Artificial Intelligence Solutions

Predicción de Límites Crediticios aplicado a Fintech & Blockchain

Descripción del proyecto

El cliente es una empresa emergente en la industria de Fintech, especializada en servicios financieros digitales con un enfoque en la integración de tecnología Blockchain. Una de sus principales ofertas es una tarjeta de crédito y el desafío que enfrentan es optimizar los límites de crédito de sus usuarios para maximizar la utilización de la misma y minimizar el riesgo de impago.

Desafío: Implementar un sistema de Machine Learning para predecir de manera precisa y eficiente los límites de crédito adecuados para los usuarios, basándose en una variedad de factores y datos históricos.

Ejecución

Solución: Desarrollo de un modelo predictivo de Machine Learning que analice datos de comportamiento financiero y transaccional para determinar los límites de crédito óptimos para cada usuario.

El proyecto se enfocó en la creación de un modelo de ML para predecir los límites de crédito, siguiendo estos pasos:

  1. Recopilación de Datos: Se recopilaron datos financieros y transaccionales de los usuarios, incluyendo historial de crédito, patrones de gasto, ingresos y obligaciones financieras, y transacciones.

  2. Preprocesamiento de Datos: Los datos fueron limpiados y preparados para el análisis. Esto incluyó la normalización de datos, el manejo de valores faltantes, y la transformación de variables categóricas en numéricas.

  3. Feature Engineering: Se identificaron características relevantes que podrían influir en la capacidad de pago y el riesgo crediticio del usuario, como la estabilidad del ingreso, el comportamiento de gasto, y el historial de transacciones.

  4. Modelado Predictivo:

    • Se implementaron algoritmos de aprendizaje automático supervisado para ajustar y evaluar el modelo basado en datos históricos.

    • Se emplearon algoritmos de regresión para predecir el límite de crédito basándose en los factores identificados.

    • Se utilizaron técnicas como Random Forest, Gradient Boosting y Redes Neuronales para modelar la relación entre las características de los usuarios y su comportamiento de crédito.

  5. Validación y Ajuste del Modelo: El modelo fue validado y ajustado para maximizar su precisión y minimizar el riesgo de sobreajuste. Se realizaron pruebas A/B para comparar el rendimiento del modelo con los métodos de asignación de límites de crédito actuales.

  6. Implementación y Monitoreo Continuo: El modelo se integró en el sistema de gestión de crédito de la tarjeta. Se estableció un mecanismo de monitoreo continuo para ajustar el modelo según las tendencias cambiantes del mercado y el comportamiento de los usuarios.

Resultados del proyecto

Resultado: Mejora significativa en la asignación de límites de crédito, aumento en la utilización de las tarjetas y reducción en el riesgo de impagos.

El proyecto permitió a la empresa Fintech establecer límites de crédito más precisos y personalizados para sus usuarios, lo que resultó en un mayor uso de las tarjetas y una mejor experiencia del cliente. Además, el modelo ayudó a identificar usuarios con mayor riesgo de impago, permitiendo a la empresa tomar medidas preventivas para mitigar este riesgo.

Listo para comenzar a trabajar junto a
Deep Wolf AI?

Lo que opinan nuestros clientes

John Carter
@johncarter
“Si quieres tener un producto estable y eficiente, te recomiendo trabajar con Deep Wolf AI. Los clientes pueden esperar un socio que sabe lo que hace.”
Andy Smith
@andysmith
“Su competencia en ciencia de datos y aprendizaje automático es insuperable. obtuvimos el mismo nivel de servicio que una empresa más grande que nosotros.”
Lily Woods
@lilywoods
“Pruébalos. No te decepcionarán. Los recomendaría a cualquiera.”
Sophie Moore
@sophiemoore
“El equipo de Deep Wolf AI piensa en ser un socio a largo plazo.”
Matt Cannon
@mattcannon
“Their drive was strong, and the whole team pushed their limits to meet deadlines and make everything work.”
Anne Meyer
@annemeyer
“Sin Deep Wolf AI no habríamos conseguido todos los datos exclusivos de las redes sociales que hoy ofrecemos a nuestros clientes.”

Centro de preferencias de privacidad

Necessary

Advertising

Analytics

Other