Optimización de la gestión de cartera para la toma de decisiones financieras inteligentes
Autores
- Andrea Lledó Pascual Máster en Business Intelligence y Big Data Instituto Europeo de Posgrado
- Richard Steven Arrieta Gavilánez Máster en Business Data Science y Visual Analytics Instituto Europeo de Posgrado
Director/a · Tutor/a
Resumen
El presente proyecto de investigación-acción tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema integrado de gestión de cartera mediante técnicas de Business Analytics y Machine Learning para una organización del sector industrial y comercial B2B. Ante la toma de decisiones financieras de carácter empírico y carentes de modelos predictivos de riesgo, el estudio propone una transformación digital orientada al dato (Data-Driven). La metodología integra la modelización estadística (Python: Scikit-learn, XGBoost) con arquitecturas de Inteligencia Artificial Generativa (RAG) para la automatización de políticas de crédito y la simulación de escenarios financieros. Los resultados esperados incluyen la optimización en la asignación de líneas de crédito, la reducción de la incertidumbre en los procesos de cobranza y una mejora en la toma de decisiones estratégicas. El alcance se limita a la gestión de cuentas por cobrar, con infraestructura en la nube.
Palabras clave
Metadatos
- Código institucional
- PROD-2026-6130
- Idioma
- Español
- Grupo(s)
- Gestión, Ingenierí@ y Desarrollo Organizacional (COL0213531)
- Línea de investigación
- Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software
- Programa
- Ingeniería Industrial
- Área OCDE
- Ciencias Sociales · Economía y negocios
- URI Minerva
- https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/6831