Aplicación de herramientas de analítica y optimización matemática para mejorar la cobertura de los canales digitales en una entidad bancaria
Descripción del Articulo
Actualmente, las organizaciones están adaptando nuevas herramientas y metodologías para poder optimizar sus procesos. Las entidades bancarias no son ajenas a la implementación de diversas herramientas debido a la naturaleza cambiante del negocio. Entre dichas herramientas, se encuentran la Optimizac...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/185556 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/22724 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Control de procesos--Mejoramiento Análisis de datos Bancos--Control de procesos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
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Rojas Polo, Jonatan EdwardGomez Fabian, Brunnella AlejandraBlas Corrales, Walter Leonardo2022-07-01T21:38:58Z2022-07-01T21:38:58Z20212022-07-01http://hdl.handle.net/20.500.12404/22724Actualmente, las organizaciones están adaptando nuevas herramientas y metodologías para poder optimizar sus procesos. Las entidades bancarias no son ajenas a la implementación de diversas herramientas debido a la naturaleza cambiante del negocio. Entre dichas herramientas, se encuentran la Optimización Matemática y Data Analytics. El objetivo de la presente investigación es presentar los beneficios obtenidos para una entidad bancaria a partir de la aplicación de las metodologías propuestas. Por un lado, se tiene como finalidad que valide la hipótesis que indica que la aplicación de Optimización Matemática permite a las entidades bancarias reducir sus costos y optimizar el uso de recursos con el propósito de incrementar la productividad de sus procesos. Por otro lado, se busca evidenciar que, mediante la implementación de modelos de Data Analytics, se puede incrementar la capacidad de explicar el comportamiento de varios aspectos que están relacionados con el negocio. En el presente trabajo, además del marco teórico, se están abarcado casos de aplicación de Optimización Matemática para determinar la asignación optima de trabajadores, de límite de crédito y de ventas cruzadas, donde se evidencia que esta herramienta permite distribuir eficientemente los recursos de una entidad bancaria con la finalidad de maximizar o minimizar una función de interés dentro del negocio. Asimismo, se presenta un conjunto de casos de estudio de Data Analytics con los cuales se tiene como objetivo validar los beneficios de dichas herramientas mediante diversas aplicaciones de modelos predictivos e identificación de clústeres. En síntesis, se puede evidenciar, en el presente trabajo, que la inclusión de metodologías como Optimización Matemática y Data Analytics dentro de los procesos de una entidad bancaria permite que se logre registrar mayores beneficios, tanto a nivel operativo como económico.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/Control de procesos--MejoramientoAnálisis de datosBancos--Control de procesoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Aplicación de herramientas de analítica y optimización matemática para mejorar la cobertura de los canales digitales en una entidad bancariainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado de pregradoreponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería IndustrialBachilleratoPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e IngenieríaCiencias con mención en Ingeniería Industrial42529429https://orcid.org/0000-0001-5498-40907645572370828108722026https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion20.500.14657/185556oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1855562024-06-10 11:13:27.495http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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Actualmente, las organizaciones están adaptando nuevas herramientas y metodologías para poder optimizar sus procesos. Las entidades bancarias no son ajenas a la implementación de diversas herramientas debido a la naturaleza cambiante del negocio. Entre dichas herramientas, se encuentran la Optimización Matemática y Data Analytics. El objetivo de la presente investigación es presentar los beneficios obtenidos para una entidad bancaria a partir de la aplicación de las metodologías propuestas. Por un lado, se tiene como finalidad que valide la hipótesis que indica que la aplicación de Optimización Matemática permite a las entidades bancarias reducir sus costos y optimizar el uso de recursos con el propósito de incrementar la productividad de sus procesos. Por otro lado, se busca evidenciar que, mediante la implementación de modelos de Data Analytics, se puede incrementar la capacidad de explicar el comportamiento de varios aspectos que están relacionados con el negocio. En el presente trabajo, además del marco teórico, se están abarcado casos de aplicación de Optimización Matemática para determinar la asignación optima de trabajadores, de límite de crédito y de ventas cruzadas, donde se evidencia que esta herramienta permite distribuir eficientemente los recursos de una entidad bancaria con la finalidad de maximizar o minimizar una función de interés dentro del negocio. Asimismo, se presenta un conjunto de casos de estudio de Data Analytics con los cuales se tiene como objetivo validar los beneficios de dichas herramientas mediante diversas aplicaciones de modelos predictivos e identificación de clústeres. En síntesis, se puede evidenciar, en el presente trabajo, que la inclusión de metodologías como Optimización Matemática y Data Analytics dentro de los procesos de una entidad bancaria permite que se logre registrar mayores beneficios, tanto a nivel operativo como económico. |
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