3. Licenciatura
URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/7312
Explorar
3 resultados
Resultados de búsqueda
Ítem Texto completo enlazado Viabilidad de modelos de Machine Learning en el sector Fintech Crediticio Peruano: una aproximación a través de la vigilancia tecnológica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-16) Herrera Ortega, Ryan André; Hernández Cenzano, Carlos GuillermoEl presente trabajo de investigación desarrolla un estudio de vigilancia tecnológica aplicado a la búsqueda de nuevas formas de detectar casos de fraude y de mejorar la calificación crediticia de clientes dentro del ecosistema fintech de créditos, además de ofrecer un marco general de oportunidades y desafíos para su implementación en dicho sector. Dicho procedimiento toma como referencia artículos científicos, los cuales se someterán a análisis para detectar aportes clave para el objetivo en cuestión. Respecto del macroentorno nacional descrito por el análisis PESTEL, la población nacional está mostrando una tendencia marcada al uso de la banca digital como herramienta para realizar actividades financieras, desde transferencias hasta la solicitud de créditos, así como la construcción de modelos de negocio disruptivos a partir de la explotación de nuevas tecnologías y del conocimiento de segmentos de valor con demanda insatisfecha de servicios financieros, como en el caso de las PyMEs y la población no bancarizada. No obstante, los elevados casos de fraudes digitales y porcentajes de morosidad elevados, observados sobre todo en la banca empresarial y en delitos como la usura en los préstamos gota a gota, limitan el crecimiento sostenido de la tendencia descrita, ocasionando cierta aversión a la adopción de tecnologías digitales en la banca y la temprana desaparición de modelos de negocio disruptivos. Asimismo, la poca investigación a nivel Perú respecto del tema limita las oportunidades de explotación de información y conocimiento, lo cual se traduce en la escasez de capital humano especializado en tareas de investigación y desarrollo. Sobre el análisis bibliométrico y de patentes, se determinó que modelos de clasificación como redes neuronales, árboles de decisión (junto a su variante de bosques aleatorios) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) son las mejores herramientas para la detección de fraudes y la clasificación crediticia. Asimismo, la combinación de estos modelos con potenciadores como los algoritmos genéticos y el uso de técnicas de boosting otorga mejores resultados de eficiencia y permite minimizar los falsos positivos y negativos dentro del análisis. Por otro lado, el uso de algoritmos generativos de información, como las redes neuronales generativas (GNN) y sus variantes, permite mitigar riesgos de sobreajuste en los modelos antes descritos mediante la reducción de sesgo con la generación de nuevas muestras a partir de la información existente. Finalmente, es necesario destacar que conceptos de ingreso reciente, como el modelo GPT desarrollado por OpenAI y los nuevos sectores de negocio (a nivel de fintech) que Perú puede integrar, como el caso de cambio de divisas y las criptomonedas, deben funcionar como impulso para fomentar la investigación y la inversión en dichos campos por parte del ecosistema startup peruano, tanto para actualizar sus propuestas de valor como para incrementar el capital humano especializado en dichos temas.Ítem Texto completo enlazado Análisis bibliométrico de la Revista Peruana de Biología (2009- 2018)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-05-16) Effio Pangalima, Luis Fernando; Calderón Carranza, Mónica CeciliaEl objetivo de la tesis es elaborar un perfil bibliométrico de la Revista Peruana de Biología. El primer capítulo, que corresponde a la introducción, presenta un panorama general de la comunicación científica, de sus tendencias actuales y de la importancia del estudio de las revistas científicas, para lo cual se plantea la bibliometría como herramienta de análisis. El segundo capítulo desarrolla las bases teóricas de la bibliometría, así como sus aplicaciones, leyes, métodos y herramientas para la obtención de datos. Además, plantea la cuestión del alcance de la bibliometría para evaluar el impacto en lugar de calidad, así como algunas limitaciones y consideraciones importantes de carácter teórico. También trata aspectos generales de historia e importancia de la revista. Brevemente el capítulo tres describe el objeto de estudio de la presente investigación, la Revista Peruana de Biología. El cuarto capítulo aborda la metodología. Presenta un sistema de trabajo para la realización de un análisis bibliométrico y su aplicación para este caso específico. El quinto capítulo presenta y discute los resultados obtenidos detallando las cuatro variables analizadas, señalando además la influencia de la producción, la colaboración y la temática en el impacto. Finalmente, el sexto capítulo corresponde a las conclusiones. Este relaciona los resultados obtenidos con los objetivos trazados en la investigación, los cuales incluyen el centralismo de la publicación de Lima, la baja colaboración internacional y el alto impacto de los estudios realizados en Loreto y Áncash. Concluye con unas líneas de reflexión en torno al tema estudiado.Ítem Texto completo enlazado Análisis bibliométrico de la revista "Educación" de la Pontificia Universidad Católica del Perú (1992-2005)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-05-09) Blanco Olea, Fernando Sebastiánla presente investigación se propone establecer un panorama general de la revista Educación durante el periodo 19922005, basado en la medición de estas variables, de modo que se pueda vislumbrar su evolución con el paso de los años, y sacar a la luz sus fortalezas y carencias. De esta forma, la investigación pretende ser una herramienta útil para quienes corresponda implementar futuras mejoras en la revista, que propicien su fortalecimiento en el campo de la educación y su inclusión, en un futuro no muy lejano, en los principales índices de revistas científicas de la región.