Diseño de una metodología para la calificación de sujetos de crédito de la cooperativa de ahorro y crédito Ecuacredito en el Distrito Metropolitano de Quito, año 2025

Abstract

El presente proyecto tiene como finalidad desarrollar una metodología moderna y eficiente para la calificación de sujetos de crédito en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Ecuacrédito, situada en el Distrito Metropolitano de Quito, con una proyección hacia el año 2025. Este trabajo de integración curricular surge de la necesidad de mejorar los procesos actuales de evaluación crediticia, los cuales dependen de procedimientos manuales y criterios tradicionales que no permiten una adecuada precisión en la identificación de riesgos financieros. La dependencia de evaluaciones subjetivas por parte de los oficiales de crédito ha derivado en demoras significativas, errores de calificación y un aumento en los índices de morosidad, afectando la sostenibilidad de la cartera crediticia de la cooperativa. La nueva metodología propuesta integra análisis cuantitativos y cualitativos con tecnologías avanzadas, incluyendo inteligencia artificial (IA) para la evaluación predictiva del comportamiento crediticio. La solución se enfocará en la capacidad de pago, historial crediticio, estabilidad económica y otros factores clave, combinados en un sistema automatizado que optimiza el proceso de calificación. Además, se desarrollará un modelo de puntuación interna que categorizará a los solicitantes según su nivel de riesgo, brindando una base objetiva para la toma de decisiones crediticias... The purpose of this project is to develop a modern and efficient methodology for the qualification of credit subjects in the Ecuacrédito Savings and Credit Cooperative, located in the Metropolitan District of Quito, with a projection towards the year 2025. This research arises from the need to improve the current credit evaluation processes, which depend on manual procedures and traditional criteria that do not allow adequate precision in the identification of financial risks. The dependence on subjective evaluations by credit officers has resulted in significant delays, rating errors and an increase in delinquency rates, affecting the sustainability of the cooperative's credit portfolio. The proposed new methodology integrates quantitative and qualitative analysis with advanced technologies, including artificial intelligence (AI) for the predictive evaluation of credit behavior. The solution will focus on payment capacity, credit history, economic stability and other key factors, combined in an automated system that optimizes the qualification process. In addition, an internal scoring model will be developed that will categorize applicants according to their risk level, providing an objective basis for credit decision-making...