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Árbol de decisión: implementación en la economía digital

Árbol de decisión: cómo ejecutarlo en la economía digital 

En las entidades financieras, cada una de las operaciones involucra una toma de decisiones según la complejidad de las situaciones. Para facilitar el proceso, existe una metodología que permite tomar el camino más adecuado: el árbol de decisión 

Se trata de una herramienta predictiva muy usada en la economía digital para optimizar la experiencia de usuario (UX) y evaluar el riesgo crediticio. Incluso, con los avances en la inteligencia artificial (IA), este modelo puede predecir mejores decisiones, basadas en la ciencia de datos (UNIR, 2023; IBM, s.f.; Omatech, 2022).  

Conoce aquí cómo implementar un árbol de decisión en la economía digital y algunas recomendaciones para su ejecución.  

Cómo implementar el árbol de decisión en la banca digital  

El árbol de decisión es una herramienta muy intuitiva que, con sencillas preguntas, traza el camino hacia una decisión final. Esta cuenta con una gran ventaja: descompone una gran decisión en múltiples decisiones sencillas, fáciles de tomar por el usuario. En la banca digital, la puedes implementar para (UNIR, 2023; Urrego y Yepes, 2021; Omatech, 2022; IBM, 2022; uFlow, S.f.):  

Procesar grandes volúmenes de datos   

El árbol de decisión es un algoritmo estadístico de machine learning (ML), una rama de la IA que permite procesar grandes volúmenes de datos. En la banca digital, esta herramienta ayuda a construir modelos predictivos de analítica de datos para Big Data. Esto, con la finalidad de pronosticar el valor de una variable en función de otras. 

Por ejemplo, predecir a qué usuarios se les debe ofrecer un determinado producto o servicio bancario. También, clasificar entre clientes y no clientes, o cuando son clientes premium y normales. Incluso, para clasificar transacciones bancarias realizadas en línea y el comportamiento de gastos de los usuarios. Por tanto, el árbol de decisiones permite maximizar la información de un conjunto de valores asociados con atributos predefinidos.  

Árbol de decisión para optimizar la experiencia de usuario  

El propósito de implementar un modelo de árbol de decisiones en la banca es prever cómo será el resultado si se realiza cierta acción. Es una herramienta potencial para mejorar la UX en aplicaciones y sitios web y ayudar al usuario a tomar decisiones. El modelo guía al usuario a la hora de abordar decisiones complejas: las simplifica en varias decisiones más sencillas. Esto reduce significativamente las demoras en las operaciones.   

Para eso, en cada nodo de decisión del árbol, el usuario puede elegir entre dos o más opciones para llegar a un nuevo nodo, y así sucesivamente hasta el nodo final que indica la mejor decisión. Como resultado, el árbol le indicará al usuario la elección que más le beneficia. Por ejemplo, puede ayudarle a decidir cuál producto o servicio bancario se ajusta a sus necesidades. Principalmente, con el análisis de datos según el comportamiento del usuario.  

Para evaluar el riesgo de créditos y préstamos  

Una de las aplicaciones que tiene el árbol de decisiones en la banca es evaluar el riesgo de créditos. Normalmente, un banco mantiene una base de datos históricos de clientes que han solicitado créditos y préstamos. En ella, se incluyen aquellos que reembolsaron el dinero y los que incumplieron los pagos. Utilizando un modelo de árbol optimizado con IA, es posible analizar las características de los clientes y predecir la probabilidad de que los solicitantes cumplan o no los pagos.  

Por ejemplo, el árbol de decisión permite a la banca implementar criterios como:  

  • Definir los límites permitidos del valor del préstamo o crédito.  
  • Cumplir una normativa estricta, como no otorgar créditos ni préstamos a usuarios de una determinada edad.  
  • Ofrecer a sus usuarios modelos personalizados de créditos y préstamos que incluya cobro o formas de pago, recuperación y otros. 
  • Establecer los límites generales del crédito o préstamo para su reembolso.  

 

Recomendaciones para la ejecución del árbol de decisión 

Para implementar el árbol de decisiones en la banca digital, es importante realizar un diagrama de flujo que proporcione una visión simplificada del proceso. Esta no es una herramienta lineal, por lo que aporta flexibilidad para explorar, planificar y predecir posibles resultados según el curso de las acciones. Algunas recomendaciones que debes tener en cuenta para su correcta ejecución son (Retos Directivos, 2021; Asana, 2021):  

  1. Establece un objetivo general en la parte superior o raíz del árbol de decisión. Este representa la gran decisión que se intenta tomar. 
  1. Identifica las posibles acciones que se llevarán a cabo para lograr las soluciones. Estas serán ramificaciones individuales del árbol que crearán decisiones más sencillas de tomar.   
  1. Determina las probabilidades de éxito de cada punto de decisión. Para eso, es importante investigar y predecir los resultados con mucha precisión.  
  1. Optimiza el árbol de decisiones a través de la IA. Esto es clave para ofrecer resultados basados en datos y minimizar errores.  
  1. Evalúa el riesgo frente a la recompensa. Para eso, es necesario calcular el resultado esperado de cada decisión. Esto minimiza el riesgo y aumenta la probabilidad de alcanzar un resultado positivo. 

El árbol de decisión es una herramienta que permite evaluar el proceso de   toma de decisiones en las operaciones. Sobre todo, en la banca digital para tomar mejores decisiones en aplicaciones y sitios web.  

Esto es clave a la hora de entender qué es una API y cómo, a través de datos, puede ayudar a que el usuario tenga una mejor experiencia y tome acciones para conseguir mejores oportunidades. Por eso, considerar su uso en la economía digital es clave para tener procesos eficientes.

 

Referencias Bibliográficas 

Asana. (2021, 6 de diciembre). ¿Qué es un árbol de decisiones? Un análisis de 5 pasos para tomar mejores decisiones. https://asana.com/es/resources/decision-tree-analysis 

IBM. (2022, 13 de septiembre). Utilización de árboles de decisión para evaluar riesgos de crédito. https://www.ibm.com/docs/es/spss-statistics/saas?topic=trees-using-decision-evaluate-credit-risk 

Omatech. (2022, 26 de julio). Ventajas del árbol de decisión. https://www.omatech.com/blog/2022/07/26/ventajas-del-arbol-de-decision/ 

Retos Directivos. (2021, 5 de noviembre). Árbol de decisiones: ejemplos de ventajas y pasos a seguir. EAE Business School. https://retos-directivos.eae.es/arbol-de-decisiones-ejemplos-de-ventajas-y-pasos-a-seguir/ 

UNIR. (2023, 10 de abril). Árboles de decisión: en qué consisten y aplicación en Big Data. https://mexico.unir.net/ingenieria/noticias/arboles-de-decision/ 

Urrego, M. y Yepes, E. (2021). Transformación Digital de la Banca: Modelo basado en Machine Learning para la clasificación de transacciones bancarias realizadas a través de PSE. Institución Universitaria Tecnológico de Antioquia. https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/handle/tdea/1953/TrabajoMaestria_Transformacion%20Digital%20de%20la%20Banca-final.pdf?sequence=1&isAllowed=y 

uFlow. (S.f.). Los 5 beneficios de implementar un motor de decisiones en bancos, fintechs y retails. https://www.uflow.biz/blog/5-beneficios-de-un-motor-de-decisiones-en-bancos-fintechs-y-retails/ 

 

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