Machine learning en la mejora de la gestión de cobranza en la Empresa Externa S.A.C., Lima 2022

• Autor: Palomino Mendoza, Anthony Roberto
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/106382
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/106382
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Cobro de cuentas; Planificación estratégica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El trabajo de investigación llamado Maching Learning en la mejora en la gestión de cobranza en la empresa Externa S.A.C. – Lima 2022, en cual la empresa tiene una deficiencia que aquejan en el proceso operativo de la gestión de cobranzas, la poca eficiencia de sus planes y estrategias aplicados diariamente no se reflejan en sus resultados, el bajo nivel de facturación de sus carteras y descontrol de los indicadores por asesor, ven afectados la rentabilidad de la empresa. Ellos requieren realizar actividades de cálculos especializados, predicciones y simulación para sus operaciones y estrategias diarias que faciliten la toma de decisiones, se tuvo como objetivo general Determinar de qué manera Machine Learning mejora en la Gestión de Cobranza en la empresa Externa S.A.C., Lima 2022. La investigación fue aplicada y de tipo de diseño es experimental puro y el enfoque a realizar es cuantitativo, la población es de 66 asesores de la empresa gestión de cobranza y la muestra de probabilístico simple, además la recolección de datos fue la guía de observación. Por lo tanto, los resultados fueron favorables por cada indicador y como resultados obtenidos y se concluye que el Machine Learning mejora significativamente la Gestión de Cobranza en la empresa Externa S.A.C., Lima 2022. Debido que los tres indicadores establecieron como una estructura fundamental en la gestión de cobranza, se evidencio los incrementos del asesor en un 33,24%, el 25,44% la productividad del asesor y finalmente el 56,21% en la rentabilidad por asesor