Implementación de un modelo de Credit Scoring para la predicción de riesgo en el otorgamiento de crédito en la financiera Efectiva del grupo EFE

Abstract

La presente investigación describe la problemática de una financiera en la ciudad de Chiclayo durante el proceso de otorgamiento de créditos, por ello se desarrolló un modelo Credit Scoring haciendo uso de las técnicas de modelamiento para analizar el nivel de riesgo de un cliente, así poder apoyar en la toma de decisiones en el proceso de otorgamiento de créditos. Los principales problemas durante la fase de la comprensión del negocio son: la demora en el proceso de créditos, el proceso es obsoleto y por último su índice de morosidad es del 7.4%. Por lo tanto, el objetivo general del estudio fue implementar un modelo Credit Scoring, para mejorar la toma de decisiones en el proceso de otorgamiento de créditos. El estudio es de tipo tecnológica aplicada de nivel cuantitativa cuasiexperimental. Para el desarrollo del módulo de predicción en base al algoritmo seleccionado, se empleó la metodología CRISP-DM para la construcción, evaluación y despliegue. El sistema se construyó utilizando lenguajes de programación JavaScript, HTML y el gestor de base de datos MySQL. Finalmente, se utilizó System Usability Scale la que determinó que el grado de usabilidad es aceptable con una puntuación promedio de 85.12 puntos, los resultados en las métricas de evaluación y el porcentaje de asertividad del 86% y un 81% de sensibilidad, por último, se realizaron las pruebas de caja blanca y las pruebas de caja negra para conocer el desempeño funcional del sistema.The present investigation describes the problems of a financial company in the city of Chiclayo during the credit granting process, for this reason a credit scoring model was developed using modeling techniques to analyze the level of risk of a client, thus being able to support in decision-making in the credit granting process. The main problems during the business understanding phase are: the delay in the credit process, the process is obsolete and finally its delinquency rate is 7.4%. Therefore, the general objective of the study was to implement a Credit Scoring model, to improve decision-making in the credit granting process. The study is of an applied technological type of quasi-experimental quantitative level. For the development of the prediction module based on the selected algorithm, the CRISP-DM methodology was used for construction, evaluation and deployment. The system was built using the programming languages JavaScript, HTML and the MySQL database manager. Finally, the System Usability Scale was used, which determined that the degree of usability is acceptable with an average score of 85.12 points, the results in the evaluation metrics and the assertiveness percentage of 86% and 81% sensitivity, finally, White box tests and black box tests were carried out to know the functional performance of the system.