GRILLA: Grouping Recall Least Lazy Algorithm. Modelo matemático para cobranza selectiva usando técnicas de aprendizaje automático

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dc.contributor.advisorQuintero Montoya, Olga Lucíaspa
dc.contributor.authorMoreno Zapata, Juan Sevastian
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 degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailjsmorenoz@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2021-06-16T20:52:23Z
dc.date.available2021-06-16T20:52:23Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionConsiderando las actividades misionales que tiene la empresa, en el ejercicio de efectuar el cobro de la cartera asignada al BPO, se han identificado clientes que requieren mayor grado de esfuerzo para lograr el objetivo de recaudo o abono a la obligación, adicional, se han observado clientes que no requieren gestión efectiva o su grado de esfuerzo es mínimo para cancelar el valor vencido o efectuar abonos, ya que ellos mismos se encargan de realizar sus pagos en periodos de tiempo determinados. En la actualidad el área de cobranza efectúa el proceso de recaudo a la cartera asignada sin un parámetro que indique cuales son los clientes que realizan sus pagos sin requerir gestiones catalogadas como efectivas, es decir, no necesitan ser contactados por asesor para cumplir con sus obligaciones, produciendo entonces un desgaste de tiempo del asesor de cobranza y un inconformismo por parte del cliente; por esta razón, se busca desarrollar un método matemático con técnicas de aprendizaje de máquinas que permita inferir que clientes cumplen con los criterios de auto cura.spa
dc.identifier.ddc006.31 M843
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/29867
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Administraciónspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectAuto curaspa
dc.subjectAbonospa
dc.subjectObligaciónspa
dc.subjectValor vencidospa
dc.subjectKnnspa
dc.subjectMétricasspa
dc.subjectCobranzaspa
dc.subjectAprendizaje de máquinasspa
dc.subject.keywordCall centerspa
dc.subject.keywordBPOspa
dc.subject.keywordRecallspa
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)spa
dc.subject.lembMODELOS MATEMÁTICOSspa
dc.subject.lembCOBRO DE CUENTASspa
dc.titleGRILLA: Grouping Recall Least Lazy Algorithm. Modelo matemático para cobranza selectiva usando técnicas de aprendizaje automáticospa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaInformespa

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