Autorizada la entrega del proyecto del alumno: Carlos de la Vega Arroyo EL DIRECTOR DEL PROYECTO. José Ángel Olivas Varela.

Transcripción

1 Autorizada la entrega del proyecto del alumno: Carlos de la Vega Arroyo EL DIRECTOR DEL PROYECTO José Ángel Olivas Varela Fdo: Fecha: / / Vº Bº del Coordinador de Proyectos Eduardo Alcalde Lancharro Fdo: Fecha: / /

2 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO TÉCNICO EN INFORMÁTICA DE SISTEMAS PROYECTO FIN DE CARRERA SISTEMA EXPERTO DE GESTIÓN BANCARIA AUTOR: CARLOS DE LA VEGA ARROYO MADRID, SEPTIEMBRE DE 2009

3 AGRADECIMIENTOS Agradezco a todas esas personas que me han ayudado de un modo u otro para que este proyecto haya seguido adelante. A mis padres y hermana, por darme la oportunidad de poder realizar mis estudios en esta Universidad y por apoyarme. A todos mis amigos, que habéis estado en los buenos y en los malos momentos, animándome y alegrándoos por mí. Especial mención entre éstos a Laura, por tener tanta paciencia conmigo en clase y fuera de ella y a Elena, Juan Car, Javi, Daniel y Alberto por estar siempre ahí cuando se os necesitaba. A mi Director y a mi Coordinador de proyecto, por guiarme en la ejecución de este proyecto y darme las claves para conseguir finalizarlo con éxito. A todos vosotros, GRACIAS I

4 RESUMEN DEL PROYECTO El proyecto Sistema Experto de Gestión Bancaria consiste en el desarrollo de un Sistema Experto que tiene como principal objetivo contribuir a la toma de decisiones en el área bancaria respecto de las solicitudes de préstamos hipotecarios y de tarjetas de crédito en sus diversas modalidades. Su misión es poner en manos del experto especializado en la materia una herramienta que ayude a la toma de decisiones, ofreciendo de modo objetivo y consistente una propuesta de resolución de los casos planteados. La aplicación que sirve de base al Sistema Experto capta la información a través de la grabación de datos por parte del usuario mediante el interfaz gráfico y, en su caso, de las bases de datos del Sistema, dando como resultado la decisión propuesta sobre la solicitud planteada. En el primero de los ámbitos tratados, la gestión de préstamos hipotecarios, se graba en el sistema por parte del usuario la información relativa al préstamo solicitado, tanto los aspectos relativos a cuantía y plazo del préstamo como el detalle de valoración del bien inmueble soporte de la operación. Si el solicitante es cliente, a partir de la grabación de su NIF, el Sistema procesa toda la información contenida en sus bases de datos y, considerando los datos específicos del préstamo solicitado, aporta una propuesta de decisión sobre la solicitud del préstamo manifestando su concesión o denegación. Si el solicitante no es cliente de la entidad, se ha de efectuar una grabación complementaria de los datos económicos más relevantes, al no estar en la base de datos de la entidad, y el Sistema opera de forma similar al caso anterior para llegar a la propuesta de decisión. Adicionalmente, el Sistema aporta una pantalla informativa al gestor bancario sobre los trámites a llevar a cabo en caso de aprobación definitiva de la operación. En el segundo de los aspectos contemplados, la gestión de tarjetas de crédito para clientes de la entidad, el Sistema opera a partir de la grabación del NIF del cliente y accediendo a las bases de datos del Sistema en las que consta la información sobre la actividad económica y relación con la entidad del cliente, propone una decisión sobre la concesión o no de la tarjeta de crédito y, en caso informativo, la modalidad de tarjeta concedida dentro de la gama existente. Adicionalmente al funcionamiento de la aplicación como Sistema Experto en sentido estricto, se ha enriquecido su aportación mediante utilidades de información que se contemplan en la aplicación y que pueden ser de gran ayuda para el gestor bancario. II

5 En concreto se ofrece la opción de disponer de Estadísticas de los datos más relevantes de los clientes bancarios utilizando como criterio la zona geográfica en que operan. Se ofrecen valores medios de los epígrafes más importantes de gasto e ingreso de los clientes, así como aspectos de morosidad y riesgo. Ello permitirá al gestor una comparación global en pantalla por estratos geográficos. Igualmente, la aplicación ofrece estadísticas por epígrafes económicos determinados, a elección del usuario. Una última utilidad la aporta la posibilidad de disponer en pantalla de los datos particularizados de cada cliente, organizados en función de su naturaleza. La memoria del proyecto abarca tanto la materia específica correspondiente a la Inteligencia Artificial como la información conceptual más relevante de la materia bancaria, detallando las fases o etapas que se han ido siguiendo para el desarrollo del Sistema experto. Tras un primer apartado en el que se abordan los objetivos del proyecto, se plantea de modo exhaustivo la Descripción del problema a tratar, presentando los fundamentos más importantes del dominio sobre el que versa el Sistema Experto, es decir, el sistema bancario. Bajo el título general de Estado del arte se introducen los fundamentos a tener en cuenta respecto de la Inteligencia Artificial y, concretamente los Sistemas Expertos, así como lo relativo al KDD y fundamentalmente las técnicas de minería de datos. Se aborda a continuación en la memoria la descripción de las fases de desarrollo de la construcción del Sistema Experto. Se pueden citar como fases fundamentales del Proyecto la adquisición del conocimiento, su representación y razonamiento, la implantación de la aplicación y su evaluación. Previamente a todo ello se explicita el estudio de validación efectuado a través del Test de Slagel. La adquisición del conocimiento se ha realizado fundamentalmente a través de un experto bancario con acreditada experiencia en la gestión de productos financieros y atención directa al cliente, así como en planificación de acciones de marketing. Se ha complementado la información a través de fuentes bibliográficas, dada la complejidad del tema en cuestión. La representación del conocimiento se lleva a cabo en forma de reglas de producción por ser la forma más adecuada a la naturaleza del dominio en cuestión y a los objetivos del Sistema Experto. La implantación de la aplicación hace referencia al software que va a constituir la aplicación informática. La aplicación en la que consiste el Sistema Experto se ha realizado utilizando el lenguaje de programación JAVA, lo que ha permitido crear una interfaz de usuario sencilla y amigable para una mejor aceptación de la herramienta en el ámbito laboral. III

6 Para la codificación de las reglas de producción se ha utilizado el lenguaje CLIPS (C Language Integrated Production System), que es un entorno de programación diseñado para escribir aplicaciones de Sistemas Expertos debido a su portabilidad, extensibilidad, capacidades y bajo coste. Para la integración de las reglas de producción con el lenguaje de programación JAVA se utilizará el motor de inferencias JESS que posee métodos específicos para su interacción con JAVA. Las bases de datos están creadas en el programa Microsoft Access Por último, se hace referencia a la evaluación y pruebas del Sistema Experto. Es una parte esencial para verificar y validar el Sistema y acreditar su usabilidad y utilidad para los objetivos propuestos. El contraste de validación se ha llevado a cabo a través de la comparación de resultados del Sistema Experto sobre casos históricos cuya decisión final adoptada era conocida y se ha comprobado su identidad con la decisión propuesta por el Sistema Experto. Igualmente se han efectuado pruebas de validación sobre casos aleatorios, comprobando la correspondencia entre la decisión propuesta por el Sistema Experto y la decisión del experto humano. IV

7 ABSTRACT The project "Sistema Experto de Gestión Bancaria" is the development of an expert system whose main objective is to contribute to decision-making in the banking area in respect of applications for mortgage loans and credit cards in its various forms. The mission is to put in the hands of experts in the field a tool to help decision making by providing objective and consistent way of a proposed resolution of the cases. The application with which the expert system captures the information through the recording of data by the user through the graphical interface and, where appropriate, the database system, resulting in the proposed decision on the request raised. In the first of the issues involved, the management of mortgage loans is recorded in the system by the user information requested on the loan, both aspects of the loan amount and term as detailed valuation of the property holder operation. If the applicant is a client, from the recording of their ID, the system processes all the information in their databases and, considering the specifics of the loan requested, makes a decision on the request stating the loan was granted or refusal. If the applicant is not a client of the entity, must make an additional recording of relevant economic data, not being in the database of the entity, and the system operates in a similar manner as above to get proposed decision. Additionally, the System Information screen provides a bank manager on the steps to be taken in case of final approval of the transaction. In the second of the aspects covered, the management of credit cards for customers of the entity, the operating system from recording the ID of the client and accessing the databases of the system in which the information about the activity economic entity and relationship with the client, a proposed decision on the grant or not the credit card and, if information, the type of card issued within the existing range. In addition to functioning as the application of expert system in the strict sense, has been enriched by its contribution to earnings information contained in the application and can be very helpful to the bank manager. In particular, offers the option to make statistics of the most important data of bank customers using the area as a criterion in which they operate. Provides average values of the most important items of expenditure and income of customers, as well as default risk. This will allow the manager to display in a global comparison by geographic strata. Similarly, the application offers certain economic statistics section, a user's choice. V

8 An ultimate utility provides the possibility to display the data particularized for each client, arranged according to their nature. The memory of the project includes a specific matter relating to artificial intelligence as the most relevant conceptual information relating to bank detailing the stages that have been following the development of Expert System. After an initial paragraph that addresses the objectives of the project is a comprehensive description of the problem to be addressed by presenting the most important bases of the domain which focuses on the expert system, THAT IS the banking system. Under the general heading of estado del arte foundations are introduced to take into account for Artificial Intelligence and Expert Systems specifically, as regards the KDD () basically techniques and data mining. Is addressed below in the description of the memory development stages of building the expert system. We can cite as a key phases of the Project acquisition of knowledge representation and reasoning, the implementation of the APPLICATION and evaluation. Prior to all this explains the validation study conducted through the Test Slagel. The acquisition of knowledge has been done primarily through a banking expert with proven experience in managing financial products and direct attention to the client as well as planning marketing activities. Information has been supplemented through literature, given the complexity of the subject matter. Knowledge representation is done in the form of production rules as the most appropriate to the nature of the domain in question and the objectives of the expert system. The implementation of the application refers to software that will be the application The application in which the expert system has been made using the Java programming language, which has created a simple user interface and a more friendly acceptance of the tool in the workplace. To codify the rules of production has been used language CLIPS (C Language Integrated Production System), which is a programming environment designed for writing applications Expert systems due to its portability, extensibility, capabilities and low cost. VI

9 For the integration of production rules with the Java programming language uses the JESS inference engine which has specific methods for interacting with JAVA. The databases are created in the Microsoft Access Finally, reference is made to the evaluation and testing of the expert system. It is an essential part to verify and validate the system and demonstrate its usability and usefulness to the proposed objectives. The contrast of validation carried out through the comparison of results of expert system on historical cases whose final decision was known and has been verifying their identity with the proposed decision by the expert system. Have also been conducted validation tests on random instances, checking the correspondence between the decision proposed by the expert system and human expert's decision. VII

10 ÍNDICE 1. Introducción y objetivos Introducción Motivación Objetivos del proyecto Descripción del problema a tratar Concepto de Sistema Financiero y Sistema Bancario Préstamos hipotecarios La tarjeta de crédito El Sistema Experto de Gestión Bancaria y la toma de decisiones Estado del arte Sistemas Expertos Minería de Datos Viabilidad del proyecto Definición de las características Asignación de pesos Evaluación Sistema Experto de Gestión Bancaria Adquisición del conocimiento Representación del conocimiento Razonamiento Minería de datos VIII

