Reseña

El riesgo crediticio es uno de los aspectos más críticos en la gestión financiera de las entidades que ofrecen productos y servicios de cré-dito, como las mutualistas. La capacidad de estas instituciones para identificar, gestionar y mitigar los riesgos asociados con la morosidad de sus clientes es crucial no solo para su sostenibilidad financiera, sino también para mantener la estabilidad del sistema financiero en su conjunto. En los últimos años, los avances tecnológicos y el acceso a grandes volúmenes de datos han permitido a las mutualistas y otras instituciones financieras adoptar técnicas avanzadas de modela-do para predecir y gestionar el riesgo crediticio de manera más efec-tiva.
Dentro de este contexto, el presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo algorítmico que permita predecir el riesgo cre-diticio en mutualistas, basándose en dos variables fundamentales: la morosidad y el rendimiento financiero. La morosidad, entendida co-mo el incumplimiento en el pago de las obligaciones crediticias, es un indicador clave de la calidad de la cartera crediticia de una entidad. Por otro lado, el rendimiento financiero refleja la capacidad de la entidad para generar ingresos y mantener su viabilidad a largo plazo. Ambos factores están estrechamente relacionados, y su análisis con-junto puede proporcionar una visión más precisa del riesgo crediticio que enfrenta una mutualista.
El enfoque adoptado en este estudio se basa en el uso de técnicas de aprendizaje automático, como la regresión con árboles de decisión, para modelar la relación entre la morosidad y el rendimiento finan-ciero. Estas técnicas permiten no solo identificar patrones complejos en los datos, sino también generar predicciones precisas sobre el comportamiento futuro de los clientes y su probabilidad de incum-plimiento. Además, el uso de algoritmos de aprendizaje automático facilita la integración de grandes volúmenes de datos, lo que permite a las mutualistas aprovechar al máximo la información disponible para tomar decisiones informadas y estratégicas.