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Estrategias de optimización para canales transaccionales físicos en el sector bancario colombiano

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dc.contributor.advisorLópez Moreno, Ana María
dc.contributor.authorZapata Jiménez, John Fredy
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.creator.emailjfzapataj@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2025-09-01T20:59:46Z
dc.date.available2025-09-01T20:59:46Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionLa transformación digital está cambiando rápidamente el panorama de la banca tradicional, creando un dilema para las instituciones bancarias: integrar nuevos canales digitales o mejorar la distribución de los canales físicos existentes. Esta tesis explora cómo las técnicas de optimización multiobjetivo, como la programación lineal entera y la simulación estocástica de eventos discretos, pueden ayudar a resolver este dilema en el contexto del sistema financiero colombiano. En un entorno donde los hábitos de los clientes y los modelos de distribución están en constante evolución, los responsables de la toma de decisiones deben considerar el impacto de la tecnología, los costos de implementación y la adaptabilidad de los canales. Esta investigación aborda estos desafíos desarrollando un marco teórico basado en modelación heurística y técnicas avanzadas como el clustering y algoritmos NLP. El objetivo es ofrecer recomendaciones sobre cómo optimizar la distribución de canales transaccionales para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. La tesis se centra en cuatro objetivos específicos: recuperar y almacenar datos de transacciones de canales de distribución, preparar esta información para la modelación de clustering, desarrollar un modelo de optimización para la distribución de los canales físicos y analizar la información para segmentar los canales según el modelo de optimización. Optimizar los canales de distribución es esencial para mantener una ventaja competitiva en un entorno digitalizado. Al combinar canales digitales y físicos de manera eficaz, el sistema bancario actual puede mejorar la eficiencia operativa, ampliar su alcance y responder de manera más ágil a las demandas del mercado. Este estudio proporciona una perspectiva integral y soluciones prácticas para enfrentar los desafíos actuales en la distribución de canales transaccionales físicos en el sistema bancario colombiano.
dc.description.abstractDigital transformation is rapidly reshaping the landscape of traditional banking, creating a dilemma for financial institutions: integrate new digital channels or improve the distribution of existing physical ones. This thesis explores how multi-objective optimization techniques, such as integer linear programming and discrete-event stochastic simulation, can help address this dilemma within the context of the Colombian financial system. In an environment where customer habits and distribution models are constantly evolving, decision-makers must consider the impact of technology, implementation costs, and the adaptability of channels. This research addresses these challenges by developing a theoretical framework based on heuristic modeling and advanced techniques such as clustering and NLP algorithms. The aim is to provide recommendations for optimizing the distribution of transactional channels to enhance operational efficiency and customer experience. The thesis focuses on four specific objectives: retrieving and storing transaction data from distribution channels; preparing this information for clustering modeling; developing an optimization model for the distribution of physical channels; and analyzing the information to segment channels according to the optimization model. Optimizing distribution channels is essential to maintaining a competitive advantage in an increasingly digital environment. By effectively combining digital and physical channels, the banking system can improve operational efficiency, broaden its reach, and respond more agilely to market demands. This study offers a comprehensive perspective and practical solutions to address current challenges in the distribution of physical transactional channels in the Colombian banking sector.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/36674
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentÁrea Computación y Analíticaspa
dc.publisher.facultyEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingenieríaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abierto
dc.subjectDistribución
dc.subjectBanca
dc.subjectConsumo
dc.subjectModelado heurístico
dc.subjectOptimización de procesos
dc.subjectTécnicas de clustering
dc.subjectAlgoritmos de NLP
dc.subjectSector bancario colombiano
dc.subject.keywordDistribution
dc.subject.keywordBanking
dc.subject.keywordHeuristic modeling
dc.subject.keywordProcess optimization
dc.subject.keywordClustering techniques
dc.subject.keywordNLP algorithm
dc.subject.keywordBanc secto of Colombia
dc.subject.lembBANCOS - COLOMBIA
dc.subject.lembSISTEMA FINANCIERO - COLOMBIA - AUTOMATIZACIÓN
dc.subject.lembCANALES DE COMERCIALIZACIÓN - ASPECTOS FINANCIEROS - COLOMBIA
dc.subject.lembSERVICIOS FINANCIEROS - COLOMBIA
dc.subject.lembALGORITMOS - ASPECTOS FINANCIEROS
dc.titleEstrategias de optimización para canales transaccionales físicos en el sector bancario colombiano
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

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