Sistema de recomendación de productos financieros en la organización bancaria Santander : Implementación de técnicas de aprendizaje automático

Abstract

El surgimiento de nuevas tecnologías y medios digitales ha generado un gran crecimiento en los volúmenes de datos con los que cuentan las organizaciones. Poder utilizarlos representa un gran desafío para estas. Por tal motivo, es importante contar con un entorno adecuado de gestión de los datos para que puedan ser recolectados, almacenados y procesados. El rápido avance tecnológico les ha permitido a las organizaciones explotarlos mediante diferentes técnicas, permitiéndoles identificar las preferencias de sus clientes. En particular, las organizaciones financieras, como es el caso del Banco Santander, también se encuentran entusiastas con esta posibilidad. En este contexto, el tema propuesto a desarrollar en el presente trabajo busca exponer el potencial de la utilización de grandes volúmenes de datos en una organización bancaria para el diseño eficiente de las campañas de venta. El objetivo buscado consiste en determinar cuál es el producto financiero de mayor preferencia por cliente en la organización Santander, implementando modelos de aprendizaje automático. Esto constituye un valor agregado para el diseño eficiente de una estrategia de venta en la organización. Con el fin de cumplimentar con el objetivo planteado, en primer lugar, se aborda la gestión de grandes volúmenes de datos en organizaciones bancarias. Luego se presentan los datos a utilizar y se describen los métodos a implementar. Finalmente se aplican estos y se evalúan los resultados obtenidos para la recomendación de productos. De esta manera, el uso de un sistema de recomendación permite identificar el producto de mayor preferencia para cada cliente, permitiendo realizar campañas eficientes de venta en la organización bancaria Santander.