Análisis predictivo de riesgos financieros

Resumen

la capacidad de la organización Romero Macroeconomics de tal manera que se pueda anticipar de forma temprana a los efectos de los cambios macroeconómicos sobre sus ingresos, egresos y proceso de planeación financiera. El problema identificado radica en que la organización basa gran parte de sus análisis en información histórica, estimaciones manuales y métodos tradicionales, lo que limita la detección oportuna de riesgos asociados a variables como la inflación, las tasas de interés y el tipo de cambio. Esta situación genera una planeación más reactiva que preventiva, afectando la precisión presupuestaria, el control del flujo de caja y la toma de decisiones estratégicas. Como respuesta a esta problemática, se plantea el diseño e implementación de un sistema de análisis predictivo basado en técnicas de Machine Learning, capaz de integrar variables macroeconómicas externas y variables financieras internas para identificar patrones, proyectar escenarios de riesgo y generar alertas tempranas. La metodología empleada corresponde a la investigación-acción, ya que permite diagnosticar la situación real de la organización, planificar una solución ajustada a sus necesidades y proponer una intervención aplicable en su contexto operativo. La propuesta contempla la identificación de variables relevantes, la consolidación y preparación de una base de datos analítica, el entrenamiento de un modelo predictivo, la interpretación de resultados y la evaluación iterativa de su desempeño. Se espera que esta solución contribuya a fortalecer la capacidad de anticipación financiera de la organización, mejorar la precisión de las proyecciones y apoyar una toma de decisiones más estratégica, basada en evidencia y orientada a la prevención de riesgos.

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