11 6. Implantación Referencias metodológicas en la Ingeniería del Software y en la Ingeniería del Conocimiento Metodología de desarrollo del Sistema Experto de Gestión Bancaria Explicación detallada de la fase de Implantación Ejemplos de código Estructura de la aplicación Evaluación y pruebas Procesos para la evaluación Evaluación práctica del Sistema Experto Ejemplos de validación del Sistema Experto de Gestión Bancaria Expresión gráfica de resultados de la Evaluación Planificación y presupuesto Planificación Presupuesto Conclusiones Resumen de conclusiones Grado de cumplimiento de los objetivos Bibliografía Anexos I.- Manual de usuario II.- Glosario III.- Índice de figuras..196 IX

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13 P á g i n a 2 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS 1.1 Introducción El Sistema Experto de Gestión Bancaria que constituye el fundamento de este Proyecto, es una herramienta que pretende contribuir a la toma de decisiones en el dominio bancario. Su finalidad genérica es aportar soluciones en el ámbito de los servicios financieros de la entidad bancaria, fundamentalmente en su área de negocio encargada de la gestión de préstamos y créditos. Adicionalmente, se le añadirán a las características propias de un Sistema Experto, unas utilidades de carácter estadístico que permitirán al gestor bancario disponer de información económica y patrimonial de los clientes de la entidad atendiendo a criterios geográficos, mediante el cálculo de valores medios de los distintos conceptos económicos que engloba la actividad bancaria: ingresos, gastos, morosidad, El Sistema Experto se podría plantear en una primera aproximación como un programa de ordenador que contiene los conocimientos de un especialista humano en un determinado campo de aplicación. Se trata de un modelo computarizado de las capacidades de razonamiento y habilidades en resolución de problemas del especialista humano. En un planteamiento inicial del tema, se tiene que valorar que se ha de construir un Sistema Experto que sea capaz de resolver el problema de la toma de decisiones de modo similar al experto humano. No conviene olvidar desde un principio que el Sistema Experto plantea también limitaciones, tales como su falta de creatividad o su carácter limitado a las parcelas del conocimiento para las que fue creado. Antes de iniciar la construcción del Sistema Experto se debe estudiar su viabilidad, es decir, si es factible su realización. Ayudado de las herramientas y tests específicos para esta materia se determinará si el Sistema Experto de Gestión Bancaria es posible, está justificado y es apropiado y adecuado según la naturaleza del tema a tratar. La aplicación en la que consiste el Sistema Experto de Gestión Bancaria recogerá desde el interfaz de usuario la información necesaria para iniciar el proceso y mediante un proceso de inferencia obtendrá las conclusiones sobre la decisión a adoptar. En cuanto a la metodología de desarrollo de la construcción del Sistema Experto de Gestión Bancaria, se pueden describir las siguientes fases:

14 P á g i n a 3 Adquisición del conocimiento: La adquisición del conocimiento necesario para el desarrollo del Sistema Experto es un reto fundamental por la complejidad del dominio bancario. Para esta tarea se cuenta fundamentalmente con la colaboración de un experto bancario con experiencia en la gestión de esta área. La información obtenida del experto tendrá que ser complementada con fuentes bibliográficas muy diversas, fundamentalmente prensa y manuales. A través de entrevistas, no estructuradas en una primera fase y más estructuradas a medida que el proceso de adquisición del conocimiento avanza, se captará la información o conocimiento necesario para cumplir los objetivos propuestos. Representación del conocimiento: La representación del conocimiento se va realizar mediante reglas de producción. A través de los contactos con el experto y estudiada la naturaleza del dominio y los objetivos del proyecto, parece el método más adecuado para el desarrollo posterior de la aplicación correspondiente. Razonamiento: El razonamiento consiste en definir cómo se va a utilizar el conocimiento almacenado para obtener conclusiones a partir de unos hechos. Se trata de inferir conclusiones a partir de ciertas premisas. La base de hechos se constituye mediante la información del usuario a través de la interfaz gráfica y los datos obtenidos de las bases de datos. El motor de inferencia va a tener como tarea interpretar y aplicar las reglas de conocimiento de acuerdo a la base de hechos. Para ello, ha de seleccionar las reglas disponibles, determinar cuáles son las aplicables y seleccionar por último la regla a aplicar. Procesos de minería de datos: Para el desarrollo del Proyecto es esencial la utilización de técnicas de KDD (Knowledge Discovery in Databases), fundamentalmente para la recogida e integración de datos, constitución de bases de datos y desarrollo de técnicas de minería de datos. La información de los clientes bancarios se encuentra recogida en las bases de datos de la entidad bancaría. Se ha de efectuar en primer lugar un proceso de recopilación de datos e integración. Este proceso tiene gran complejidad por la abundancia de datos disponibles de cada cliente y su heterogeneidad. Se pretende manejar en torno a registros correspondientes a 100

15 P á g i n a 4 clientes. Tras el proceso de selección, limpieza y transformación de datos, se podrá disponer de un conjunto de datos almacenados en bases de datos a efectos de que una vez traducidos los patrones a reglas, el Sistema Experto pueda cumplir su finalidad. Implementación de la aplicación: En esta fase se lleva a cabo la creación de la base de conocimientos, la creación del motor de inferencia, el desarrollo del programa y la evaluación y validación del sistema. La aplicación en la que consiste el Sistema Experto se realizará utilizando el lenguaje de programación JAVA. La selección de este lenguaje se debe a la mayor familiaridad con su uso y también a que presenta numerosas prestaciones para la creación de interfaz gráfica. Por otra parte, para la creación de las reglas de producción se utilizará el lenguaje CLIPS (C Language Integrated Production System), que es un entorno de programación diseñado para escribir aplicaciones de Sistemas Expertos debido a su portabilidad, extensibilidad, capacidades y baje coste. Para la integración de las reglas de producción con el lenguaje de programación JAVA se utilizará el motor de inferencias JESS que posee métodos específicos para su interacción con JAVA. Las bases de datos se construirán en Microsoft Access. Evaluación y validación: El Sistema de Experto de Gestión Bancaria deberá ser evaluado para garantizar su correcto funcionamiento. Básicamente consistirá en llevar a cabo las pruebas de verificación, validación, y análisis de usabilidad y utilidad del Sistema.

16 P á g i n a Motivación Las razones que han llevado a plantear la elaboración y desarrollo de este Proyecto han sido de diversa índole. En primer lugar, en el proceso de aprendizaje informático que se produce a lo largo de los cursos de la carrera y en el contexto de las diversas asignaturas que se estudian, ha producido un especial interés y curiosidad todo lo concerniente al tratamiento de las bases de datos, fundamentalmente en lo relativo al lenguaje de programación JAVA. Es fundamental la aportación que se puede prestar al desarrollo de las actividades industriales y de servicios a través de la gestión adecuada de bases de datos de información que permitan un acceso rápido y eficaz a los distintos datos. Como herramienta imprescindible para el tratamiento de grandes volúmenes de información, también resulta interesante acercarse al conocimiento de las técnicas de KDD y concretamente al ámbito de la minería de datos. La posibilidad de conocer y profundizar en las técnicas de recopilación, integración y selección de la información, así como las técnicas específicas de minería de datos, es un aliciente para el desarrollo de este Proyecto de construcción de un Sistema Experto de Gestión Bancaria. Igualmente resulta muy atractivo el carácter interdisciplinar que puede requerir el desarrollo del Proyecto, dada la presencia de elementos de áreas tales como Economía de la Empresa, Estadística Empresarial,... Esto puede redundar en una formación académica más completa y que integre aspectos no exclusivamente informáticos. Como muestra evidente de este carácter interdisciplinar, el dominio sobre el que va a versar el Proyecto es el área de gestión bancaria. Suscita igualmente gran curiosidad todo lo relativo al Sector Financiero, de gran actualidad en los últimos tiempos. Conocer y comprender sus distintos componentes, sus funciones y objetivos, los mecanismos de su funcionamiento e incluso su particular argot, son un reto que contribuye a incrementar el interés por desarrollar un proyecto en este área de actividad. Por último, los temas relativos a la Inteligencia Artificial siempre han suscitado el interés y el deseo de poder completar la formación en esta materia.

17 P á g i n a Objetivos del proyecto El objetivo general del proyecto es la construcción de un Sistema Experto para la gestión bancaria que sirva como eficaz herramienta en la toma de decisiones relativas al subsistema de gestión de préstamos y créditos bancarios. Adicionalmente, se presenta como objetivo complementario el ofrecer al gestor bancario un conjunto de estadísticas relativas a los clientes de la Entidad bancaria que abarquen de modo interrelacionado datos personales, económicos y patrimoniales de los clientes, en relación a su ubicación geográfica para propiciar el conocimiento segmentado de la clientela y potenciar la toma de decisiones y el diseño de políticas bancarias globales y sectoriales. Este objetivo general se debe desglosar en objetivos específicos atendiendo a los dos grandes aspectos que abarca el Proyecto y a efectos de una evaluación final de su cumplimiento: Objetivos del Sistema Experto de Gestión Bancaria: Contribuir a poner en relación el complejo y especializado mundo del dominio bancario con el mundo de la Inteligencia Artificial y en concreto de los Sistemas Expertos. Poner a disposición del gestor bancario de una herramienta eficaz de apoyo a la toma de decisiones en las solicitudes de concesión de préstamos hipotecarios, tanto a los clientes de la entidad bancaria como a solicitudes efectuadas por nuevos clientes. Poner a disposición del gestor bancario de una herramienta eficaz de apoyo a la toma de decisiones en las solicitudes de concesión de instrumentos de pago y crédito (tarjetas de crédito) por parte de los clientes de la entidad bancaria. Objetivos a conseguir mediante las utilidades estadísticas del Proyecto: Ofrecer al gestor bancario un análisis segmentado de los clientes de la entidad bancaria por zona geográficas, a efectos de disponer de una visión global de sus características personales y económicas más relevantes para la toma de decisiones en el dominio bancario. Fundamentalmente ha de abarcar valores medios sobre Ingresos y Gastos desglosados en sus grandes bloques y valores medios sobre morosidad para el análisis de riesgos. Ofrecer al gestor bancario una visión comparativa de los valores medios más relevantes de los distintos atributos de la clientela bancaria de cada subzona geográfica, en relación con los valores medios que se obtienen en el estrato geográfico superior (Comunidad Autónoma).

18 P á g i n a 7 Ofrecer al gestor bancario un resumen de la información particularizada de cada cliente de la entidad bancaria, conteniendo datos personales y profesionales y los ratios económicos derivados de su actividad con la entidad bancaria en un período de tiempo anual.

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20 P á g i n a 9 2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA A TRATAR 2.1 Concepto de Sistema Financiero y Sistema Bancario El Sistema Financiero puede definirse en una primera aproximación como el conjunto de instituciones que actúan como intermediarias, captando recursos de los ahorradores y encauzándolas hacia la financiación. Se sitúan dentro de un marco institucional que viene dado por la Comisión Nacional del Mercado de Valores, (CNMV). El Banco de España es la institución encargada de la inspección de las sociedades mediadoras del mercado de dinero, banca privada, cajas de ahorros, En consecuencia, su función es poner en contacto las unidades superavitarias y las unidades deficitarias de fondos y posibilitar su trasvase de unas a otras, tanto para aumentar el consumo de unas unidades como para posponer el consumo de otras de uno a otro periodo. Si no existiera el Sistema Financiero, sólo se podría gastar en un período concreto en relación a la capacidad de generación de renta. Esta función de redistribución la realiza el sistema financiero a través de la compraventa de activos en los mercados. El proceso que se genera en los mercados financieros se puede sintetizar en el siguiente esquema: Figura 1: Mercados financieros En cuanto a su composición, el sistema financiero se compone de tres elementos principales: Las instituciones financieras Los mercados financieros Los activos o productos financieros.

