Implementación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos para la optimización de estrategias de colocación de créditos en Colombia

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dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorEscudero Jaramillo, Andrés Felipe
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2025-11-27T13:41:22Z
dc.date.available2025-11-27T13:41:22Z
dc.date.issued2024-09-13
dc.descriptionPresentar un conjunto de recomendaciones para la incorporación de las tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos para mejorar aspectos como la seguridad de los datos, la eficiencia en la evaluación crediticia y la gestión de riesgos en proyectos de colocación de crédito en Colombia.
dc.description.abstractLa investigación aborda la implementación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en el sector crediticio, con el objetivo de mejorar la gestión de colocación de créditos, en el contexto financiero actual de Colombia, la implementación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos está revolucionando las estrategias de colocación de créditos. Estas herramientas no solo están transformando los procesos tradicionales de evaluación crediticia, sino que también están redefiniendo cómo las instituciones financieras gestionan el riesgo y personalizan las ofertas de crédito para sus clientes. El presente trabajo de investigación busca diagnosticar el estado actual de implementación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en estrategias de colocación de créditos en Colombia por medio de la aplicación de una encuesta a empresas del sector. En primera instancia se examinará si las empresas de colocación de crédito están familiarizadas con el concepto de tecnologías emergentes (inteligencia artificial y ciencia de datos), si lo aplican a sus proyectos estratégicos y si el personal que labora dentro de las empresas tiene conocimiento acerca del tema. Se examinará cómo estas tecnologías emergentes están transformando el proceso tradicional de evaluación de créditos, ofreciendo nuevas herramientas y modelos predictivos que mejoran la precisión y eficiencia en la toma de decisiones crediticias. Se discuten los beneficios de utilizar algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos financieros y no financieros, permitiendo a las instituciones financieras gestionar riesgos de manera más efectiva y personalizar ofertas de crédito según el perfil de cada cliente.
dc.description.abstractThe research addresses the implementation of artificial intelligence and data science in the credit sector in Colombia, aiming to improve credit placement management. In the current financial context of Colombia, the implementation of artificial intelligence and data science is revolutionizing credit placement strategies. These tools are not only transforming traditional credit evaluation processes but also redefining how financial institutions manage risk and customize credit offers for their clients. This research aims to diagnose the current state of artificial intelligence and data science implementation in credit placement strategies in Colombia through a survey conducted with sector companies. Initially, it will examine whether credit placement companies are familiar with emerging technologies (artificial intelligence and data science), if they apply these technologies to their strategic projects, and if the personnel within these companies have knowledge about the subject. The study will analyze how these emerging technologies are transforming the traditional credit evaluation process by offering new tools and predictive models that enhance accuracy and efficiency in credit decision-making. It will discuss the benefits of using advanced algorithms to analyze large volumes of financial and non-financial data, enabling financial institutions to manage risks more effectively and tailor credit offers based on each client's profile.
dc.format.extent100 páginas
dc.identifier.citationEscudero Jaramillo, A. (2024). Implementación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos para la optimización de estrategias de colocación de créditos en Colombia. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10656/22645
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.subjectRisk Management
dc.subjectData Science
dc.subjectIndustry 4.0
dc.subjectDigital Transformation
dc.subjectCredit industry
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsGestión de riesgos
dc.subject.keywordsCiencia de Datos
dc.subject.keywordsIndustria 4.0
dc.subject.keywordsTransformación Digital
dc.subject.keywordsArtificial Intelligence
dc.subject.keywordsRisk Management
dc.subject.keywordsData Science
dc.titleImplementación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos para la optimización de estrategias de colocación de créditos en Colombia
dc.typeTrabajo de Investigación e Innovación
dc.type.coarthesis
dcterms.bibliographicCitationAmerican Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). APA. American Credit Reporting Association. (2020). Understanding credit scoring. Retrieved from https://www.acra.org/credit-scoring Alejandro Morales Cáceres. (2020,01 de septiembre). El impacto de la inteligencia artificial en la protección de datos personales. https://www.worldcomplianceassociation.com/2767/articulo-el-impacto-de-lainteligencia-artificial-en-la-proteccin-de-datos-personales.html Babbie, E. (2016). The practice of social research (14th ed.). Cengage Learning. BBVA (2023). El científico de datos, un profesional clave para el sector bancario… y para sus clientes. https://www.bbva.com/es/innovacion/el-cientifico-de-datos-un-profesionalclave-para-el-sector-bancario-y-para-sus-clientes/ bbvaopenmind. (2018). Analítica de datos, Inteligencia Artificial y Big Data en la banca. https://www.bbvaopenmind.com/economia/finanzas/analitica-de-datos-inteligenciaartificial-y-big-data-en-la-banca/ Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and machine learning. fairmlbook.org. (PP 1 – 4) British Psychological Society (BPS). (2018). Code of human research ethics. Retrieved from https://www.bps.org.uk/news-and-policy/code-human-research-ethics Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Sage Publications. Congreso de la República de Colombia. (2008). Ley 1266 de 2008 por la cual se dictan normas sobre el manejo de la información financiera, crediticia, comercial, de servicios y la protección de datos personales. Retrieved from http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1266_2008.html Congreso de la República de Colombia. (2012). Ley 1581 de 2012 por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Retrieved from http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1581_2012.html COSO. (2017). Enterprise risk management—Integrating with strategy and performance. