para ampliar su cobertura a todo el territorio nacional y a todos los ciudadanos. Por ello conviene que aumente radicalmente su competencia tecnológica a fin de adoptar decisiones óptimas. Una de las formas tecnológicas de hacerlo es adoptar un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) que posteriormente será implementado y probado.

El presente trabajo de tesis pretende realizar una propuesta sobre un nuevo servicio de Microcrédito, el cual se intenta vincularlo a un aspecto muy puntual de la computación moderna aplicada, donde se muestre que es posible predecir la morosidad de los clientes, planteando un modelo basado en RNA. Este acercamiento innovador también incluirá la metodología de Minería de Datos para proyectos relacionados con redes neuronales artificiales.

PALABRAS CLAVES: Microcrédito, Redes Neuronales y Minería de datos.

The National Bank has a delicate work to play in social and economic problems, about extending their coverage throughout the national territory and for all citizens. Therefore it is important to increase radically their technological skills so that they know best decisions. One of the technological ways of doing so is adopting a model Artificial Neuronal network (RNA) which will then be implemented and tested.

The present thesis work made a proposal on a new service of microcredit, are trying to link it to a very specific aspect of applied modern computing, showing specifically that it is possible predict the delinquency customers, proposing a model based on RNA. This innovative approach also includes the Data Mining methodology for projects relationship with neural networks.

KEYWORDS: Microcredit, Artificial Neural Network and Data Mining.