21 P á g i n a Las instituciones financieras En España las instituciones financieras son entidades especializadas cuya principal actividad se centra en la mediación entre los prestamistas y los prestatarios de la economía, transformando o emitiendo activos financieros que colocan entre los ahorradores y obteniendo recursos que invierten prestándolos a otros inversores. El conjunto de instituciones financieras españolas, lo que se podría denominar como Sistema Bancario, lo forman los Bancos (137), las Cajas de Ahorro (47) y las Cooperativas de Crédito (83). La permanente transformación que se está produciendo en el Sistema Financiero Español hace que estas cifras puedan variar debido bancarias, a fusiones entre entidades, absorciones El conjunto de clientes bancarios supera los 30 millones, con más de oficinas bancarias y cajeros. Cada vez más se produce un incremento de clientes on-line, hoy en cifras superiores a los 3 millones y también de clientes de banca telefónica, con más de 8 millones de usuarios. Los rasgos distintivos de las entidades bancarias en España, se pueden apreciar analizando brevemente los siguientes aspectos: Forma jurídica: Los Bancos adoptan la forma jurídica de sociedades anónimas, las Cajas de Ahorro la forma de Fundaciones y las Cooperativas de Crédito el tipo de Sociedades cooperativas. División del capital social y base social: Los Bancos dividen su capital social en acciones (partes alícuotas del capital del banco) y las Cooperativas de Crédito mediante participaciones sociales. Las Cajas de Ahorro son entidades sin ánimo de lucro. La base social de los Bancos son los accionistas, mientras que en las Cooperativas de Crédito son los socios. En cuanto a las Cajas de Ahorro, son los impositores, los fundadores y los empleados. Órganos de gobierno: En los Bancos, los órganos de gobierno son la Junta de Accionistas y el Consejo de Administración. En cuanto a las Cajas de Ahorro, su esquema organizativo de gobierno se configura a partir de la Asamblea General y el Consejo de Administración. Por su parte, las Cooperativas de Crédito tienen una Asamblea General y un Consejo Rector.

22 P á g i n a 11 Finalidad: Este aspecto es esencial para entender la diferencia entre cada uno de los integrantes del Sistema Bancario. La finalidad de los Bancos es maximizar el valor-beneficio para los accionistas. Es lo que se denomina dividendo o cantidad que retribuye al final de cada ejercicio económico a cada acción. Es, en resumen la participación en beneficios. Por el contrario, las Cajas de Ahorro son entidades sin ánimo de lucro y su finalidad es la realización de una obra social. En cuanto a las Cooperativas de Crédito, su misión es servir a las necesidades financieras de los socios. Las funciones que van a cumplir estas entidades son: Adecuar las necesidades de prestamistas y prestatarios en cuanto a cantidades, plazos y forma de remuneración, por su función de transformación de activos (captan recursos de los ahorradores y los utilizan para financiar necesidades financieras). Gestión de los mecanismos de pagos de la economía a través de tarjetas de crédito/débito, cheques, transferencias, Los mercados financieros Sin entrar en un análisis detallado de un tema tan especializado y complejo, pueden definirse con carácter general los mercados financieros como el conjunto de mercados que tienen como materia prima el dinero y los diversos activos y disponibilidades líquidas, valores mobiliarios y otras formas de activos financieros. En estos mercados, las transmisión de los recursos se instrumenta a través de los activos financieros, que representan derechos de cobro frente a un tercero. Las funciones principales de los mercados financieros son: Poner en contacto a los distintos agentes económicos: prestatarios, prestamistas, Constituirse en mecanismo de fijación de precios de activos. Proporcionar liquidez a los activos si el mercado se encuentra desarrollado. Para que este funcionamiento sea correcto, el mercado debe ser transparente (posibilidad de obtener información relativa al mercado de una forma fácil, barata y rápida), libre (no existencia de limitaciones de entrada o salida de compradores y vendedores, respecto a poder negociar plazos y cantidades deseadas y en cuanto a la formación del precio), profundo (que existan suficientes órdenes de compra y de venta) y flexible (cualquier variación en el precio

23 P á g i n a 12 de un activo como resultado de desequilibrios temporales en las órdenes de compra y venta provoca que aparezcan rápidamente nuevas órdenes de compra o de venta que lo devuelven al equilibrio) Los activos financieros Podrían definirse los activos financieros como títulos emitidos por las unidades de gasto y que se constituyen como un pasivo para las mismas. Los activos y los pasivos financieros constituyen las dos caras de una misma moneda: inversión-financiación. Los activos financieros cumplen dos funciones principales: Transferir fondos entre los diferentes agentes económicos, de los superavitarios a los deficitarios. Se convierten así en instrumentos idóneos de canalización del ahorro. Transferir los riesgos del emisor de los activos (pasivos) al receptor de los mismos. Las características principales de los activos financieros se concretan en: Liquidez: Mide la facilidad de conversión en dinero líquido de una forma rápida y sin merma de valor. Riesgo: Posibilidad de que el emisor incumpla lo pactado, es decir, el pago del principal y los intereses. El riesgo va a depender de la solvencia del emisor y de las garantías que se incorporen al activo financiero. Rentabilidad: Es la capacidad del activo para producir intereses u otros rendimientos. Se pueden clasificar los activos, en función de la rentabilidad, en activos con rentabilidad fija o con rentabilidad variable, según se asegure desde su emisión una rentabilidad o dependa de circunstancias no valorables inicialmente. La liquidez y la rentabilidad suelen tener una relación inversa. Sin entrar en un análisis detallado de cada uno de ellos, por exceder el tema del objetivo de esta introducción, se enumeran a continuación los principales activos financieros ordenados de mayor a menor liquidez: Moneda metálica y billetes. Depósitos a la vista, de ahorro y a plazo: Son los pasivos emitidos por las entidades del sistema bancario a través de los cuales captan los fondos necesarios para su actividad. Pagarés del Tesoro: activos públicos a corto plazo emitidos por el Estado. Pagarés de empresas o bancos.

24 P á g i n a 13 Letras de cambio: documento cambiario emitido por bancos, empresas,...con carácter ejecutivo y considerado como un título valor a la orden. Deuda Pública: títulos emitidos por el Estado o las Comunidades Autónomas. Acciones: parte alícuota del capital social de una sociedad anónima. Préstamos: entrega de una cosa fungible o no que una persona hace a otra con la obligación por parte del receptor de devolverla pasado un tiempo, adicionando una cantidad en concepto de intereses. 2.2 Préstamos hipotecarios Concepto general de préstamo bancario y tipos de préstamos Tal y como se ha explicado en la introducción anterior, las instituciones financieras efectúan entre otras funciones, un proceso de transferencia de fondos entre los ahorradores que depositan el dinero en la entidad (pasivo del banco) y los solicitantes de financiación para adquisición de bienes. Técnicamente es lo que se denomina préstamo bancario y lo concede la Entidad Bancaria (prestamista) a una persona determinada para que disponga de una cierta cantidad de fondos que el prestatario recibe en ese momento a cambio de unos intereses y comisiones determinados y hasta una fecha, denominada vencimiento, en que tiene que devolverlos. El prestatario (persona que recibe el dinero en préstamo) tiene el derecho contractual de recibir los fondos desde el primer día. En una primera aproximación, los préstamos pueden clasificarse en dos grandes apartados: Préstamos personales: Se trata de préstamos que se conceden para la adquisición, normalmente, de bienes fungibles y con la garantía personal del prestatario. La persona que recibe el préstamo utilizará la financiación recibida para la adquisición de bienes tales como vehículos, muebles o el abono de servicios del tipo de reparaciones, pago a agencia de viaje, Puede solicitarse en estos préstamos que el prestatario añada a su garantía personal, la garantía de un avalista. Préstamos hipotecarios: Se trata de préstamos que se conceden contra una garantía hipotecaria. Se utilizan, con carácter general, para financiar la adquisición de una vivienda o bien inmueble.

25 P á g i n a 14 Como se ha indicado anteriormente, el prestatario se compromete a devolver la cantidad recibida y los intereses, que se pueden definir como la cantidad que se paga como remuneración por la disponibilidad de una suma de dinero tomada en concepto de préstamo. Su justificación nace de la consideración de retribución del factor capital. El interés es el origen de la renta generada por las instituciones bancarias, que toman dinero con pago de intereses pasivos y lo prestan con el cobro de intereses activos. Para el cálculo de los intereses a abonar, surge el concepto de tipo de interés. Es un concepto fundamental en la teoría económica pues representa el precio del dinero y permite cuantificar, generalmente en tanto por ciento anual, las cantidades que el deudor habrá de pagar al acreedor-además de la devolución del principal- como retribución del capital recibido a crédito. Puede tratarse de interés simple o compuesto. El tipo de interés fluctúa en función de la liquidez de las entidades financieras y de las previsiones de las autoridades monetarias; de modo que será tanto más bajo cuanto mayor sea la liquidez y cuanto mayor sea el propósito de impulsar la actividad productiva o la recuperación después de una crisis. En resumen, su cuantía nace de la influencia y conjunción de diversas variables económicas, políticas y financieras, en un proceso complejo y cada vez más globalizado. Efectivamente, el tipo de interés que establece el Banco Central Europeo sirve como marco inicial de referencia para el establecimiento de los tipos de interés que las entidades financieras nacionales acuerdan para las operaciones que llevan a cabo en su ámbito de actuación. Atendiendo al modo de establecimiento del tipo de interés de las operaciones de préstamo, los préstamos pueden clasificarse en dos grandes apartados: Préstamos a tipo de interés fijo: El tipo de interés se cuantifica y establece a priori en el documento contractual del préstamo y se mantiene fijo en todo el plazo de vigencia de la operación. Es decir, prestatario y prestamista acuerdan a priori el precio de la operación. Préstamos a tipo de interés variable: El tipo de interés varía a lo largo de la vida del préstamo y se referencia a un determinado índice, que se acuerda y establece en el documento contractual del préstamo. Es bastante frecuente la existencia de préstamos mixtos, con un primer período en el que se fija un tipo de interés fijo y para el resto del tiempo el tipo de interés se convierte en variable.

