Identificación de patrones de morosidad mediante análisis de datos para la optimización del modelo de riesgo en ACCS Fintech

Yamile Martínez García; Andrés Mauricio Arango Pimentel; Julián Camilo Ortega Gómez

FRH Trabajos de grado de especialización · Trabajos de grado 2026 Ficha y resumen

Identificación de patrones de morosidad mediante análisis de datos para la optimización del modelo de riesgo en ACCS Fintech

Autores

Yamile Martínez García Máster en Business Data Science y Visual Analytics Instituto Europeo de Posgrado
Andrés Mauricio Arango Pimentel Máster en Business Data Science y Visual Analytics Instituto Europeo de Posgrado

Director/a · Tutor/a

Julián Camilo Ortega Gómez CUA ORCID

Resumen

Este proyecto tiene como objetivo el diseño y la implementación de estrategias de refinanciamiento y la preparación del personal de ACCS Fintech para optimizar los procesos de recuperación de cartera. Mediante un análisis FODA se evidenció la falta de comunicación asertiva y de habilidades en los representantes de la empresa, a lo que se suman factores externos como la crisis económica, que llevan a la morosidad y a la dificultad de los clientes para cumplir sus obligaciones financieras. El plan consiste en segmentar a los clientes según su perfil de riesgo y su capacidad de pago, elaborar un modelo de refinanciación ajustado a sus necesidades y capacitar al personal en comunicación, negociación y servicio al cliente, para fortalecer la relación con el cliente y optimizar la recuperación de la cartera.

Palabras clave

Refinanciamiento Recuperación de cartera Análisis FODA Segmentación de clientes Morosidad Capacitación del personal

Metadatos

Código institucional: PROD-2026-6132
Idioma: Español
Grupo(s): Gestión, Ingenierí@ y Desarrollo Organizacional (COL0213531)
Línea de investigación: Gestión Integral del Riesgo
Programa: Ingeniería Industrial
Área OCDE: Ciencias Sociales · Economía y negocios
URI Minerva: https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/6833

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Yamile Martínez García, Andrés Mauricio Arango Pimentel, Julián Camilo Ortega Gómez (2026). Identificación de patrones de morosidad mediante análisis de datos para la optimización del modelo de riesgo en ACCS Fintech. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/6833

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AU  - Yamile Martínez García
AU  - Andrés Mauricio Arango Pimentel
AU  - Julián Camilo Ortega Gómez
PY  - 2026
PB  - Corporación Universitaria de Asturias
KW  - Refinanciamiento
KW  - Recuperación de cartera
KW  - Análisis FODA
KW  - Segmentación de clientes
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LA  - es
UR  - https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/6833
ER  -

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Producto avalado institucionalmente por la Vicerrectoría de Investigaciones de Red Summa Education.