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Title: Propuesta metodológica para la creación e implementación en producción de un modelo de otorgamiento crediticio utilizando variables alternativas en una entidad financiera
Authors: Fernández Palacio, Andrés
Adviser: Peña Palacio, Alejandro
Keywords : Microcréditos
Arquitectura de software
Microcredits
Software architecture
Issue Date: 2019
Publisher: Universidad EIA
Abstract: El presente trabajo está enfocado en una Fintech de un banco importante colombiano el cual luego de la flexibilización de la ley colombiana para el otorgamiento de microcréditos decidió sacar al mercado un producto relacionado enfrentando dos retos principales: ¿Cómo calificar a las personas preguntándoles la menor cantidad de información posible (experiencia de usuario)? El segundo es: ¿Cómo consumir el modelo creado en un servicio de alto rendimiento que permita las consultas en línea y adaptándose a la arquitectura de software ya existente? En este trabajo se presenta una propuesta para la solución de ambos retos. Para el primer reto enfocado al modelo se creó un modelo basado en el uso de los usuarios en la aplicación sin la necesidad de preguntarles ninguna información adicional aparte de la otorgada en el momento del registro, para la creación del modelo se utilizó un algoritmo de gradiente descendente conocido como Xgboost y su adaptación a SageMaker. Como resultado se obtuvo una precisión de 65% frente al 63.46% del modelo que había desarrollado Lenddo, un proveedor contratado por la Fintech. Se llegó a la conclusión de que los modelos que utilizan variables alternativas para el otorgamiento no son una buena opción para ser usados como modelo principal de scoring sino como un complemento a los modelos tradicionales que sirva para aumentar la inclusión financiera. Se sugirió utilizar un modelo que se base en el incremento gradual de confianza y utilizar Lenddo únicamente como una fuente de captura de información alternativa para otros fines. En lo referente al sistema, Amazon SageMaker fue el ganador de un proceso que utilizando ingeniería de requisitos estableció las necesidades de la Fintech y posteriormente evaluó las distintas posibles soluciones a través de un análisis de 8 variables, SageMaker obtuvo la calificación más alta de los evaluados. El sistema fue implementado exitosamente y no sólo podrá ser usado para el consumo masivo del modelo de crédito sino para cualquier otro modelo que quiera implementar la Fintech en un futuro.
Abstract (English): The present work is focused on a Fintech of a major Colombian bank which after the flexibilization of the Colombian law for the granting of microcredits decided to bring to the market a related product facing two main challenges: How to qualify people by asking them the least amount of possible information (user experience)? The second is: How to consume the model created in a high-performance service that allows online queries and adapting well to the existing software architecture? In this work a proposal for the solution of both challenges is presented. For the first challenge focused on the model, a model was created based on the use of the users in the application without the need to ask them for any additional information other than that granted at the time of registration, for the creation of the model a gradient descending algorithm was used known as Xgboost and its adaptation to SageMaker. As a result, an accuracy of 65% was obtained, compared to 63.46% of the model developed by Lenddo, a supplier hired by the Fintech. It was concluded that models that use alternative variables for granting are not a good option to be used as the main scoring model but as a complement to traditional models that serve to increase financial inclusion. It was suggested to use a model based on the gradual increase of confidence and to use Lenddo only as a source of alternative information capture for other purposes. Regarding the system, Amazon SageMaker was the winner of a process that using requirements engineering established the needs of the Fintech and later evaluated the different possible solutions through an analysis of 8 variables, SageMaker obtained the highest rating of those evaluated. The system was successfully implemented and can not only be used for the massive consumption of the credit model but for any other model that wants to implement the Fintech in the future.
Description: 70 páginas
URI: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2376
Citation: Fernández Palacio, A. (2019). Propuesta metodológica para la creación e implementación en producción de un modelo de otorgamiento crediticio utilizando variables alternativas en una entidad financiera (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2376
Location: INFO0072
Appears in Collections:Ingeniería de Sistemas y Computación

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