26 P á g i n a 15 Además del pago de intereses, el prestatario ha de abonar otro tipo de gastos que conlleva la operación de préstamos y que se pueden englobar con carácter general en el término comisiones. En concreto, es frecuente tener que abonar una cuantía por comisión de apertura del préstamo, es decir, por formalizar la operación. Se suele cifrar en un porcentaje sobre la cuantía del préstamo. También suele existir una comisión de cancelación anticipada que, como su nombre indica, ha de abonar el prestatario si decide unilateralmente rescindir el contrato de préstamo y devolver la cuantía pendiente en un momento distinto del previsto como vencimiento. Es una cancelación del préstamo que se penaliza con el abono de una comisión que, igualmente, se suele fijar en términos porcentuales respecto de la cantidad pendiente de amortizar a la fecha en que se rescinde el contrato de préstamo por abono de la cantidad pendiente. Para disponer de un indicador que ofrezca una referencia real del coste de la operación de préstamo y que acumule el efecto del tipo de interés y la incidencia de las comisiones a abonar obligatoriamente, surge el concepto de Tipo Anual Equivalente (TAE). La legislación española en materia financiera obliga a que se explicite en todos los contratos financieros el TAE, como signo de transparencia para el prestatario, que dispondrá del precio cierto de la operación que suscribe Estudio detallado del préstamo hipotecario El préstamo hipotecario es un producto que ha de considerarse estratégico para las entidades financieras por cuanto posee algunas características especiales: Proporciona una inversión estable, dado el largo plazo de estas operaciones. Es un producto con una calidad de riesgo superior a la media del resto de operaciones que realizan las instituciones bancarias. Se produce una vinculación del cliente con la entidad durante un periodo de tiempo muy dilatado, impulsando con ello la venta cruzada de otros productos y servicios financieros. El préstamo hipotecario es una operación de activo compuesta por dos contratos que se formalizan simultáneamente:

27 P á g i n a 16 Contrato de préstamo: El Banco (prestamista) entrega una suma de dinero determinada con la obligación del que la recibe (prestatario) de devolverla en el plazo y condiciones convenidos. Contrato de hipoteca: La hipoteca es un derecho real de garantía que, para asegurar el cumplimiento de una obligación, otorga a su titular el poder sobre una cosa inmueble, que le permite realizarla si aquella se incumple. Se trata, en conclusión, del establecimiento de una garantía que posee el prestamista y que puede ejecutar si no le reintegran las cantidades establecidas como pago por el prestatario. Para que la hipoteca quede válidamente constituida, debe ser otorgada en escritura pública ante Fedatario Público (Notario) e inscribirse en el Registro de la Propiedad. Para establecer las condiciones financieras a considerar en los préstamos hipotecarios, el elemento fundamental es la valoración del tipo de interés. El tipo de interés que se establece en la operación de préstamo hipotecario puede fijarse a tipo fijo, es decir, el interés permanece invariable durante toda la vida del préstamo, o a tipo variable, en cuyo caso el interés se pacta referenciándolo mediante un determinado mecanismo de revisión. Un caso frecuente es ofrecer tipos de interés fijos y además reducidos como estrategia comercial durante un período inicial corto (seis meses o un año) y aplicar posteriormente un tipo de interés variable. El tipo de interés variable se referencia a un determinado índice. En general, un préstamo hipotecario puede indiciarse sobre cualquier referencia objetivamente calculada, a condición de que en el momento de cada revisión, y previamente a la aplicación del nuevo tipo, se informe al cliente de cuál es el tipo de interés a aplicar a su operación. No obstante, el Banco de España recomienda la utilización de algunos índices concretos. En este caso no es preciso comunicar a los clientes el nuevo tipo a aplicar, ya que dicho organismo publica mensualmente en el Boletín Oficial del Estado los valores correspondientes a los índices recomendados. En cualquier caso, los periódicos de información general, en sus páginas económicas, suelen informar sobre el valor de estos índices periódicamente. En todas las operaciones de préstamo hipotecario es preciso pactar un índice sustitutivo que se aplicará en caso de desaparición del índice principal (así sucedió en el año con el índice MIBOR).

28 P á g i n a 17 Los principales índices homologados por el Banco de España son los siguientes: IRPH Bancos: Es el tipo medio de los préstamos hipotecarios a más de tres años concedidos por los Bancos en el mes de que se trate para la adquisición de vivienda libre. IRPH Cajas: Concepto similar al anterior, referido a las Cajas de Ahorro, en lugar de a los Bancos. Conjunto de Entidades (ICE): En este caso se computan la totalidad de operaciones de Bancos y Cajas de Ahorro. Tipo activo de referencia de las Cajas de Ahorros (CECA): Se define como el 90% de la media entre el tipo medio de los préstamos personales contratados entre 1 y 3 años y el tipo medio de los préstamos hipotecarios contratados a más de 3 años. Deuda Pública: Es el tipo de rendimiento interno en el mercado secundario de deuda a plazos comprendidos entre 2 y 6 años. Mibor: Se mantiene como índice homologado para las operaciones formalizadas con anterioridad al 1 de enero del año Euribor a un año: Es la referencia interbancaria a un año. Se calcula como la media aritmética simple de los valores diarios de los días con mercado de cada mes, del tipo de contado publicado por la Federación Bancaria Europea para las operaciones de depósito en euros a plazo de un año, calculado a partir del ofertado por una muestra de bancos para operaciones entre entidades de similar calificación. Es el índice actualmente más utilizado en las operaciones de préstamo hipotecario. En las operaciones a tipo de interés variable, el precio se fija referenciado a uno de los índices enumerados anteriormente, añadiendo un diferencial. Por ejemplo, se establece un préstamo hipotecario a interés variable del Euribor a un año + 0,45.

29 P á g i n a 18 Este diferencial es la cantidad que se añade al índice para calcular el interés a aplicar en operaciones a tipo variable. En la fijación de su cuantía, una vez decidida el índice de referencia, intervienen dos factores fundamentales: La frecuencia de revisiones: Normalmente se establecen revisiones anuales o semestrales. Si la periodicidad es anual el diferencial es ligeramente superior que si es semestral. El redondeo: Habitualmente se redondeaba el tipo de interés a aplicar, al alza o a la baja. Este redondeo solía quedar limitado a un máximo de 0,125 puntos. Por ejemplo, si el índice Euribor a un año en el momento de la revisión se cifra en 3,15% y el diferencial es de +0,55, el tipo de interés a aplicar sería, en un primer cálculo, del 3,70%. Si hay establecida clausula de redondeo al alza a múltiplos de 0,25 puntos, el tipo efectivo a aplicar a la operación sería del 3,75%. La legislación en esta materia ha ido configurando una situación más restrictiva y protectora del cliente bancario en términos de redondeo y en la actualidad se tiende a no utilizar esta clausula. Una vez calculado el tipo de interés o fijado su mecanismo de cálculo, la operación de préstamo hipotecario ya tiene precio cierto. No obstante, para tener completo el cuadro de condiciones económico-financieras de la operación, han de cuantificarse otros elementos que intervienen en el contrato de préstamo y que suponen obligaciones de contenido económico para el prestatario. Son las comisiones de la operación. Han de citarse dos tipos de comisiones que habitualmente figuran en el documento contractual de préstamo hipotecario: La comisión de apertura: El objetivo de esta comisión es que la entidad bancaria recupere los gastos de puesta en vigor de la operación. Algunas entidades bancarias que han evaluado el coste total, suma de costes directos e indirectos, que les supone la puesta en marcha de una operación de esta naturaleza, lo han cifrado en cifras en torno a los 420 euros, por lo que su pretensión va a ser verse compensados al menos en esta cuantía media. La comisión de apertura se suele expresar en un porcentaje del importe del préstamo con un mínimo. Este último es de muy importante consideración especialmente en una operación de pequeño importe. Una expresión típica de esta comisión de apertura es cifrarla en el 1% con mínimo de 600 euros.

30 P á g i n a 19 La comisión de cancelación anticipada: Es la cuantía a abonar por el prestatario por cancelar el préstamo hipotecario antes de su fecha de vencimiento. Se cifra habitualmente en porcentaje sobre la cuantía que se abona anticipadamente. Dado que las operaciones de préstamo hipotecario se suelen formalizar a plazos muy dilatados, es frecuente la cancelación anticipada, ya sea parcial o total. Además, el marco legislativo fiscal que la ley del Impuesto de la Renta de las Personas Físicas (IRPF) establece para los pagos por préstamos hipotecarios de adquisición de vivienda habitual, estableciendo deducciones cuantitativamente importantes pero con limitaciones de cuantía, hace que sea común que el sujeto pasivo del impuesto calcule cada año la cuantía máxima a amortizar del préstamo que permite deducciones y, en consecuencia, efectúe cancelaciones anticipadas parciales al final de cada ejercicio económico. La comisión de cancelación anticipada suele cifrarse en el intervalo 0.5%- 1% de la cantidad cancelada anticipadamente. Con la fijación de la cuantía del préstamo, el tipo de interés y las comisiones, el marco financiero de la operación de préstamo hipotecario queda precisado en su totalidad. Para proporcionar una mayor transparencia de las condiciones financieras de la operación, la legislación en esta materia ha ido exigiendo un mayor nivel de concreción en todos los apartados del contrato y, en concreto, se ha establecido como imperativo legal que sea obligatorio expresar la Tasa Anual Equivalente (TAE) como parámetro de medida de la operación en su conjunto, a efectos de que el ciudadano pueda comparar en términos homogéneos las distintas ofertas que publicitan los bancos y cajas de ahorro. Ahora bien, hay que efectuar algunas precisiones sobre la representatividad de la TAE en los préstamos hipotecarios. Teniendo en cuenta que la mayoría de operaciones de préstamo hipotecario se realizan a tipo variable (más del 85 % de las que se formalizan anualmente), para calcular la TAE hay que tener en cuenta, además del tipo de interés inicial y de las comisiones de apertura, el índice y el diferencial aplicados. Como el valor que va a tener en cada periodo de revisión dicho índice, no es posible lógicamente conocerlo a priori, tampoco es posible tener una evaluación exacta del TAE total de la operación y únicamente se puede disponer del TAE del período inicial. Esto resta algo de efectividad a esta tasa, pero aún así es de gran interés conocer su cuantía. También hace que esta tasa pierda algo de efectividad el hecho de la existencia de otros factores que no se computan en su cálculo, como por ejemplo los honorarios de tasación del bien, los gastos de gestoría y la comisión de cancelación anticipada, y que cuantitativamente

31 P á g i n a 20 pueden tener relevancia y han de tenerse en cuenta para considerar cuál es la oferta de financiación más atractiva a la hora de suscribir un préstamo hipotecario. Otro aspecto importante a tener en cuenta en la configuración de la operación de préstamo hipotecario es el plazo. En la actualidad, los plazos de amortización de los préstamos hipotecarios se mueven entre los 10 y los 40 años. En los últimos tiempos se ha producido una tendencia al crecimiento en el tiempo de vida del préstamo debido a la necesidad de reducir las cuotas mensuales de abono del préstamo por la crisis económica existente en prácticamente todo el mundo y en tiempos pasados, pero cercanos, por el incremento de los tipos de interés de los préstamos; si bien, en este aspecto, en la actualidad se ha producido una importante disminución. Configurados todos los elementos del préstamo hipotecario: cuantía, tipo de interés y plazo, el cliente bancario ya conoce las cuotas mensuales a abonar. Excepcionalmente el préstamo se puede también contratar con un sistema de abono de cuotas trimestral, semestral o incluso anual Los cambios en la vida de los préstamos hipotecarios Aunque las operaciones de préstamo hipotecario se formalizan en unas condiciones determinadas, es posible que en el transcurso del tiempo se produzcan circunstancias económicas, cambios legislativos o modificaciones en las costumbres de los clientes bancarios que induzcan a los clientes a solicitar alteraciones en las condiciones pactadas inicialmente. Existen en este sentido tres posibilidades: Subrogación de deudor: Se produce cuando un cliente desea vender la vivienda sobre la que recae un préstamo hipotecario y se plantea que el comprador continúe atendiendo las cuotas derivadas de la operación o cuando un promotor inmobiliario vende viviendas que ha construido con financiación hipotecaria. La entidad que concedió el préstamo original tiene el derecho de aceptar o no la subrogación de deudor; decisión que tomará en función de las características del futuro comprador de la vivienda.

