Análisis de calificación de crédito para clientes de instituciones financieras

Abstract

Este proyecto aborda el problema que tienen que solucionar las instituciones financieras para clasificar y calificar clientes idóneos previo al desembolso de créditos. Se propone hacer uso de inteligencia artificial y algoritmos de ciencia de datos para encontrar la mejor solución; para esto, se enfrentan a tres modelos de clasificación candidatos; Regresión Logística Multinomial, Random Forest Multiclase y Red Neuronal Artificial Multiclase para la construcción de sendos modelos cuyos resultados serán evaluados de acuerdo a su métrica de precisión al clasificar correctamente clientes dentro de las tres opciones posibles; malo, bueno y estándar. Luego de comparar los resultados obtenidos se seleccionó al último como la mejor opción debido al porcentaje de precisión alcanzado. Finalmente, se concluye que cualquier institución financiera que lo implemente puede tener la confianza de que logrará los resultados esperados ayudando a aumentar su ventaja competitiva e innovación tecnológica frente a la competencia.