Análisis predictivo para el cálculo de la valoración del fondo acumulado del afiliado en el Sistema Privado de Pensiones usando técnicas y herramientas de machine learning - Espinoza Ladera, Jhonatan Alfredo (2020)
El propósito del presente documento es el desarrollo del proyecto académico que tiene como objetivo plantear un modelo de análisis predictivo soportado por una plataforma tecnológica Cloud basada en técnicas de Machine Learning para pronosticar el fondo acumulado de un afiliado que aporte a un sistema privado de pensiones. Esto surge ante el desconocimiento sobre cómo se administran las finanzas personales en los fondos privados de pensiones representan un riesgo en el manejo del futuro de cada individuo. Esta ausencia de control en la administración del fondo de cada afiliado conlleva a no saber en todo momento a lo qué están expuestos. En la actualidad existen herramientas propias de las entidades administradoras de fondos de pensiones que permiten simular y calcular tanto el fondo como la pensión que recibirá un jubilado, sin embargo, lo que no ofrecen estas herramientas es la posibilidad de proyectar el fondo a partir de factores de crecimiento bajo criterios propios del afiliado que le otorguen la posibilidad de comprar cuál fondo voluntario de pensiones puede ser el más beneficioso al final de la vida laboral. La tecnología ha evolucionado y se aprecia grandes avances con respecto a la captura y almacenamiento de información. Una de estas tecnologías utiliza Cloud Computing, la cual ha crecido en grandes proporciones en diversas industrias y atraen la atención de comunidades de investigación debido a su potencial para implementar soluciones tecnológicas a la medida El desarrollo de este proyecto se llevará a cabo durante los ciclos académicos 2018-1 y 2018-2, realizando el análisis de tecnologías Cloud que soportan el modelo de análisis predictivo soportado por una plataforma tecnológica cloud basada en machine learning para determinar el fondo acumulado de un afiliado que aporte a un sistema privado de pensiones y el diseño del modelo tecnológico propuesto durante el ciclo 2018-1. La validación del modelo tecnológico mediante el desarrollo de la aplicación móvil, la documentación de los resultados y el plan de continuidad del proyecto en el ciclo 2018-2.