32 P á g i n a 21 Subrogación de acreedor: Desde mediados de los años 90, un cliente bancario puede traspasar su préstamo hipotecario desde una entidad financiera a otra con el fin de obtener un cambio de condiciones (interés, plazo o ambas a la vez) sin necesidad de cancelar el actualmente en vigor y formalizar uno nuevo, evitando de esta forma una serie de gastos notariales y registrales. El proceso se desarrolla a partir de una oferta vinculante que la entidad que esté dispuesta a subrogarse (entidad A) presentará al deudor, en la que constarán las condiciones financieras del nuevo préstamo. Si el deudor acepta la oferta, esta entidad A notificará tal oferta a la entidad acreedora (entidad B) requiriéndole simultáneamente para que entregue en un plazo de siete días una certificación del importe pendiente de dicho préstamo. Tras la entrega de dicha certificación, la entidad B tiene un plazo de quince días para formalizar con el deudor una novación del préstamo. La ventaja para el cliente es que se ahorra gastos al subrogarse y no tener que cancelar el préstamo. Sentencias judiciales le han otorgado a la entidad A el derecho a igualar la oferta e imposibilitar que el cliente cambie de entidad. Novación: Es un instrumento legal que permite modificar las condiciones contractuales de un préstamo hipotecario. Aunque es posible la novación de cualquiera de los parámetros del préstamo (plazo, importe, ) lo más habitual es la modificación de las condiciones económicas del mismo, sobre todo el diferencial o el índice de referencia. El cliente bancario intentará con estas medidas reducir la cuota periódica a satisfacer para la amortización del préstamo. Ha de tenerse en cuenta que estas operaciones producen una serie de gastos para el cliente bancario (Impuestos, honorarios notariales y registrales, gastos de gestoría, ), si bien la legislación española en materia fiscal concede ciertas exenciones y/o reducciones sobre las tarifas normales que se han de abonar por estas actuaciones Condiciones para la concesión de préstamos hipotecarios: La concesión de un préstamo hipotecario por una entidad bancaria requiere un estudio muy pormenorizado por parte de los responsables de gestión de las sucursales en las que se inicia el trámite de solicitud por parte del cliente bancario y en última instancia, por los responsables de riesgos de la Entidad. Ha de tenerse en cuenta que si bien el préstamo hipotecario está respaldado a nivel de garantía de impago por la propiedad del bien inmueble, la ejecución en

33 P á g i n a 22 subasta de este bien para resarcir a la entidad bancaria de la cantidad adeudada siempre origina una pérdida de valor para el banco pues difícilmente el banco consigue la totalidad de la deuda vencida e impagada. Además obliga a incurrir a la entidad bancaria en unos costes de gestión, de naturaleza fundamentalmente jurídica, difíciles de resarcir. En consecuencia, las unidades organizativas responsables de la concesión de estos préstamos deben ser muy meticulosas en la exigencia de condiciones para su definitiva contratación. Los aspectos más importantes que se evalúan para la toma de decisiones en este ámbito son: Ingresos del cliente bancario solicitante y relación entre dichos ingresos y las cuantías a desembolsar periódicamente por el préstamo: En este sentido, se efectúa una valoración de los ingresos del cliente, acreditados mediante la entrega de las 2 ó 3 últimas nóminas y de un certificado de la empresa para la que trabaja el solicitante, en el que se detallen los diversos aspectos integrantes de la relación contractual con el trabajador. Así, tipo de contrato, antigüedad en la empresa, ingresos brutos anuales del último período, Por otra parte, se exige al solicitante la entrega de la última declaración del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas. En caso de que el solicitante del préstamo sea un trabajador autónomo o empresario, se le solicitan los documentos acreditativos de su relación empresarial: declaración anual de Impuesto sobre el Valor Añadido, recibos acreditativos del pago del Impuesto sobre Actividades Económicas, declaración anual del Impuesto sobre Sociedades, en su caso, En caso de que el solicitante alegue la percepción de otros ingresos, deberá presentar la documentación correspondiente. Con toda esta información, los responsables bancarios tienen una valoración de ingresos del solicitante. Por otra parte, a partir de la cuantía solicitada y de las condiciones previstas para el préstamo hipotecario, es decir, plazo y tipo de interés, el gestor bancario obtiene la cuota periódica a abonar por el cliente para la amortización del préstamo. La relación porcentual entre el valor de estas dos variables: ingresos y cuota a abonar es un dato de vital importancia para la toma de decisiones sobre la concesión del préstamo hipotecario. Situación laboral: La relación contractual que mantiene el solicitante con la empresa en la que presta sus servicios puede ser variada. Así, puede tratarse de una relación estatutaria en su condición de

34 P á g i n a 23 funcionario público, una contratación mediante contrato laboral fijo, un contrato eventual, situación de jubilado, La mayor o menor estabilidad laboral y perspectiva de mantenimiento del puesto de trabajo que se deriva de cada una de las posibles situaciones, es otro factor a considerar para la evaluación de la concesión del préstamo hipotecario. Edad del cliente y plazo de amortización del préstamo: Otro factor a considerar para la concesión de un préstamo hipotecario es la relación entre los años pendientes de actividad laboral del cliente bancario y el plazo de amortización del préstamo. Evidentemente, cada entidad bancario fija un límite máximo de edad como tope máximo para el establecimiento de la finalización del préstamo hipotecario, no pudiéndose establecer un plazo de amortización que dé lugar a una finalización del abono del préstamo más allá del final de la vida laboral del solicitante. Situación familiar del solicitante: La situación familiar del solicitante en cuanto al número de miembros de la unidad familiar, también tiene una influencia, más cualitativa que cuantitativa, en la apreciación sobre la conveniencia de la concesión del préstamo. Presentación de avales: En muchas ocasiones, las condiciones iniciales o de partida del cliente bancario no permitirían en una primera instancia la concesión del préstamo, ya sea por insuficiencia de ingresos, inestabilidad laboral u otras causas. En estas circunstancias, la posición del cliente bancario puede mejorar ostensiblemente si adiciona la posibilidad de presentar avales. El aval es una caución o garantía de carácter comercial por parte de un tercero, que se coobliga al pago de un préstamo. Es decir, consiste en garantizar a alguien ante un tercero. El avalista responde solidariamente del pago del préstamo hipotecario y, en caso de impago por el titular del préstamo, la entidad bancaria puede acudir a exigir el pago por parte del avalista. Normalmente el avalista aporta como garantía sus haberes o bienes concretos de su propiedad o ambas cosas. A través de avales, la entidad bancaria obtiene una garantía adicional a la que obtenía originariamente mediante la hipoteca del bien inmueble, disminuyendo en consecuencia su posición de riesgo.

35 P á g i n a 24 Valoración pericial del bien inmueble cuya adquisición constituye el objeto del préstamo hipotecario: El solicitante del préstamo hipotecario debe aportar a la entidad bancaria toda la documentación relativa al bien inmueble, fundamentalmente escritura de propiedad, certificado registral sobre situación del inmueble en cuanto a cargas, contrato de compraventa en su caso, presupuesto de obras y licencia si se trata de construcción de la vivienda, La entidad bancaria va a realizar una tasación del bien inmueble mediante perito. La valoración obtenida y su relación con la cantidad solicitada, constituirá otro de los elementos decisivos a valorar para la concesión del préstamo. Prácticamente en ningún caso se va a conceder un préstamo hipotecario en una determinada cuantía para financiar la adquisición de un bien inmueble cuya valoración exceda significativamente de la cuantía solicitada. La entidad bancaria estaría, en tal caso, en una posición de garantía insuficiente respecto de la cantidad prestada. Una vez analizados los valores resultantes de las variables enumeradas anteriormente y si finalmente resulta concedido el préstamo hipotecario, se formaliza ante Notario la correspondiente escritura de compra-venta del bien y de hipoteca, en su doble condición de contrato de préstamo y contrato hipotecario. 2.3 La tarjeta de crédito En los últimos años se ha producido un importante avance en el mundo tecnológico, que ha provocado una mejora en la calidad de los servicios que se pueden prestar por las entidades bancarias y también, de alguna manera, una transformación en la organización del trabajo de dichas entidades. La generalización del acceso a internet en la mayor parte de los hogares y el mayor volumen de servicios que pueden obtenerse a partir de banca telefónica, ha transformado el mundo de los medios de pago y ha generalizado la utilización de nuevos instrumentos y sobre todo, nuevas utilidades incorporados a los actuales soportes tecnológicos. En concreto, el uso de la tarjeta bancaria es hoy aceptado como medio de pago en todos los países y en prácticamente todas las actividades comerciales y de servicios.

36 P á g i n a 25 La tarjeta bancaria va a permitir dos usos fundamentales: La disposición de dinero en efectivo a través de la red de cajeros de la entidades bancarias (red 4B, Servired,...) o en el servicio de Caja de la entidad bancaria. El pago por la adquisición de bienes o servicios en establecimientos comerciales. En este apartado debe incluirse la posibilidad de utilización de alguna modalidad de tarjeta, la tarjeta de crédito, para efectuar compras a través de Internet. En cuanto a los tipos de tarjeta existentes, cabe clasificarlas en dos grandes apartados: Tarjetas de débito: El cargo en la cuenta bancaria del cliente se produce en el mismo momento en que se efectúa la adquisición o se dispone del dinero en efectivo en cajero. La insuficiencia de saldo para cubrir la cuantía adeudada impedirá la realización de la operación, si bien algunas tarjetas permiten saldos negativos de escasa cuantía. Tarjetas de crédito: La anotación de la operación realizada a través de la tarjeta en la cuenta bancaria del cliente asociada a la tarjeta no se produce en el momento de su utilización, si no que se establece una fecha fija para el cargo de la totalidad de operaciones. Normalmente, las operaciones realizadas a lo largo de un mes se cargan en la cuenta bancaria en una fecha determinada del mes siguiente. La tarjeta lleva asociado un límite de gasto mensual y, en ocasiones, un límite de gasto diario que no puede ser sobrepasado. Esto origina una gran tipología de tarjetas que, básicamente, se van a diferenciar en función del límite permitido y de su modo de pago. En esta variada gama de productos, incluso se expiden tarjetas de crédito, que permiten las utilidades derivadas de su condición y naturaleza pero que tienen un cargo inmediato en cuenta, con lo que no se computa la cantidad gastada a efectos de los límites mensuales y permite un mayor nivel de gasto y para la entidad bancaria una garantía de existencia de saldo suficiente. La tarjeta de crédito representa de alguna manera un préstamo personal al titular de la misma por cuanto le permite disponer de capacidad de pago sin que tenga necesariamente que estar en posesión de saldo bancario suficiente. En consecuencia, la entidad bancaria va a conceder la expedición de una tarjeta al titular de una cuenta bancaria, tras un estudio detallado de sus condiciones personales y económicas.

37 P á g i n a 26 Aspectos a considerar para la concesión de tarjeta de crédito a un cliente bancario Con carácter general, la entidad bancaria va a tener en cuenta un conjunto de factores personales y económicos que midan la solvencia del solicitante y sus garantías de pago: Aspectos personales y de relación con la entidad: En este apartado, se trata de medir el grado de vinculación del cliente a la Entidad bancaria y su fidelidad. Se van a analizar fundamentalmente aspectos tales como el tiempo de antigüedad como cliente de la Entidad, su nivel de asociación con la entidad en aspectos tales como la domiciliación de la nómina, la domiciliación de recibos y pagos, la existencia de préstamos con la entidad y valoración de descubiertos (impagos de obligaciones),...también se van a considerar aspectos más personales del cliente y que estadísticamente se ha acreditado su relación con el riesgo de impagos. Así, la edad, la situación familiar, Todos estos aspectos van a configurar un balance del cliente que, de alguna manera, permita medir o evaluar el riesgo que lleva implícito. Aspectos económicos: Resultan de evaluar la situación económica y patrimonial del cliente a partir de los datos disponibles sobre su actividad económica. Así, un primer factor a considerar son los ingresos del cliente, fundamentalmente aquellos que se producen en cuentas bancarias abiertas con la entidad. Por otra parte, también se analiza su capacidad económica a través de la evaluación de la propiedad de activos tales como depósitos en la entidad, planes de pensiones, valores mobiliarios, propiedades en renta fija, valor de sus inmuebles, Todos estos aspectos son fácilmente cuantificables y determinan la posición del cliente desde un punto de vista económico. El estudio conjunto de las variables descritas le permite a la Entidad bancaria llevar a cabo la toma de decisiones sobre la concesión de la tarjeta de crédito con un mínimo de garantías y siempre desde un criterio de prudencia.

