• Arquitectura empresarial en una microfinanciera en el Perú

      Burga Durango, Daniel Wilfredo; Santos Rodríguez, Brenda Alicia; Ugarte Robles, David Nigel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2019-06-14)
      El aumento de cartera pesada de clientes es un problema que se presenta en las empresas del sector microfinanciero, considerándose como una de las razones por las cuales muchas microfinancieras pequeñas entran en bancarrota y terminan traspasando sus deudas a otras con mayor poder adquisitivo. Existen algunas soluciones para el problema de cartera pesada, pero en su mayoría usan términos y conceptos de Economía, que no toman en cuenta la interacción o integración de los procesos principales de las microfinancieras, como la colocación de productos crediticios, iniciando por el diseño y elaboración de estos hasta la cobranza. Este trabajo propone una arquitectura empresarial como respuesta al aumento de cartera pesada. Es por ello por lo que se usarán los artefactos del marco de trabajo TOGAF, siguiendo su metodología ADM para el desarrollo de la arquitectura. Asimismo, se considerará el modelo de procesos presentes en el estándar BIAN para verificar su aplicabilidad en las microfinancieras al momento de establecer los procesos base. Como resultado final se obtuvo que la venta de cartera pesada se reduzca significativamente, debido a un mayor control del proceso y el uso de sistemas que permiten gestionar y conocer mejor a las personas que solicitan créditos, evitando futuros endeudamientos.
      Acceso abierto
    • Modelo de referencia para la protección de datos personales en el sector microfinanciero peruano

      Mansilla Lopez, Juan Pablo; Alejo Alarcón, Claudio Alfredo Aarón; Navarro Ruíz, Alan Jesús (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-11-30)
      La protección de datos personales consiste en resguardar la información de las personas en todo su ciclo de vida dentro de una entidad y emplearla únicamente para los fines por los cuales fueron proporcionados. Todas las empresas se convierten en titulares de bancos de datos personales al poseer información de sus clientes, colaboradores y/o proveedores, ya sea empleando tecnologías de información para su tratamiento, o documentos y almacenes físicos. La aplicación de las medidas de seguridad adecuadas para la protección de datos personales es de gran importancia en las organizaciones, en especial, en uno de los sectores de mayor crecimiento como es el microfinanciero. De lo contrario, pone en riesgo los derechos y libertades de las personas, además de recibir costosas sanciones económicas. En la presente tesis, se propone un modelo de referencia que brinda un conjunto de medidas legales, organizativas y técnicas para proteger los datos personales custodiados por una entidad microfinanciera, garantizando su adecuado tratamiento a lo largo de su ciclo de vida. Estas medidas están basadas en la Ley 29733 y su reglamento, ISO 27001, COBIT 5, NIST 800-53 y CIS CSC. El modelo de referencia fue implementado en una Cooperativa peruana de ahorro y créditos donde se recopiló información relacionada al tratamiento de datos personales, se evaluó el nivel de protección de datos personales y se implementó un plan de mejora. El resultado de la implementación fue un incremento del 57% en el nivel de protección de datos personales, alcanzando así un 74%.
      Acceso abierto
    • Modelo para la evaluación del riesgo crediticio para los clientes de las microfinancieras del Perú

      Díaz Sánchez, Carlos Federico; Alarcón Morales, Eduardo Manuel; Mora Ramos, Brian Javier (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2020-02-06)
      El riesgo crediticio es un problema que viene afectando a las microfinancieras desde su nacimiento debido a que existe una probabilidad de que el cliente no termine de pagar el préstamo llegando inclusive al cierre de alguna de estas instituciones. En el Perú, la totalidad de empresas financieras utilizan el índice de morosidad como un indicador para medir el porcentaje de créditos no pagados con respecto a la totalidad de colocaciones, siendo en las microfinancieras el doble de la banca regular. Por este motivo, en la presente investigación se diseña un modelo de predicción que permite una mejor toma de decisiones al momento de evaluar al prestatario, utilizando variables estándares y comunes, herramientas y algoritmos modernos que permitan una mejor evaluación de las variables con respecto a la información brindada. El resultado de la investigación muestra las variables y los porcentajes de predicción de pago con la información brindada por una microfinanciera aplicando el algoritmo de redes bayesianas. Para esto, este proyecto demostró la eficacia del modelo planteado como un medio para obtener una fuente fidedigna con respecto a la evaluación de los créditos de consumo de manera objetiva. El modelo cuenta con 5 etapas: 1. Los elementos de entrada; 2. El proceso de evaluación y el análisis; 3. Las regulaciones estandarizadas; 4. La arquitectura tecnológica; 5. Los elementos de salida. Como resultados se obtuve una predicción promedio de las prestatarios de un 63%; así mismo, se evaluaron otros factores del modelo como la sensibilidad y la especificidad que ayudaron a la construcción del mismo.
      Acceso abierto