Show simple item record

Professor Advisordc.contributor.advisorPulgar Arata, Carlos
Authordc.contributor.authorOrdóñez Ormeño, Alfonso Esteban
Associate professordc.contributor.otherSánchez Ramírez, Hugo
Associate professordc.contributor.otherFischer Barcan, Ronald
Admission datedc.date.accessioned2024-05-16T16:53:25Z
Available datedc.date.available2024-05-16T16:53:25Z
Publication datedc.date.issued2023
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/198606
Abstractdc.description.abstractEl incumplimiento de pago en las instituciones financieras se manifiesta en un impacto significativo en su rentabilidad y estabilidad financiera de esta. Cuando los clientes o deudores no cumplen con sus obligaciones de pago, las instituciones financieras enfrentan pérdidas financieras, aumento de los costos de recuperación de los créditos y deterioro de su reputación. Con el objetivo de reducir el riesgo asociado al incumplimiento, las instituciones financieras utilizan diferentes estrategias, como el análisis de la calidad de la cartera de clientes, el establecimiento de límites de crédito y la implementación de sistemas de Scoring y monitoreo de crédito. Estas estrategias son fundamentales para la disminución de la probabilidad de incumplimiento y, por ende, para mejorar la gestión del riesgo de crédito de las instituciones financieras. El presente trabajo de memoria tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo que estime un puntaje basado en la probabilidad de default que trae asociado consigo un documento o factura a operar por la empresa, a fin de apoyar el proceso de admisión de documentos permitiendo decisiones rápidas y efectivas en el área de riesgo y operaciones de la empresa. En cuanto a la metodología escogida para llevar a cabo el desarrollo del modelo de Credit Scoring, se actuará de acuerdo con el proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases). El modelo desarrollado asigna un score a cada documento que debe ser operado en la empresa de factoring, con un desempeño de aproximadamente 80%. Para tomar decisiones estratégicas sobre el documento, se han establecido puntos de corte específicos. Los documentos con puntajes por debajo de 367 son rechazados automáticamente, mientras que aquellos con puntajes entre 630 y 1000 son aceptados automáticamente. Los puntajes intermedios, entre 367 y 630, son sometidos a evaluación por el comité de riesgo de la empresa. El modelo propone beneficios significativos, como la reducción del 33% en la cantidad de documentos que el área de operaciones y riesgo debe evaluar, lo que permite liberar recursos y mejorar la eficiencia del área. Además, se ha logrado un ahorro considerable en el monto a provisionar gracias a la implementación del modelo de Scoring, debido a la esperable disminución de la perdida incurrida por la empresa. Se deja además una serie de recomendaciones y futuras directrices a seguir para la correcta implementación y constante actualización del modelo desarrollado.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleDesarrollo de un modelo de medición de Scoring para la admisión de documentos a operar dentro de una Fintech de Factoring Onlinees_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Industriales_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Industriales_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoLicenciadoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Industriales_ES


Files in this item

Icon

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States