38 P á g i n a El Sistema Experto de Gestión Bancaria y la toma de decisiones Como continuación de la presentación efectuada del Sistema Financiero español, con especial hincapié en el papel a desempeñar por el Área Bancaria y tras el estudio más pormenorizado de algunos de los instrumentos y mecanismos de financiación de banca privada con toda probabilidad más utilizados en la sociedad actual, cabe prestar atención a un aspecto fundamental en la gestión bancaria: la información necesaria para la toma de decisiones. En toda la exposición se ha podido apreciar que permanentemente se tienen que producir decisiones con riesgo para la Entidad bancaria, por cuanto supone una transferencia de recursos financieros a manos privadas, cuya solvencia y capacidad de pago ha de ser evaluada a partir de la información disponible sobre el cliente bancario. Se hace preciso, en consecuencia, disponer de información suficiente y de fácil acceso sobre los datos más relevantes. Ello conlleva no sólo un análisis personal del cliente, si no también disponer de datos económicos en función de zonas geográficas, sector de actividad, Las técnicas estadísticas e informáticas deben conjuntarse para ofrecer al gestor bancario una información suficiente que permita cumplir un objetivo prioritario en los profesionales de la banca: disponer de los datos necesarios para la gestión y control de las distintas áreas del riesgo bancario. Los tipos de estadísticas o Cuadros de Información de los que debe de disponer el gestor bancario son: Información estadística del cliente: En este ámbito caben distinguirse dos aspectos fundamentales: por una parte, la información que se obtiene a partir del tratamiento de los datos sobre los movimientos bancarios derivados de la actividad del cliente en su relación con la Entidad Bancaria. Se suelen elaborar cuadros periódicos (mensuales, trimestrales, anuales) que engloban la situación de las diversas variables económicas de gasto e ingreso; por otra parte, es necesario disponer de los datos del cliente relativos a su situación personal y patrimonial. Información estadística en función de parámetros geográficos, personales, de actividad, Se trata de dar una información más integral y completa atendiendo no tanto a la situación individual del cliente si no a aspectos más globales de actividad. La utilidad de esta información

39 P á g i n a 28 nace de la demostrada correlación estadística existente entre variables tales como ubicación geográfica, nivel de mora, utilización de servicios y adquisición de productos financieros determinados, Los Sistemas Expertos tienen un ámbito de aplicación muy amplio en la toma de decisiones en las distintas áreas de negocio del entorno empresarial. Cabe distinguir dos tipos de enfoques: Utilización del Sistema Experto para la resolución de problemas típicamente de producción: El ciclo de vida de la actividad productiva contiene cuatro fases muy diferenciadas: diseño, planificación de la producción, fabricación y mantenimiento. Las técnicas de Inteligencia Artificial van a poder utilizarse para solventar problemas en cualquiera de los aspectos productivos citados. Utilización del Sistema Experto como apoyo en la toma de decisiones en las áreas administrativas y financieras de la organización: En este apartado es en el que incide de modo particular el Sistema Experto de Gestión Bancaria, constituyendo esta necesidad de toma de decisiones la justificación para desarrollar un Sistema Experto de esta naturaleza. En efecto, de modo continuo se plantea en la gestión bancaria la necesidad de dar respuesta a problemas y cuestiones que conllevan un proceso de toma de decisiones. Esto se produce en dos grandes áreas de actuación o negocio bancario: la política de inversiones y la política de préstamos. Los Sistemas Expertos son una herramienta excelente para estas cuestiones y en concreto para ayudar a la toma de decisiones sobre la conveniencia de concesión de un préstamo hipotecario o de expedir otros medios de pagos tales como tarjetas de crédito. Los Sistemas Expertos van a ayudar en la evaluación de las circunstancias concretas que se plantean en cada caso individual para tener un mayor margen de confianza en la bondad de la decisión a tomar. Ha de tenerse en cuenta que a través del Sistema Experto de Gestión Bancaria o mediante cualquier otro Sistema Experto de esta naturaleza, se analizan de manera interrelacionada los factores que miden la capacidad de pago y el riesgo, aportando una ayuda rápida y eficaz para la toma de decisiones. Llevan a cabo una evaluación automática de las características personales de los solicitantes, las de la operación y la interrelación entre ambas. Esta evaluación del cliente solicitante de una operación crediticia se realiza en base al comportamiento y la evolución de sus relaciones con la entidad bancaria (saldos medios, evolución de saldos, movimientos de cuentas, domiciliación de nóminas y recibos, datos sobre morosidad,...) y determina la capacidad de

40 P á g i n a 29 pago y nivel de riesgo del cliente, de ahí la fiabilidad de la decisión adoptada siguiendo el criterio del Sistema Experto. En definitiva, el Sistema Experto se configura como una herramienta que permite sistematizar y homogeneizar las decisiones que adoptaría el experto humano.

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42 P á g i n a ESTADO DEL ARTE 3.1 Sistemas Expertos Concepto La Inteligencia Artificial se podría definir, desde un punto de vista formal, como la rama de la ciencia de la información que se ocupa de la implantación en ordenadores de una parte restringida pero definida de la inteligencia humana (conocimiento humano y su tratamiento). No obstante, hay que considerar que es difícil precisar una definición que abarque y describa totalmente el concepto. Ello es consecuencia de que en realidad no existe una perfecta definición de inteligencia natural y, por otra parte, el área de aplicación y los problemas que trata la inteligencia Artificial son muy amplios y variados. De hecho, cuando los expertos han definido la Inteligencia Artificial, han presentado una gran variedad de aspectos. Se pueden clasificar las definiciones en cuatro grandes grupos: Sistemas que piensan como humanos. Sistemas que piensan racionalmente. Estos dos bloques ponen su atención en los procesos mentales y en el razonamiento. Sistemas que actúan como humanos. Sistemas que actúan racionalmente. Estos dos apartados, ponen su atención en la conducta. En la Inteligencia Artificial hay varias disciplinas involucradas. Así, la Filosofía, la Lingüística Computacional, la Ingeniería del Conocimiento, la Programación Heurística, La Epistemología Computacional, Sin entrar en un análisis exhaustivo de la evolución de la Inteligencia Artificial desde su inicio hasta la actualidad, sí que es importante esbozar los aspectos fundamentales de su trayectoria. Se podría tomar como idea origen el nacimiento de las primeras máquinas capaces de procesar números y símbolos (Babbage 1.842, Turing 1.936). A partir de este planteamiento inicial, se han producido contribuciones de contenido teórico y tecnológico, que han potenciado su evolución. Así, en la primera categoría hay que destacar el desarrollo de los fundamentos de la lógica proposicional (Boole 1.854) y las aportaciones de Alan M. Turing en sobre la posibilidad de mecanizar la inteligencia humana.

43 P á g i n a 32 La aparición de los primeros ordenadores en sería el hito fundamental de la segunda categoría de contribución a su desarrollo. El nacimiento de la Inteligencia Artificial se puede datar en 1.956, a partir de la conferencia organizada por John McCarthy, Minsky, Rochester y Shanon. De hecho, McCarthy es el creador del lenguaje LISP y quien acuñó el término Inteligencia Artificial que hoy se utiliza. Una primera etapa de su evolución puede centrarse en el período , tiempo en el cual autores como Simon o Newell experimentaron escribiendo programas para imitar el procesamiento de razonamiento humano. Construyeron el programa General Problem Solver (GPS) que contenía reglas de transformación de expresiones lógicas. También en este ciclo, Rochester desarrolló en IBM algunos de los primeros programas de IA, Samuel escribió programas de juegos de damas, A partir de y hasta surge una etapa clave en el desarrollo de la Inteligencia Artificial, con los Sistemas Basados en el conocimiento. Ya se habían efectuado desarrollos basados en procedimientos de búsqueda general para resolver problemas, pero no eran totalmente válidos para enfrentarse a problemas más complejos. Surge la necesidad de usar conocimientos específicos del dominio tratado y la necesidad de crear estrategias de razonamiento en varias etapas. Surgen así los Sistemas Expertos. Por último, desde el final de la etapa anterior y hasta nuestros días, la Inteligencia Artificial pasa a la Industria. Surge el primer sistema experto comercial en 1.982: R1 fabricado por Digital. Su uso es elaborar pedidos de nuevos sistemas informáticos, lo que supuso un gran ahorro para la empresa. Hoy día, las variadas herramientas de la Inteligencia Artificial se usan en la Industria. Finalizada esta breve introducción sobre el concepto y evolución de la Inteligencia Artificial, se exponen a continuación las principales características de los Sistemas Expertos. En primer lugar, hay que decir que la introducción de los Sistemas Expertos supuso varios cambios esenciales en la Inteligencia Artificial. Así, cabe destacar: Permite abordar directamente la complejidad del mundo real, con tareas de diagnóstico y planificación en dominios científico-técnico de extensión limitada. Obliga a aceptar que hay que modelar el conocimiento humano y hacer énfasis en la representación de ese conocimiento de forma separada del uso del mismo en inferencia.

44 P á g i n a 33 Permitió comprobar que a través de mecanismos de inferencia tales como el encadenamiento de reglas, se podrían resolver problemas complejos en dominios reales, por ejemplo diagnóstico médico, decisiones financieras, Conceptualmente, los Sistemas Expertos intentan emular el conocimiento de un determinado dominio que posee un experto humano y sus habilidades profesionales en el dominio, para resolver problemas complejos. Van a ser programas que ordenador que resuelven problemas que normalmente son abordados y resueltos por expertos humanos en ciertos dominios de conocimiento: medicina, construcción, área financiera, El desarrollo del Sistema Experto se lleva a cabo a través de tres etapas fundamentales: Adquisición del conocimiento. Representación del conocimiento. Razonamiento-Inferencia. En apartados posteriores del proyecto, se abordan en profundidad los contenidos y características de cada una de estas etapas. Los componentes de un Sistema Experto son básicamente los siguientes: La Base de Hechos. La Base de Conocimientos. El motor de inferencias. El interfaz de usuario. La Base de Hechos contiene la definición del entorno sobre el que se van a resolver los problemas. Por tanto, contiene los datos del usuario y constituye la memoria de trabajo del Sistema Experto. La Base de Conocimientos contiene el conocimiento especializado extraído del experto en el dominio. Es la representación modular y computable de aquellos fragmentos de conocimiento que se han podido modelar y representar a través del diálogo con el experto humano. El motor de inferencias es el corazón del sistema experto. Contiene el proceso de razonamiento que usa el Sistema Experto. Va a combinar hechos y conocimientos para poder emitir una conclusión. En conclusión, concretiza el conocimiento abstracto que posee el sistema. Simula la estrategia de solución de un experto. La interfaz de usuario (entrada/salida) se utiliza para que éste pueda realizar una consulta en un lenguaje lo más natural posible.

45 P á g i n a 34 Gráficamente, se puede esquematizar todos estos aspectos en el siguiente diagrama: Figura 2: Sistema Experto En cuanto a las áreas de desarrollo de los Sistemas Expertos, ha de decirse que cada vez hay más ámbitos dentro de las organizaciones empresariales y servicios en los que se utiliza. Se pueden enumerar las siguientes aplicaciones: Área de Banca y Seguros: Se utilizan Sistemas Expertos para la observación de tendencias, concesión de créditos y préstamos, análisis de riesgos y planificación de inversiones y asesoramiento de clientes, entre otras aplicaciones. Área industrial: Se aplican fundamentalmente en el Control de procesos, análisis de fallos, mantenimientos, funciones lógicas de proyectos. Área de comercio y servicios: Se utilizan sobre todo para la observación de tendencias, análisis de mercado, requisitos de productos y asesoramiento de clientes.

