Implementación de un modelo de propensión usando árboles de decisión para la gestión del producto de crédito efectivo en una entidad financiera

• Autor: López Laupa, Jenny Andrea
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/22606
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/22606
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Empresas-Finanzas; Crédito; Gestión financiera; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Una entidad financiera tiene como uno de sus principales ingresos la venta del producto de crédito efectivo, también llamado préstamo de efectivo o línea paralela, la cual debe ser ofertada a clientes cuyo score, capacidad de pago y comportamiento sean adecuados; a su vez debe tener una correcta gestión de publicidad dirigida. La entidad financiera en estudio no contaba con un correcto modelo de análisis, tampoco tenían un modelo robusto de propensión y por lo tanto no era posible obtener una correcta publicidad. Todos estos puntos llevaban a que en reiteradas ocasiones el área de crédito efectivo no cumplía la meta de conversión y monto. Ante ello, como solución se presenta un modelo de análisis realizado con Python que tiene como objetivo gestionar eficientemente a los clientes que puedan tener una mayor propensión a tomar el producto de crédito efectivo debido a que anteriormente no se tenía un score de probabilidad por cliente sino sólo se contaba con una segmentación general. Para esta implementación se usó la metodología CRISP-DM. La solución basada en una base de parque de clientes de 300 mil logró un incremento de 3 a 4.5% en conversión del producto de crédito efectivo por cada mes; esto aseguró una mejor comprensión de los clientes para conocer su comportamiento frente al producto, a su vez al tener una mayor visibilidad se pudo lograr que la comunicación de la oferta sea más efectiva y diferenciada.