Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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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 Tecnologías de asistencia para la discapacidad física asociada al envejecimiento: un estudio bibliométrico(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-12-17) Villalta Herrera, Carlos David; Hernández Cenzano, Carlos GuillermoLos objetivos de este estudio son conocer las características bibliométricas básicas de las Tecnologías de Asistencia para la discapacidad física asociada al envejecimiento; cómo colaboran los principales actores y qué temáticas han desarrollado, así como, cuáles son las temáticas emergentes en el dominio del conocimiento de este campo. Las preguntas de investigación fueron abordadas a través de un análisis bibliométrico. Se recuperaron los metadatos sobre la producción científica en Tecnologías de Asistencia para la discapacidad física asociada al envejecimiento entre el 2010 y el 2019 de la base de datos Web of Science. Se utilizaron los softwares VOSviewer y Gephi para la construcción y análisis con enfoque de redes sociales de las redes de colaboración y del dominio del conocimiento, y el sofware de programación R para el análisis estadístico. Se evidenció que, tal como lo predice la ley de Price, la producción científica en Tecnologías de Asistencia está vigente y en franco crecimiento, que la ley de Lotka no consigue explicar el patrón de producción de los autores porque sobreestima a los autores más productivos, y que la ley de Bradford logra predecir que existen pocas revistas que acumulan una parte importante del conocimiento generado. Respecto a los principales actores, Estados Unidos -y sus universidades- evidenció un mayor desarrollo en este campo del conocimiento y una mayor actividad e influencia en las redes de colaboración; Canadá también tuvo un desempeño relevante -considerando que tiene mucha menos población que el resto de países con buen desempeño en este campo (todos países desarrollados)-. Las temáticas abordadas corresponden principalmente al uso de tecnologías emergentes (como la inteligencia artificial, la realidad virtual y la realidad aumentada) en la mejora de la calidad de vida y la autonomía de las personas con discapacidad física asociada al envejecimiento. Por medio de este estudio se pudo conocer que las Tecnologías de Asistencia son un campo en rápido crecimiento y que responde a problemáticas que, de no abordarse adecuadamente, se acentuarán fuertemente en los próximos años con las implicancias sociales, económicas y políticas que eso significa. Aunque principalmente los países desarrollados están diseñando e implementando estrategias para fortalecer sus actividades de I+D+i en este subsector de salud, hay casos de países de renta media que se empiezan a involucrar en este campo. Debe entenderse que la producción tecnológica centrada en el usuario, la personalización en el diseño y el análisis desde la dimensión social de las problemáticas responden a las prácticas actuales, y son tendencias -presumiblemente- irreversibles.