Redes neuronales para predecir la morosidad de créditos de consumo en la Banca Pública del Perú

Abstract

Elabora un sistema inteligente para calificar créditos de consumo en la banca pública del Perú. Se encontraron cuatro soluciones con sistemas inteligentes: Arboles de Decisión, Arboles de Decisión de Agregación Vertical VBDTM, Programación Genética y Redes Neuronales; cada uno de ellos fueron elaborados con metodologías de minería de datos, asimismo fueron evaluados con el método verdadero positivos. Para la elaboración de la solución se ha considerado una metodología de minería de datos CRISP DM; también un análisis de los verdaderos positivos de las cuatro soluciones encontradas. Además se elaboró un sistema inteligente con el algoritmo neuronal Perceptrón Multicapa y para su evaluación se consideró el método verdadero positivo, el cual proporciono un resultado de 98.03% de rendimiento, con la investigación realizada se puede concluir que el Sistema Inteligente tendrá un efecto positivo porque se logró una mejora de 9.76% en la calificación de créditos de consumo solicitados por los clientes.