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Generar un modelo de analítica que permita prever los posibles riesgos de impago en clientes con cartera al día y los clientes que han entrado en morosidad. Las organizaciones de gestión de carteras de entidades bancarias, como en este caso Interdinco, manejan un volumen de información considerable enfocados en el objetivo de su razón de ser, donde abordamos la recuperación de cartera vencida de los clientes. Para el desarrollo del proyecto, se tomó como base, datos relacionados con la gestión de cartera del banco Pichincha dentro de Colombia, analizando los datos del periodo comprendido entre el último trimestre del año 2021 y el primer trimestre del año 2022. Teniendo en cuenta la información recopilada, se desarrolló un modelo de análisis de la cartera en mora durante el periodo mencionado donde se evaluaron los productos con mayor y menor recaudo; en base a los datos recopilados, se exponen las posibles causas que presentan la mayoría de clientes para presentar la mora en los pagos y sobre esto se propone un proceso que permita mejorar el recudo de esta cartera. Para la visualización de los datos, haciendo uso de herramientas de análisis de datos, a través de graficas interactivas en un dashboard en PowerBI, proponemos un modelo de visualización de datos para el monitoreo y análisis de los diferentes aspectos en cuanto al cobro de cartera vencida y castigada. The portfolio management organizations of banking entities, like Interdinco, handle a important volume of information. Taking the database of Interdinco, we deal with the recovery of clients' overdue portfolio. For the development of the project, data related to the portfolio management of the Pichincha bank in Colombia was taken as a basis, analyzing the data of the period between the last quarter of the year 2021 and the first quarter of the year 2022. With the data collected, an analysis model of the delinquent portfolio was developed during the mentioned period where the products with the highest and lowest collection were evaluated; Based on the data collected, the possible causes presented by the majority of clients to present late payments are exposed and on this a process is proposed that allows improving the collection of this portfolio. For the visualization of the data, using data analysis tools, through interactive graphs in a dashboard in PowerBI, we propose a data visualization model for the monitoring and analysis of the different aspects regarding the collection of overdue portfolio |
