Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para el análisis de los comentarios del cliente del segmento personas en Bancalibre

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dc.contributor.advisorLinares Ospina, Diego Luis
dc.contributor.advisorAlvarez Vargas, Gloria Inés
dc.contributor.authorArias Vergara, Juliana Andrea
dc.contributor.authorSalcedo Vaca, Carlos Andrés
dc.date.accessioned2025-10-22T14:53:03Z
dc.date.available2025-10-22T14:53:03Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractActualmente, se capturan y almacenan grandes cantidades de datos en formato texto, lo cual representa un reto significativo para su procesamiento. El análisis manual de estos datos consume demasiado tiempo y es poco práctico, por lo que es necesario desarrollar estrategias para mejorar estos procesos y obtener los resultados con mayor rapidez. En este trabajo se implementan técnicas avanzadas de ciencia de datos para analizar los comentarios escritos de los clientes del segmento de Personas de BancaLibre. La importancia de este estudio radica en la creciente necesidad de las entidades financieras de escuchar y analizar las opiniones de sus clientes para mejorar su experiencia, fidelización y satisfacción. Se aplican técnicas como el análisis de sentimientos, enfocado en el NPS Relacional para conocer la satisfacción del cliente con la empresa en general, y la inteligencia artificial (IA), para identificar en detalle los temas de mejora más recurrentes. El proceso comienza con la preparación del conjunto de datos, la selección e implementación de la técnica de IA adecuada, la evaluación del desempeño del modelo y finaliza con el desarrollo de una interfaz para la visualización de resultados. Se espera obtener un modelo que permita analizar de manera eficiente los comentarios de los clientes, identificar temas recurrentes y proporcionar una herramienta útil para apoyar la toma de decisiones orientadas a mejorar la experiencia del cliente. Las posibles aplicaciones de este trabajo incluyen áreas de la organización como Mercadeo, Estrategia comercial y Servicio al Cliente, que ven en esta información un beneficio para aplicar en sus procesos y su alcance en la escalabilidad con otros tipos de retroalimentación de clientes, ampliando así su impacto y utilidad.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent59 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/4947
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectComentarios del clientespa
dc.subjectSector financierospa
dc.subjectProcesamiento de Lenguaje Natural (NPL)spa
dc.subjectAnálisis de sentimientosspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectCustomer commentseng
dc.subjectFinancial sectoreng
dc.subjectNatural Language Processing (NLP)eng
dc.subjectSentiment analysiseng
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.titleAplicación de técnicas de inteligencia artificial para el análisis de los comentarios del cliente del segmento personas en Bancalibrespa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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