Análisis y evaluación del nivel de riesgo en el otorgamiento de créditos financieros utilizando técnicas de minería de datos
Título del documento: Análisis y evaluación del nivel de riesgo en el otorgamiento de créditos financieros utilizando técnicas de minería de datos
Revista: Visión electrónica
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000375881
ISSN: 1909-9746
Autores: 1
1
2
Instituciones: 1Universidad Distrital "Francisco José de Caldas", Bogotá. Colombia
2Thomas Greg & Sons Ltda., Bogotá. Colombia
Año:
Periodo: Ene-Jun
Volumen: 7
Número: 1
Paginación: 13-26
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español 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 inglés 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
Disciplinas: Bibliotecología y ciencia de la información,
Economía
Palabras clave: Tecnología de la información,
Banca,
Minería de datos,
Arboles de decisión,
Reglas de decisión,
Créditos financieros
Keyword: Library and information science,
Economics,
Information technology,
Banks,
Data mining,
Decision trees,
Decision rules,
Financial loans
Texto completo: Texto completo (Ver HTML)