Patrones de comportamiento de clientes con tarjetas de crédito de consumo con deterioro de calificación por riesgo utilizando K-means
| Autor | Diego Barragán Garnica |
| Cargo | Magíster en Finanzas. Financial Management Specialist at Banco Davivienda, Bogotá (Colombia) |
| Páginas | 7-37 |
Patrones de comportamiento
de clientes con tarjetas
de crédito de consumo con
deterioro de calificación por
riesgo utilizando K-means
Costumer behavior with credit cards with
deterioration of the risk rating using K-means
Diego Barragán Garnica*
* Magíster en Finanzas. Financial Management Specialist at Banco Davivienda, Bogotá
(Colombia). [diegobarragan 041@gmail.com]; [orcid id: 0000-0003-3308-5592]
Artículo recibido: 16 de mayo de 2022.
Aceptado: 25 de mayo de 2022.
Para citar este artículo:
Barragán Garnica, D. (2022). Patrones de comportamiento de clientes con tarjetas de crédito
de consumo con deterioro de calificación por riesgo utilizando K-Means. Odeon, 22, 7-37.
doi: ht tp s://do i.o rg /10. 186 01/17 941113. n22. 02
8
odeon, issn: 1794-1113, e-issn: 2346-2140, N° 22, enero-junio de 2022, pp. 7-37
Resumen
En este documento se presenta el análisis del comportamiento de los clientes
con tarjetas de crédito de una institución financiera colombiana con base en su
calificación de riesgo de crédito, a través de la aplicación del modelo de ma-
chine learning no supervisado denominado K- mea ns. Se obtienen clústeres de
clientes que permiten identificar sus patrones de comportamiento.
Palabras clave: modelo K-means; machine learning; tarjetas de crédito;
calificación de riesgo de crédito.
Clasificación j el: C63, C69, C88, C89.
Abstract
This document presents the analysis of the behavior of cardholders of a Colombian
financial institution based on their credit risk rating through the application of
the unsupervised machine learning model called K-means. Clusters of clients
are obtained that allow identifying their behavior.
Key words: K-means; machine learning; credit cards; credit score.
jel classi fication: C63, C69, C88, C89.
Introducción
La gestión de riesgo de crédito, a través de los sistemas de administración de
riesgos, contribuye a la estabilidad del sistema financiero; sin embargo, como
en todos los mercados, esto no contempla su eliminación, pero sí permite a las
instituciones de crédito detectar, mitigar y contar con la información histórica
de la evolución de sus indicadores1. Por otro lado, los sistemas de administra-
ción de riesgo deben considerar aspectos tanto cuantitativos como cualitativos,
siendo esta gestión un proceso integral que permite una adecuada medición. A
lo largo del tiempo, para las instituciones y los establecimientos de crédito, el
sistema de administración y gestión del riesgo de crédito se ha convertido en uno
de los pilares estratégicos de continuo monitoreo, que preserva la estabilidad del
sistema financiero y que, bajo una buena gestión, contribuye a mayores utilidades
1 Según lo establecido en el capítulo ii de la Circular Básica Contable y Financiera (Circular
Externa 100 de 1995) de la Superintendencia Financiera de Colombia, capítulo que introduce
las Reglas relativas a la gestión del riesgo crediticio.
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