SOLUCIÓN BASADA EN MACHINE LEARNING PARA PREDECIR COMPORTAMIENTO DE PAGO DE CUENTAS POR COBRAR EN UNA EMPRESA FINANCIERA

RODRÍGUEZ LÓPEZ, JAVIER (2024) SOLUCIÓN BASADA EN MACHINE LEARNING PARA PREDECIR COMPORTAMIENTO DE PAGO DE CUENTAS POR COBRAR EN UNA EMPRESA FINANCIERA. Maestría thesis, UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA.

Vista Previa

Text Tesis Javier Rodríguez López.pdf Download (2003Kb) | Vista Previa

Resumen

Poder predecir cuándo se pagará una factura se convierte en un punto crítico para las empresas dedicadas al factoraje. Este modelo de negocio se basa en la compra de facturas pendientes de empresas que tienen clientes que pagan lentamente y buscan aumentar el flujo de caja. Sin embargo, debido a la complejidad de los datos relacionados con las facturas y al hecho de que el proceso de toma de decisiones es complejo, realizar la predicción de que cuentas se pagarán a tiempo depende de la experiencia a nivel humano, lo que hace que el proceso sea largo y difícil de automatizar. En este trabajo se presenta un sistema end-to-end basado en Machine Learning (ML) que es capaz de ayudar a los ejecutivos a predecir el pago de facturas. Este sistema fue desarrollado en alianza con la empresa Blú Capital. El modelo fue construido usando la librería Scikit-Learn de Python, se usó el framework Flask de Python para el desarrollo de la aplicación encargada de realizar las inferencias y por otra parte se desarrolló una aplicación web cliente para recolectar la información necesaria para poder realizar dicha predicción. Se empleó la metodología CRISP-DM la cual cuenta con todos los pasos a seguir para entregar un sistema listo de ML para producción. Los resultados obtenidos de los algoritmos ML logran un rendimiento similar a los reportados en la literatura. Dada la naturaleza del problema de predicción, así como a requerimientos del cliente se proporciona además una capa de interpretabilidad mediante el uso de valores SHAP para comprender el papel que desempeñan las características en el resultado final, así como el uso del método LIME para la comprensión de predicciones locales.

Actions (login required)

Ver Objeto