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dc.contributor.advisorVisurraga Agüero, Joel Martin
dc.contributor.advisorPereyra Acosta, Manuel Antonio
dc.contributor.authorPalomino Mendoza, Anthony Roberto
dc.date.accessioned2023-02-10T14:25:24Z
dc.date.available2023-02-10T14:25:24Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/106382
dc.description.abstractEl trabajo de investigación llamado Maching Learning en la mejora en la gestión de cobranza en la empresa Externa S.A.C. – Lima 2022, en cual la empresa tiene una deficiencia que aquejan en el proceso operativo de la gestión de cobranzas, la poca eficiencia de sus planes y estrategias aplicados diariamente no se reflejan en sus resultados, el bajo nivel de facturación de sus carteras y descontrol de los indicadores por asesor, ven afectados la rentabilidad de la empresa. Ellos requieren realizar actividades de cálculos especializados, predicciones y simulación para sus operaciones y estrategias diarias que faciliten la toma de decisiones, se tuvo como objetivo general Determinar de qué manera Machine Learning mejora en la Gestión de Cobranza en la empresa Externa S.A.C., Lima 2022. La investigación fue aplicada y de tipo de diseño es experimental puro y el enfoque a realizar es cuantitativo, la población es de 66 asesores de la empresa gestión de cobranza y la muestra de probabilístico simple, además la recolección de datos fue la guía de observación. Por lo tanto, los resultados fueron favorables por cada indicador y como resultados obtenidos y se concluye que el Machine Learning mejora significativamente la Gestión de Cobranza en la empresa Externa S.A.C., Lima 2022. Debido que los tres indicadores establecieron como una estructura fundamental en la gestión de cobranza, se evidencio los incrementos del asesor en un 33,24%, el 25,44% la productividad del asesor y finalmente el 56,21% en la rentabilidad por asesores_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectCobro de cuentases_PE
dc.subjectPlanificación estratégicaes_PE
dc.titleMachine learning en la mejora de la gestión de cobranza en la Empresa Externa S.A.C., Lima 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Informaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnología de la Informaciónes_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni10192315
renati.advisor.dni07268839
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0024-668Xes_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2593-5772es_PE
renati.author.dni46270127
renati.discipline612427es_PE
renati.jurorAcuña Benites, Marlon Frank
renati.jurorPereyra Acosta, Manuel Antonio
renati.jurorVisurraga Agüero, Joel Martin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligTecnologías de la información y comunicaciónes_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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