Maestría en Analítica Aplicada · 2026

Asignación de tasas de interés en créditos de consumo utilizando aprendizaje automático basado en sensibilidad al precio y riesgo crediticio

Resumen

Las entidades financieras en Colombia enfrentan el reto de incrementar la ren tabilidad de sus portafolios de crédito y mejorar la aceptación de sus ofertas. Las estrategias tradicionales de fijación de precios, centradas exclusivamente en el riesgo crediticio, no consideran adecuadamente la sensibilidad de los clientes a las tasas de interés. Este proyecto desarrolla un modelo predictivo que integra el riesgo y la sensibilidad al precio para asignar tasas de interés personalizadas en créditos de consumo de bajo monto. La metodología incluyó el tratamiento de datos desbalanceados (16.6 % de acep tación) mediante la técnica IR-SMOTE y la evaluación de dos estrategias de opti mización de hiperparámetros sobre un algoritmo ExtraTreesClassifier: un enfoque de aprendizaje automático automatizado (Naive AutoML) y una búsqueda siste mática por grilla (Grid Search).