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Minería de datos de un banco - Coggle Diagram
Minería de datos de un banco
Características técnicas aplicables
Capacidad de explorar grandes volúmenes de datos financieros y transacciones en tiempo real
Procesamiento paralelo para analizar millones de operaciones bancarias simultáneamente
Integración de datos estructurados (cuentas, créditos) y no estructurados (comentarios, chats, reclamos)
Detección de patrones ocultos en comportamiento de clientes
Alta capacidad de almacenamiento y análisis histórico
Proceso KDD en el banco
Selección: Recolección de datos de clientes (cuentas, préstamos, tarjetas)
Preprocesamiento: Limpieza de datos (eliminar errores, duplicados, datos incompletos)
Transformación: Organización de datos en formatos analizables
Minería de datos: Aplicación de algoritmos para detectar patrones (fraude, riesgo crediticio)
Interpretación/Evaluación: Toma de decisiones (aprobar créditos, detectar fraudes, segmentar clientes)
Modelos de minería apropiados
📌 Supervisado
Clasificación de clientes (buen o mal pagador)
Predicción de riesgo crediticio
Detección de fraude (transacciones sospechosas)
📌No supervisado
Segmentación de clientes (clusters por comportamiento financiero)
Análisis de patrones de consumo
Identificación de grupos de clientes similares
Impacto en dependencias del banco
🏦 4.1. Área de Créditos
Esquema de análisis:
Modelos predictivos de riesgo
Scoring crediticio
Ejemplo:
Determinar si un cliente puede recibir un préstamo y con qué tasa de interés
🏦 4.2. Área de Seguridad (Fraude)º
Esquema de análisis:
Detección de anomalías
Análisis de comportamiento en tiempo real
Ejemplo:
Detectar una compra sospechosa en otro país y bloquear la tarjeta automáticamente
🏦 4.3. Área de Marketing
Esquema de análisis:
Segmentación de clientes
Análisis de comportamiento de consumo
Ejemplo:
Detectar una compra sospechosa en otro país y bloquear la tarjeta automáticamente