INFORME DE TESIS

Tesis presentada por la Bachiller en Ingeniería de Sistemas.

LIZET VARGAS VERA

Tesis: “EVALUACIÓN DEL RIESGO DE CRÉDITO FINANCIERO, APLICADO REDES NEURONALES ARTIFICIALES”

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA:

A). DESCRIPCIÓN DE LA SITUACIÓN ACTUAL

Las entidades financieras, como las Cooperativas de Ahorro y Crédito, en la actualidad cuentan con un sistema que les proporciona datos referidos a el riesgo de crédito, pero, algunos de los procesos se realizan de forma manual, estas actividades son desempeñadas por personal de la Institución, quienes elaboran el expediente, verifican y dan pase para que se otorgue el préstamo, esto genera pérdida de tiempo y dinero ya que se emplea mucho tiempo generando gastos innecesarios, documentando cada expediente por triplicado, tiempo extra para la evaluación demorando casi dos días para su aprobación.

B). FORMULACION DEL PROBLEMA

¿Cómo se elabora la evaluación de riesgo de crédito?

¿Cómo aplicar tecnologías inteligentes para solucionar problemas en entidades financieras?

¿Cómo optimizar el servicio al cliente en las entidades financieras?

¿Cuáles son los trámites que tiene que seguir un cliente para que su solicitud de crédito sea aprobada?

C). FORMALIZACION DEL PROBLEMA.

Las entidades financieras al otorgar un crédito realizan un proceso fundamental, el Riesgo de Crédito como su nombre lo indica es el riesgo que la institución corre para realizar una operación financiera, esto consiste en verificar la información proporcionada por el cliente y además de ello saber si este es deudor o no de alguna otra entidad financiera.

Los desarrollos más recientes de la inteligencia artificial han ampliado las posibilidades de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones al permitir la elaboración de programas informáticos que asisten al decisor en la resolución de problemas de naturaleza económica, lar Redes Neuronales artificiales tratan de representar el conocimiento inspirándose en la estructura neuronal del cerebro.

Los clientes deben esperar como mínimo un plazo de dos días para que su crédito sea aprobado, ese tiempo es el que el empleado necesita para realizar la verificación del expediente del solicitante.

Los trámites de crédito que se realizan son de forma personal y para los garantes, cada uno debe acercarse a la oficina de la institución y llenar las formas necesarias que acompañarán a la solicitud del cliente.

HIPOTESIS DE LA TESIS

- Demostrar que es posible aplicar tecnologías inteligentes como las REDES NEURONALES ARTIFICIALES para obtener soluciones a problemas de gestión empresarial.

OBJETIVOS

A) Objetivo General

- Evaluar la solvencia económica al otorgar créditos, a través a través de la aplicación de Redes Neuronales Artificiales en la Calificación del factor de Riesgos que representa cada solicitud de Crédito para la Cooperativa de Ahorro y Crédito Santo Domingo de Guzmán Ltda. 001 – A VIII – Cusco.

B) Objetivos Específicos

- Desarrollar un sistema que permita evaluar una solicitud de crédito, y pronosticar la capacidad de pago de los clientes.

- Construir una Red Neuronal Artificial que pueda trabajar con el experto del área.

- Resolver problemas de toma de decisiones para el otorgamiento de créditos.

- Difundir la aplicación de Redes Neuronales Artificiales aplicadas a estrategias empresariales.

JUSTIFICACIÓN DE LA TESIS

Aplicar tecnologías Inteligentes como ayuda a la toma de decisión, para otorgar un préstamo, es importante, ya que se tendrá una Red Neuronal Artificial capaz de simular al experto humano, asimismo el sistema trabajará de forma eficaz por que la labor será fluida y seleccionará adecuadamente a los clientes con quien se iniciará la Implantación.

MARCO TEORICO

ANTECEDENTES DEL ESTUDIO

En la actualidad abarcando la región sur de nuestro país no existe ningún tipo de trabajo desarrollado y orientado hacia la aplicación de Redes Neuronales Artificiales al Riesgo de Crédito, ya que la mayoría de las aplicaciones se han desarrollado hacia el campo de la medicina y la biología, por lo que no se tiene antecedentes de proyectos anteriores desarrollados, y aplicados a nuestra realidad.

MARCO CONCEPTUAL

Las tecnologías inteligentes pueden funcionar como alternativa de solución a problemas diversos, para el caso de riesgo de crédito se utilizará la aplicación de Redes Neuronales Artificiales; Rama de la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial es una disciplina que trata de incorporar en el sistema informático ciertas características propias del ser humano, como comprensión del habla, conocimientos sobre un determinado tema, capacidad de razonamiento, etc. A las diversas técnicas tradicionalmente asociadas al campo de la Inteligencia Artificial, como los siguientes expertos o las relativas a la compresión del lenguaje natural, en la actualidad pueden añadirse otras como las Redes Neuronales o los algoritmos genéticos, que se empiezan a agrupar en torno a un nuevo término, el de Inteligencia Computacional. De entre estos nuevos paradigmas, el de la Redes Neuronales es quizás el que mayor número de aplicaciones está desarrollando en la gestión empresarial.

A diferencia de los Sistemas Expertos, en las

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