Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial

• Autor: Solís-Villanueva, Reiner
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2012
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: Revistas - Universidad de Lima
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/148
• Enlace del recurso: https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/148
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión de procesos; Administración de riesgos; Redes neuronales artificiales; Empresas constructoras

El presente artículo propone un modelo que contribuya a mejorar los procesos de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, proporcionando un mecanismo para revisar los resultados de evaluación del riesgo de un proyecto, mediante la creación y empleo de una base de datos con indicadores históricos. Se propone el diseño de estos para medir el impacto de los factores de riesgo sobre los objetivos de un proyecto de infraestructura, bajo un esquema de rentabilidad, comparando los datos históricos con los riesgos identificados en el negocio; para tal fin se usaron las redes neuronales artificiales como herramienta de análisis. Asimismo, se revisan las características comunes de las redes neuronales artificiales y se analiza la viabilidad de su aplicación en la optimización del riesgo empresarial en el sector construcción, cuyas empresas han tenido un crecimiento acelerado en los últimos años.