Inteligencia artificial y análisis predictivo: impulsores estratégicos para el sector bancario en Colombia
| dc.contributor.advisor | González Briñez, Mario Hernán | |
| dc.contributor.author | Benavidez Gil, Erika Nataly | |
| dc.contributor.author | Martínez Rodríguez, Yenzy Valeria | |
| dc.contributor.author | Segura Ortiz, Natali | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-02T13:47:48Z | |
| dc.date.available | 2024-09-02T13:47:48Z | |
| dc.date.issued | 2024-08 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad se ha evidenciado como la banca ha hecho un trabajo exhaustivo para poder mejorar sus herramientas digitales, sin embargo, esto no ha sido del todo solucionado, en el caso del sector bancario en Colombia, aún no se ha respondido en su totalidad a las necesidades específicas de cada segmento de usuarios. El implementar una inteligencia artificial de análisis predictivo para personalizar las interacciones bancarias y así poder optimizar procesos internos en el sector, tendrá como principal objetivo mejorar la satisfacción y lealtad de los clientes. Esto se proyecta realizar inicialmente utilizando la segmentación de clientes existentes y se aplicará la segmentación emitida por IA en práctica que evidenciará factores y patrones que ayudan a la creación de campañas de marketing personalizado, aumentando la gestión de relaciones con los clientes. Las soluciones que se plantean requieren una planificación, inversión adecuada y gestión efectiva, que generará un cambio organizacional e infraestructura tecnológica. Este enfoque integral asegurará que la banca colombiana maximice el valor de sus inversiones en IA y logre un crecimiento sostenible, cumpliendo con la seguridad de datos, mejorando la experiencia del cliente mediante chatbots y asistentes virtuales que automaticen tareas repetitivas, el avance significativo de las estrategias de marketing y la eficiencia operativa. | |
| dc.description.abstractenglish | Currently, it has been evident how banks have done exhaustive work to improve their digital tools, however, this has not been completely solved, in the case of the banking sector in Colombia, the specific needs of each user segment have not yet been fully addressed. The implementation of artificial intelligence predictive analysis to personalize banking interactions and thus optimize internal processes in the sector, will have as its main objective to improve customer satisfaction and loyalty. This is initially planned to be done using the segmentation of existing customers and the segmentation issued by AI will be applied in practice that will evidence factors and patterns that help the creation of personalized marketing campaigns, increasing the management of customer relationships. The solutions that are proposed require planning, adequate investment and effective management, which will generate organizational change and technological infrastructure. This comprehensive approach will ensure that Colombian banks maximize the value of their AI investments and achieve sustainable growth, complying with data security, improving the customer experience through chatbots and virtual assistants that automate repetitive tasks, significant advancement of marketing strategies and operational efficiency. | |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.degreename | Profesional en Marketing y Transformación Digital | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad El Bosque | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosque | spa |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repositorio.unbosque.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12495/12920 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas | spa |
| dc.publisher.grantor | Universidad El Bosque | spa |
| dc.publisher.program | Marketing y Transformación Digital | spa |
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| dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | en |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.local | Acceso abierto | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Análisis predictivo | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | Personalización financiera | |
| dc.subject | Retención de clientes | |
| dc.subject | Segmentación de clientes | |
| dc.subject.ddc | 382 | |
| dc.subject.keywords | Artificial analysis | |
| dc.subject.keywords | Artificial intelligence | |
| dc.subject.keywords | Customer retention | |
| dc.subject.keywords | Customer segmentation | |
| dc.subject.keywords | Financial personalization | |
| dc.title | Inteligencia artificial y análisis predictivo: impulsores estratégicos para el sector bancario en Colombia | |
| dc.title.translated | Artificial intelligence and predictive analytics: strategic drivers for the banking sector in Colombia | |
| dc.type.coar | https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.coarversion | https://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
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| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | spa |