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. Chi-Chuan Lee, Xinrui Li, Chin-Hsien Yu, Jinsong Zhao, does fintech innovation improve bank efficiency? Evidence from China’s banking industry, International Review of Economics & Finance, Volume 74, 2021, Pages 468-483, Deloitte. (2021). El impacto de la inteligencia artificial en el sector financiero. Recuperado de https://www2.deloitte.com/global/en/pages/financial-services/articles/ai-in-financialservices.html Di Stéfano, J. M. (2018). El habeas data en América Latina. Editorial Jurídica Argentina. Experian. (2022). The role of credit scoring in risk management. https://www.experian.com/credit-scoring Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). (PP 4-9) Fadi Shehab Shiyyab; Abdallah Bader Alzoubi; Qais Mohammad Obidat; Hashem Alshurafat (2023) The Impact of Artificial Intelligence Disclosure on Financial Performance García, J., & López, H. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la gestión del riesgo crediticio. Revista de Tecnología Financiera, 18(2), 112-130. Gloria J. Miller (2022) Stakeholder roles in artificial intelligence projects. Empirical Research Paper Haoran He, Zhao Wang, Hemant Jain, Cuiqing Jiang, Shanlin Yang, A privacy-preserving decentralized credit scoring method based on multi-party information, Decision Support Systems, 2023, IEEE Spectrum. (2020). The ethical implications of artificial intelligence. https://spectrum.ieee.org/ethics-in-ai International Organization for Standardization (ISO). (2018). ISO 31000:2018 Risk management—Guidelines. Geneva: International Organization for Standardization. J Galindo, P Tamayo (2000). Credit Risk Assessment Using Statistical and Machine Learning: Basic Methodology and Risk Modeling Applications.https://link.springer.com/article/10.1023/A:1008699112516 Kearns Jeff, (2023). FMI. Las repercusiones de la inteligencia artificial en las finanzas. https://www.imf.org/es/Publications/fandd/issues/2023/12/AI-reverberations-acrossfinance-Kearns Kerzner, H. Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling. Wiley, 2017. Martínez, F. (2024). Modelos predictivos en el sector financiero colombiano: Un análisis de las tendencias actuales. Financial Data Science, 22(1), 33-50. Marta Cueto Vázquez. (2019). Big data en la banca y sus implicaciones para el futuro. [Trabajo de grado, Universidad Pontificia]. https://repositorio.comillas.edu/rest/bitstreams/261880/retrieve Martínez, F. (2024). Modelos predictivos en el sector financiero colombiano: Un análisis de las tendencias actuales. Financial Data Science, 22(1), 33-50. McKinsey Global Institute. (2018). The AI frontier: How artificial intelligence can be used to transform business. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/ourinsights/the-ai-frontier McKinsey & Company. (2020). The role of data in credit risk management. Recuperado de https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/the-role-of-data-incredit-risk-management Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, (PP 7 – 8) Naqvi, Al. Inteligencia artificial para la gestión de activos y la inversión: una perspectiva estratégica, John Wiley & Sons, Incorporated, 2021. Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide), 7ª edición. PMI, 2021. Rodríguez, S. (2023). La ciencia de datos y la personalización de ofertas de crédito en Colombia. International Journal of Data Science, 10(2), 95-110. Santander. (2023). ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo afecta a la banca? https://www.santander.com/es/stories/inteligencia-artificial Sánchez Angelica. Pragma. (2022) Ventajas de la inteligencia artificial en la banca. https://www.pragma.co/es/blog/ventajas-de-la-inteligencia-artificial-en-la-banca Solove, D. J. (2006). A taxonomy of privacy. University of Pennsylvania Law Review, (PP 501- 502) Superintendencia Financiera de Colombia. (2023). Informe Anual sobre Innovación y Regulación en el Sector Financiero. Superintendencia Financiera de Colombia. Superintendencia Financiera de Colombia. (2022). Informe sobre el uso de tecnología en el sector financiero colombiano. Recuperado de https://www.superfinanciera.gov.co/publicaciones/informes-tecnologia/ Stanford Encyclopedia of Philosophy. (2020). Artificial Intelligence. https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/ Sentencia T-099/98. (1998). Tribunal Constitucional de Colombia. Solove, D. J. (2011). Nothing to Hide: The False Tradeoff between Privacy and Security. Yale University Press. Superintendencia Financiera de Colombia. (2014). Circular Básica Jurídica (Circular Externa 029 de 2014). Retrieved from http://www.superfinanciera.gov.co Unión Europea. (2016). Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679 Worl Economic Forum (2024). Cómo la Inteligencia Artificial General impulsará un sector financiero más inclusivo en América Latina. https://es.weforum.org/agenda/2024/01/como-la-ia-esta-impulsando-la-inclusionfinanciera-en-america-latina/ Y Gao, S Zhang, J Lu (2021). Machine Learning for Credit Card Fraud Detection. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3473714.3473749

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