Aplicación web de Reportes de Desembolsos para la Detección Oportuna de Errores en Reglas de Negocio Bancarias, Utilizando Analítica de Datosón web de Reportes de Desembolsos para la Detección Oportuna de Errores en Reglas de Negocio Bancarias, Utilizando Analítica de Datos

• Autores: Diaz Barrientos, Jaqueline Fedeluz Angelica, Ravinez Peña, Enzo Fabrizio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/687822
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/687822
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Monitoreo de Reglas; Arquitectura Hexagonal; Analítica de Datos; Validación Automatizada; FastAPI; Next.js; Reglas de Negocio; Rule Monitoring; Hexagonal Architecture; Data Analytics; Automated Validation; Business Rules; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El presente proyecto propone el diseño e implementación de una solución tecnológica orientada a optimizar la detección temprana de incidentes en las reglas de negocio de la entidad bancaria. Actualmente, los diferentes canales del banco operan de manera fragmentada, generando información dispersa que dificulta la identificación oportuna de errores, retrasos operativos y riesgos de incumplimiento normativo. Esta situación afecta la capacidad del banco para reaccionar con agilidad ante eventos críticos y limita la toma de decisiones basada en datos. La solución propuesta integra un modelo de analítica de datos desarrollado en Python, el cual permite procesar, validar y analizar los desembolsos del día anterior mediante reglas automatizadas alineadas a las políticas institucionales. Esta arquitectura, basada en enfoques modernos como la Arquitectura Hexagonal y el uso de SQL Server como repositorio central, garantiza una estructura escalable, mantenible y adaptable a futuras necesidades del banco. Complementariamente, se incorpora un frontend desarrollado en Next.js que permite la visualización interactiva de métricas, incidentes y tendencias de cumplimiento. El sistema resultante permite reducir significativamente la dependencia de procesos manuales, incrementar la eficiencia operativa, asegurar la trazabilidad de los incidentes y fortalecer el cumplimiento normativo. Asimismo, habilita a la entidad bancaria a migrar de un modelo reactivo a uno completamente proactivo, mejorando su capacidad analítica y su gestión estratégica del riesgo.