46 P á g i n a 35 Administración pública: Su uso se produce en control de centrales nucleares y grandes redes (agua, gas), redes de distribución (correos, energía), diagnóstico médico (hospitales), planificación de emergencias, Se pueden citar en concreto como Sistemas Expertos notables el DENDRAL (interpreta e identifica estructuras moleculares de componentes orgánicos), MACSYMA (operación matemática simbólica), MYCIN (diagnóstico médico de enfermedades), R1/XCON (diseño CAD), PROSPECTOR (descubrimiento de yacimientos minerales), Un último aspecto a considerar es el estudio de las ventajas y limitaciones que presenta la utilización de Sistemas Expertos. Entre las ventajas, cabe citar las siguientes: Ayuda a que personas no expertas puedan resolver problemas en un determinado dominio del conocimiento y también a los propios expertos a través del contraste de sus diagnósticos. Su base de conocimientos tiene una amplia capacidad y además dicho conocimiento puede ser revisado y mejorado. Produce un razonamiento sobre todo el conocimiento. Los expertos humanos pueden cambiar de empresas, sufrir enfermedades,, mientras que este problema no existe para un Sistema Experto. Añade fiabilidad a la decisión pues un Sistema Experto siempre responderá de la misma manera ante un cierto problema, cosa que puede no ocurrir con un experto humano pues puede estar condicionado por factores emocionales, personales, Añade rapidez al proceso de toma de decisiones y disminuye el coste (el Sistema Experto puede estar en funcionamiento las 24 horas del día). En cuanto a las limitaciones de los Sistemas Expertos, algunos autores han destacado las siguientes: Pueden carecer de flexibilidad y de perspectiva global para resolver problemas. Incapacidad de manejar conocimiento no estructurado.

47 P á g i n a Fases de desarrollo de los Sistemas Expertos Adquisición del conocimiento Se entiende como adquisición del conocimiento la extracción o recogida del conocimiento desde una fuente experta (bibliografía, bases de datos, expertos, ) por parte del Ingeniero del Conocimiento con la finalidad de obtener la información con la que va a tratar un programa. Este proceso es especialmente complejo y de muy intensa interacción con el experto cuyo principal objetivo va a ser lograr extraer el conocimiento basado en la experiencia (heurístico) para posibilitar la resolución de problemas del dominio o ámbito que se desee tratar. El desarrollo del proceso requiere habilidades técnicas para captar la necesaria información, acotando y discriminando los datos realmente relevantes y desechando aquellos otros que no aportan aspectos esenciales del tema a tratar. La dificultad práctica de este proceso hace que, en muchas ocasiones, se constituya en uno de los principales cuellos de botella de los Sistemas Basados en el Conocimiento. Por otra parte, sucede en la mayoría de ocasiones que el Ingeniero de Conocimiento no dispone de una especialización técnica elevada respecto del tema que se trata y, en consecuencia, requiera del experto para obtener los conocimientos que no posee. Cuanto mayor sea el conocimiento del Ingeniero respecto del tema, mayor eficiencia se producirá en su relación con el experto, tanto en tiempos de trabajo como en calidad de la información obtenida. También se debe tener en cuenta que la utilización de expertos conlleva una serie de inconvenientes de partida al depender de agentes externos para la realización del trabajo. Así, habrá de acomodarse a la disponibilidad de horarios del experto, a su resistencia para aportar datos más sensibles o confidenciales,... Mayor problema aún lo constituye la situación que puede darse de no disponer de verdaderos expertos para la totalidad o para alguna parte de los temas que se tratan en un determinado ámbito. Etapas La Adquisición del Conocimiento se puede estructurar en una serie de etapas que abarcan la totalidad del proceso y que son las siguientes: 1. Identificación del dominio de conocimiento y definición del problema. 2. Identificación de los conceptos y relaciones del dominio del conocimiento.

48 P á g i n a Formalización del conocimiento. 4. Chequeo. 5. Refinado y validación. 1. Identificación del dominio de conocimientos y definición del problema Son aspectos íntimamente relacionados ya que al abordar cada uno de ellos, se estará avanzado en el otro. Efectivamente, al identificar el dominio se identificará el tipo de problemas que se trata de resolver y, en sentido inverso, cuando se hace un análisis de los problemas a resolver, se estará identificando con mayor claridad el dominio. En resumen, el objetivo es acotar el alcance de la aplicación del Sistema Experto y la variedad de problemas que se van a poder resolver con él. La obtención del conocimiento se va a poder llevar a cabo a través de varias fuentes: A través del experto, que ha de cumplir como requisito esencial tener un gran conocimiento y experiencia en el sector. Utilización de bibliografía. En concreto pueden utilizarse como fuentes bibliográficos los manuales sobre la materia, documentos especializados del sector, artículos periodísticos, Internet. Hoy día, su utilización constituye una fuente obligada aunque haya de depurarse la calidad del material obtenido. Datos experimentales o de proceso. Documentación de ejemplos ya resueltos y que pueden aportar aspectos relevantes para el tema en estudio. 2. Identificación de los conceptos y relaciones del dominio del conocimiento El objetivo en esta etapa es obtener un conocimiento bien estructurado organizativamente, coherente en su contenido, inequívoco y que no contenga redundancias explícitas o implícitas. Para lograr este objetivo, el Ingeniero del Conocimiento ha de ser capaz de hacer una cooperación intensa y efectiva con el experto para que el conocimiento del experto se pueda formalizar de forma abstracta utilizando conceptos y relaciones. Esto conlleva un proceso de filtrado en el cual se ha de conseguir eliminar aquellos datos particulares que no tengan interés, aspectos más anecdóticos que de verdadero conocimiento, Se trata en consecuencia de llevar a cabo un proceso de abstracción completo y coherente. La complejidad de la tarea descrita en esta etapa se produce como consecuencia de los problemas que pueden surgir en su desarrollo. Así, la falta de capacidad para expresar con

49 P á g i n a 38 claridad los diversos conceptos, la falta de capacidad de distinguir lo importante y esencial de lo puntual y anecdótico y que por tanto no constituye intrínsecamente conocimiento, la incapacidad para tener un conocimiento completo y sin lagunas del tema a tratar, Formalización del conocimiento Esta etapa va a suponer el punto de partida para la posterior fase de representación. El resultado que se obtenga ahora será el elemento a representar en su momento y será el contenido de la base de conocimientos donde los objetos y sus relaciones quedarán reflejados. Es ésta una etapa especialmente transcendente y compleja en la que se va a tratar de inferir el conjunto de relaciones existentes entre los diversos conceptos que se han identificado para poder disponer de un conocimiento que cumpla los requisitos que se enunciaron en la descripción de la anterior etapa: conocimiento organizado, coherente, La importancia de esta etapa se deriva de que va a ser un elemento muy determinante para tomar la decisión sobre la elección del método de representación ya que éste deberá ser lo más adecuado posible a las características propia del conocimiento y de los diversos conceptos que lo componen. Por el contrario, si el método de representación estuviera prefijado de antemano habría que adecuar el conocimiento obtenido a los requerimientos de dicho método. En esta etapa el ingeniero del Conocimiento puede encontrarse con problemas de diversa índole, tales como dificultades al añadir o borrar conocimiento, problemas en el sistema de prioridades entre elementos, Formulado el conocimiento, se puede proceder a su codificación a través del adecuado sistema de representación. 4. Chequeo En esta etapa se trata de comprobar intensivamente la calidad y bondad del conocimiento recogido para detectar errores y proceder a su corrección antes de proceder a su uso. El proceso de chequeo se va a realizar a través de ejemplos de casos que intenten abarcar la mayor cantidad posible de variables y aspectos. Pueden surgir diversas fuentes de error. Así, el conocimiento podría tener una escasa representatividad; es decir, no tener un grado de correlación suficiente con la realidad en estudio. También podrían haberse utilizado expertos con insuficiente experiencia y/o conocimientos. Ello daría lugar a un incompleto conocimiento. Igualmente se pueden haber

50 P á g i n a 39 omitido algunos hechos o algunas relaciones entre los conceptos en el proceso de codificación. También es una fuente de error la falta de heurísticas esenciales. 5. Refinado y validación del conocimiento En esta etapa se trata de determinar si el sistema tiene el suficiente nivel de madurez. Se realiza una vez se ha desarrollado el Sistema basado en Conocimiento. Para llevar a cabo esta tarea se comprueba si los resultados proporcionados a través del experto dada una determinada situación, coinciden con los resultados obtenidos por el sistema. Es decir, se trata de comprobar si el sistema y el experto infieren los mismos resultados. Han de eliminarse las redundancias y los ciclos, todo aquello que suponga incompatibilidad, conflicto o inconsistencia de conceptos, la expresión de condiciones con hechos que sean inalcanzables, Se puede representar el proceso de adquisición del conocimiento mediante el siguiente esquema de etapas sucesivas: Figura 3: Adquisición del conocimiento

51 P á g i n a 40 Modelos de conocimiento El modelo de conocimiento a adquirir debe ser completo, es decir, coincidir con el modelo de conocimiento del experto. A veces esta total coincidencia no va a ser posible, en cuyo caso, hay que intentar efectuar una aproximación lo más fielmente posible al modelo de conocimiento parcial existente en lugar de tratar de recoger todo el conocimiento posible del dominio completo. Se puede presentar diversas situaciones; desde la existencia de un modelo del dominio completo a que tan sólo haya modelos de dominio parciales o que no haya modelos disponibles. En este último caso habrá que usar métodos de construcción gradual. Los modelos de conocimiento se pueden clasificar en cuatro tipos: De conocimiento profundo: Son aquellos que representan relaciones cuantitativas y/o cualitativas entre hechos que se basan en expresiones matemáticas, físicas o procedurales. De conocimiento heurístico: Son aquellos que representan conocimiento que se ha adquirido a través de la experiencia. De conocimiento del conocimiento (Metaconocimiento). De conocimiento mixto: Presentan una combinación de los anteriores. Modos de adquisición de conocimiento Los modos de adquisición del conocimiento se pueden clasificar en tres categorías: Manual: Se obtiene el conocimiento a través de un diálogo entre el experto y el Ingeniero del Conocimiento. Hay por tanto una interacción entre el ingeniero y el experto para llegar a la Base de Conocimientos. Semiautomático: En este modo, se produce una cierta interacción con el experto y posteriormente se aplican métodos automáticos de adquisición para llegar a la Base de Conocimientos. Tanto en el modo Manual como en el Semiautomático el Ingeniero del Conocimiento va a realizar su labor mediante educción (sacar una cosa de otra, deducir) con uno o más expertos y/o mediante extracción a través de documentación especializada, cuestionarios, Automático: Este modo requiere escasa o nula interacción con el experto para adquirir conocimiento. Se va a llegar a la Base de Conocimientos a través de métodos estadísticos, de razonamientos basados en casos, de algoritmos y también a través de

52 P á g i n a 41 inducción de conocimientos a partir de ejemplos mediante la utilización de árboles de decisión. Técnicas de adquisición del conocimiento Las técnicas de adquisición del conocimiento se pueden agrupar en familias del siguiente modo: 1. Familia 1: Entrevistas Se trata de dialogar con el experto para adquirir el conocimiento necesario. Es el método que se usa con más frecuencia. Un requisito esencial es el registro documental de la entrevista, detallando suficientemente su contenido. Puede efectuarse este registro mediante medios impresos o audiovisuales (cinta grabadora, video, ). Ha de cuidarse especialmente este registro tratando de que la documentación sea suficientemente exacta y extensa, conteniendo con claridad el conocimiento recogido y los hechos más relevantes. Las entrevistas pueden ser directas o indirectas y pueden contener cuestiones que son explícitas o implícitas. Son de tipo retrospectivo. Quiere decir que se requiere que el experto recuerde situaciones pasadas. En consecuencia, el conocimiento que se va a extraer es de carácter predominantemente heurístico. La entrevista la realiza el Ingeniero del Conocimiento al experto y para su correcto desarrollo ha de estar bien preparada teniendo en cuenta el conocimiento que se desea recoger y potenciando una participación motivada del experto. Para ello se le debe ir informando de la Base de Conocimientos que se va adquiriendo a medida que avanza la entrevista. Se deben tener claros los objetivos de la entrevista y en cuanto a su técnica de desarrollo, es conveniente comenzar con temas generales para ir profundizando en el conocimiento específico del tema a medida que se avanza en el desarrollo de la entrevista. Además de los aspectos citados, el Ingeniero del Conocimiento ha de contrastar la información con otras fuentes recomendadas por el experto. Lo ideal es que se contraste la información recogida en la entrevista a través de conversaciones con otro u otros expertos. También, si esto no fuera posible o de modo complementario, se puede garantizar este contraste si se posee una buena fuente de conocimiento. Igualmente, es importante la validación y exacta interpretación de los argumentos del experto mediante una revisión de las entrevistas.

