¿Es un cliente confiable?... Minería de datos tradicional y Fintech para el cálculo de la rentabilidad

Abstract

Este trabajo presenta una propuesta para la detección de clientes corporativos fiables en función de sus perfiles de usuario en entidades crediticias, según un modelo de clasificación automática basado en redes neuronales, el cual logra una alta precisión en relación con algoritmos de aprendizaje tradicionales. Para el desarrollo del modelo de minería usamos una adaptación de la metodología CRISP-DM que permite la creación de un modelo confiable que puede integrarse en plataformas de servicios en la nube. La implementación de este modelo ofrece una reducción de tiempo en el cálculo de la rentabilidad de los clientes, es de fácil aplicación en servicios corporativos y la visualización de los resultados para la consulta y la toma de decisión. De esta forma el modelo se constituye en una propuesta Fintech válida para las empresas corporativas y de finanzas.