Sistema experto basado en arboles de decisión para la asignación de crédito financiero
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Date
2012
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
Actualmente la obtención de resultados confiables en el momento de la decisión de asignación de crédito a un cliente en una entidad financiera, se ha convertido en un aspecto de vital relevancia para que dichas entidades sean consideradas poderosas y competitivas en el mundo moderno. A la hora de abordar este problema resulta obligado incorporar los conceptos implicados a sistemas expertos, arboles de decisión, crédito, así como también la identificación de los índices de entrada (información) correspondientes por cada cliente. En este trabajo se aborda el diseño de un sistema experto basado en árboles de decisión para la asignación de créditos financieros. El diseño ha sido realizado con un enfoque general, que permite su uso en cualquier área que se requieran índices de entrada por cada objeto que se esté analizando. Pero en este trabajo de investigación muestra su aplicación en la asignación de crédito financiero, sino también en cualquier problema en. La implementación de la solución se basa principalmente en el uso de los árboles de decisión, en especial, el algoritmo ID3, que fue el método fundamental para la construcción del sistema. Finalmente, se verificó la confiabilidad del sistema experto mediante el coeficiente alfa de Cronbach obteniendo un 85% de confiabilidad con lo cual corrobora nuestra hipótesis
Description
Currently obtaining reliable results at the time of the decision to grant credit to a customer at a financial institution, has become an aspect of vital importance for these entities to be considered powerful and competitive in the modern world. When boarding this problem it must incorporate the concepts involved in expert systems, decision trees, credit, as well as identifying input rates (information) for each client. This thesis addresses the design of an expert system based on decision trees for the allocation of financial credits. The design has been addressed with a general approach that allows its use in any area that required rates of entry for each object being analyzed. However, in this investigation we show its application in the allocation of credit. The implementation of the solution is mainly based on the use of decision trees, especially the ID3 algorithm was the fundamental method for the construction of the system. Finally, we verified the reliability of the expert system by the alpha Cronbach coefficient obtaining an 85% of reliability which corroborates our hypothesis
Keywords
Arboles de decisión, Crédito financiero