Análisis y evaluación del nivel de riesgo en el otorgamiento de créditos financieros utilizando técnicas de minería de datos

Analysis and evaluation of risk levels on loan aproval using data mining techniques

  • Martha Tello Distrital Francisco José de Caldas
  • Hermes Javier Eslava Blanco Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Lucy Tobias
Palabras clave: Data mining, KDD, decision trees, decision rules, ID3 and J48 (en_US)
Palabras clave: Minería de datos, KDD, árboles de decisión, reglas de decisión, ID3 y J48. (es_ES)

Resumen (es_ES)

En este artículo se presenta la aplicación de la minería de datos en el sector financiero, para evaluar el nivel de riesgo en el otorgamiento de créditos. Se tomó una muestra de datos de 1000 registros, correspondientes a una cartera comercial de una entidad bancaria. Se utilizó la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD) y se desarrolló un software que permitió discretizar los datos, para poder utilizarlos como entradas en la herramienta de minería de datos WEKA. Se comparan los resultados obtenidos al aplicar las técnicas de minería de datos, árboles de clasificación ID3 y J48. Finalmente se obtiene como resultado las características que deben tener los clientes para recibir un crédito bancario.

Resumen (en_US)

This article describes a Data-Mining-based application intended for the financial sector. Such an application evaluates the level of risk associated to financial loans on approval. A sample of 1000 data records from a commercial bank were analyzed and further processed. Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology was implemented and a software tool that allows discrete-data conversion was developed so that the samples could be used as input data to the data mining tool called WEKA. Results were compared to assess the performance when applying data mining techniques and classification trees ID3 and J48. Finally, the application yields the characteristics that customers should exhibit to be granted financial loans.


 

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Biografía del autor/a

Martha Tello, Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniera de Sistemas de la Universidad de Ibagué,

Especialista en Teleinformática de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia),

Estudiante de Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia),

Integrante del grupo de investigación en telecomunicaciones Teletecno.

Docente de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia). 

Hermes Javier Eslava Blanco, Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Lic. en Electrónica Universidad pedagógica, Esp. Teleinformática Universidad Distrital, Esp. Instrumentación Electrónica Universidad Santo Tomas M.Sc. Ingenieria de Telecomunicaciones Universidad Nacional Ph.D.(c) Ingenieria de Sistemas y Computación Universidad Nacional
Lucy Tobias

Ingeniera de Sistemas de la Fundación Universitaria San Martín (Colombia),

Estudiante de Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia),

Miembro del grupo Thomas Greg & Sons Ltda. 

Referencias

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Cómo citar
Tello, M., Eslava Blanco, H. J., & Tobias, L. (2013). Análisis y evaluación del nivel de riesgo en el otorgamiento de créditos financieros utilizando técnicas de minería de datos. Visión electrónica, 7(1), 13-26. https://doi.org/10.14483/22484728.4389
Publicado: 2013-09-01
Sección
Visión Investigadora

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