Procesamiento y Transformación de Datos para la Predicción de Riesgos de Crédito Empresarial

Abstract

El objetivo de este proyecto es desarrollar una herramienta automatizada para la extracción, análisis y presentación de datos financieros utilizados en la evaluación de riesgos crediticios en el sector financiero. El propósito es optimizar el proceso de recopilación de información, mejorando la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones sobre la concesión de créditos. Mediante la automatización de la recolección y el análisis de los datos presentes en los "credit packs", la herramienta permitirá evaluar de manera rápida y confiable la solvencia de los clientes, reduciendo el riesgo asociado con las operaciones financieras. Además, se busca simplificar el acceso a la información relevante, mejorando la capacidad de los analistas para tomar decisiones informadas. El proyecto tiene como fin último proporcionar a las instituciones financieras una solución que les permita gestionar y evaluar los riesgos crediticios de manera más eficaz, mejorando los tiempos de respuesta y aumentando la transparencia en los procesos de financiación. De este modo, el proyecto también se alinea con la necesidad de incorporar soluciones innovadoras en un entorno de toma de decisiones cada vez más impulsado por datos.

The objective of this project is to develop an automated tool for extracting, analyzing, and presenting financial data used in credit risk evaluation within the financial sector. The aim is to optimize the process of gathering information, improving efficiency and accuracy in decision-making regarding credit approvals. By automating the collection and analysis of data present in "credit packs," the tool will enable quick and reliable evaluation of customer solvency, reducing the risk associated with financial operations. Additionally, it seeks to simplify access to relevant information, enhancing analysts' ability to make informed decisions. The ultimate goal of the project is to provide financial institutions with a solution that allows them to manage and evaluate credit risks more effectively, improving response times and increasing transparency in financing processes. In this way, the project also aligns with the need to incorporate innovative solutions in an increasingly data-driven decision-making environment.