53 P á g i n a 42 De lo expuesto en este apartado, es evidente deducir que se requiere del ingeniero del Conocimiento una especial habilidad tanto para efectuar la entrevista como para la posterior representación del conocimiento. Se pueden destacar, en este sentido los siguientes aspectos: El ingeniero ha de manejar suficientemente el lenguaje del tema de que se trate a efectos de comprender el argot del experto y poder potenciar la intercomunicación entre ambos. El ingeniero ha de ser capaz de conocer suficientemente el tema para poder discriminar lo importante de lo superfluo en el conocimiento adquirido a través de la entrevista e ir integrando en la entrevista aquellos aspectos suficientemente relevantes sobre los que haya que insistir. El ingeniero ha de ser capaz de efectuar un correcto análisis del conocimiento adquirido a efectos de ser capaz de elaborar un modelo correcto del mundo modelado. Es importante seleccionar aquella estrategia de razonamiento más adecuada por parte del ingeniero para lograr el conocimiento más completo. Por último, el ingeniero ha de acertar en la propuesta del interfaz del Sistema Experto más apropiado. Las entrevistas pueden clasificarse en dos grandes tipos: Entrevistas no estructuradas o abiertas: Son entrevistas muy espontáneas entre el experto y el Ingeniero del Conocimiento, sin un formato preestablecido de contenidos ni de temas, aunque si con una cierta orientación general. Es el tipo de entrevista que se suele utilizar en las primeras sesiones y su objetivo es establecer el marco general del dominio del conocimiento. También se trata de ir conociendo y adaptándose al lenguaje del experto. Un primer riesgo que el ingeniero ha de solventar es que la entrevista no se centre ni siquiera mínimamente en el tema y sea, en consecuencia, escasamente útil. Para ello, en la preparación de la entrevista el ingeniero debe tener presente el tema que desea tratar y el grado de profundidad de conocimientos que pretende desarrollar en la entrevista.

54 P á g i n a 43 Entrevistas estructuradas: Las entrevistas entre el Ingeniero del Conocimiento y el experto tienen ahora un formato predeterminado sobre el desarrollo de la misma. Caben diversos niveles o grados de estructuración de la entrevista, desde un nivel muy alto en el que el contenido y orden de los sucesos está predeterminado hasta un nivel menor (entrevista semiestructurada) en la que el contenido está fijado pero se puede variar la secuencia según como vaya evolucionando la entrevista. Las preguntas pueden ser abiertas, en las que el experto tiene libertad para dar cualquier respuesta que considere apropiada, o cerradas, cuando el experto ha de responder seleccionando una respuesta sobre un conjunto posible dado a priori. Este tipo de entrevista propicia una extracción del conocimiento más sistemático y un mayor control sobre la cobertura del dominio del conocimiento. En contrapartida, requieren mayor destreza del entrevistador, mayor tiempo de preparación y un conocimiento más preciso del lenguaje del tema a tratar. En conclusión, las primeras entrevistas suelen ser abiertas, a continuación se suelen hacer entrevistas semiestructuradas o mixtas, siendo más estructuradas las entrevistas que se desarrollen para acotar y precisar aspectos concretos del conocimiento, normalmente al final del proceso. Se pueden enunciar una serie de variantes de entrevistas estructuradas según los métodos utilizados: Discusión focalizada: Se centra en tipos particulares de información: casos, objetivos, Análisis de casos tipo: Se le hace recordar al experto los casos vividos por él. Simulación de escenarios hacia delante: Se efectúa una simulación de un caso para que el experto trate de simular su actuación. Método de los incidentes o decisiones críticas. Método de los objetivos. Método de la división del dominio. Método de la reclasificación o descomposición de metas.

55 P á g i n a 44 Método del Teachback : El experto explica algo y el Ingeniero del Conocimiento debe explicar al experto lo mismo. El proceso continúa hasta que el experto considera que el ingeniero ha entendido suficientemente el tema. Método de las veinte preguntas: El ingeniero se piensa una situación y el experto ha de adivinar qué piensa el Ingeniero mediante preguntas que sólo pueden ser contestadas si/no. Método del escenario incompleto: El ingeniero le presenta al experto un escenario en el que sabe que falta información relevante. El objetivo es que el experto llegue a identificar lo omitido. Entrevistas en grupo: En ocasiones el conocimiento se adquiere mediante una entrevista en la que hay presentes varios expertos al mismo tiempo junto con el Ingeniero del conocimiento. Un problema de partida de este tipo de entrevistas es que existan diferencias de opinión entre los expertos. Es necesario consensuar y llegar a situaciones intermedias aceptables por todos. A veces esto va a requerir un mayor tiempo en la realización del trabajo pero también se puede lograr un mayor perfeccionamiento en los conceptos y conocimientos adquiridos como fruto de la discusión. Estas entrevistas estructuradas en grupos de expertos pueden adoptar diversas variantes: Brainstorming. Toma de decisiones por consenso. Método Delphi. Técnica del grupo nominal. 2. Familia 2: Seguimiento del proceso: Son técnicas que se fijan en las tareas que hace el experto cuando se plantea resolver un problema concreto. 3. Familia 3: Técnicas conceptuales: Dan lugar a representaciones de los dominios del conocimiento estudiado, indicando su estructura/interrelaciones.

56 P á g i n a Representación del conocimiento Concepto de representación del conocimiento Una vez realizada la Adquisición del Conocimiento, ha de procederse a su representación. Es de vital importancia elegir el modo adecuado de representación. Conceptualmente, la representación del conocimiento tiene por objetivo realizar una correspondencia entre el dominio de la aplicación que pretendemos desarrollar y un sistema de símbolos que utilizará el Sistema Basado en el Conocimiento (SBC). Para llevar a cabo esta acción hay que identificar con claridad: Qué conocimientos hay que codificar. Cómo se puede codificar el conocimiento para ser usado posteriormente. En resumen, hay que emplear esquemas adecuados de representación del conocimiento. Dado que el conocimiento puede ser representado de muy variadas maneras, han de tenerse en cuenta diversos factores para seleccionar la representación más adecuada. En concreto, la representación del conocimiento que habrá en la base del SBC ha de representar todos los tipos de conocimiento que van a existir en la aplicación. Sólo así la representación será adecuada al conocimiento adquirido. Además, ha de ser adecuada para inferir posteriormente, es decir, para ser usada en el proceso de razonamiento. Con carácter general, el objetivo es que la representación del conocimiento se realice de tal forma que permita capturar generalizaciones y que sea comprendido por aquellas personas que vayan a procesarlo, pudiendo, en su caso, ser fácilmente modificado. El conocimiento a representar se suele corresponder con: Categorías jerárquicas de clases de conceptos. Secuencias cronológicas. Secuencias de sucesos o actividad. Incertidumbre. Formas de representación del conocimiento A la hora de representar del conocimiento, hay que distinguir con claridad lo que son los esquemas de representación del conocimiento, que no deben confundirse con el medio que se utiliza para el desarrollo. Buscando una analogía con la programación, el esquema de representación del conocimiento sería la estructura de datos y no el lenguaje de programación.

57 P á g i n a 46 En concreto, los esquemas de representación del conocimiento se pueden agrupar en cuatro categorías (Mylopoulos y Levesque, 1.984): 1. Esquemas de representación lógica. 2. Esquemas de representación procedural. 3. Esquemas de representación en forma de red o malla. 4. Esquemas de representación estructurada. 1. Esquemas de representación lógica Es la forma más antigua que se conoce de representar el conocimiento y está muy aceptada por la comunidad científica. La lógica fue muy utilizada por los investigadores de Inteligencia Artificial para representar estructuras de conocimientos en ordenadores por su versatilidad y por su capacidad para soportar procesos deductivos. Este esquema de representación se utiliza al tener como valores esenciales su claridad y transparencia, su no ambigüedad y ser muy simple a la hora de representar hechos y sus relaciones. Además es sencillo de desarrollar en software. La base de conocimientos consta de expresiones en lógica formal, fácilmente analizables. Entre los esquemas de representación lógica más utilizados está el cálculo de primer orden, aunque existen muchos más. Para este tipo de representación, el lenguaje ideal es PROLOG. 2. Esquemas de representación procedural Van a representar el conocimiento en base a un conjunto de instrucciones con las que se pueden resolver problemas del dominio. Constituye el tipo de representación más extendido, siendo los sistemas de producción el ejemplo más típico de representación procedural (Sistemas basados en reglas). 3. Esquemas de representación en red o malla: Esta forma de representación utiliza los grafos para representar el conocimiento. Los nodos del grafo van a representar los conceptos u objetos en el dominio del problema tratado y los arcos que unen los nodos representan las relaciones entre los objetos o conceptos. Como ejemplos más típicos de representación en red hay que destacar: Redes semánticas: Es el más usado. Grafos conceptuales. Redes de Petri.

58 P á g i n a Esquemas de representación estructurada Son una ampliación o desarrollo del esquema de representación de redes semánticas. Ahora cada nodo puede ser una estructura de datos compleja que contiene una serie de atributos con sus correspondientes valores. Esos valores van a poder ser símbolos, números, punteros o procedimientos. En este tipo de representación pueden destacarse como ejemplos más típicos: Frames o Marcos: El marco es una estructura de datos compleja que trata de representar una cierta situación. Cada marco posee un número de casillas en las que se almacena la información respecto a su uso y a lo que se espera que va a ocurrir a continuación. Scripts: La clasificación que se ha analizado de los Esquemas de Representación no es la única. Caben también otras formas de taxonomía, en concreto establecer los siguientes dos categorías de esquemas de representación: Esquemas de representación del conocimiento declarativo: Le da la mayor importancia a la representación de hechos y relaciones. Incluye el cómo ha de utilizarse el conocimiento en inferencia. Esquemas de representación del conocimiento procedural: Se va a basar en la utilización de reglas de producción. Son relaciones del tipo: Si condición Entonces conclusión. Selección de esquemas de representación La selección de un determinado esquema de representación va a depender de múltiples factores, sin que exista una regla concreta utilizable para todos los casos. Han de estudiarse aspectos tales como la naturaleza y condiciones del problema, las condiciones que se dan del entorno, los métodos de inferencia disponibles,...en concreto, han de contemplarse los siguientes aspectos: Alcance del conocimiento representado y eficiencia del esquema de representación seleccionado. Soporte de programación. Mezcla declarativa-procedural.

59 P á g i n a 48 Posibilidad de modularidad de la estructura, lo que potenciará la posibilidad de ampliaciones y actualizaciones. Transparencia de la estructura con vistas al proceso de validación. Robustez y flexibilidad. Esquemas de representación basados en reglas de producción Tal y como se indicó al explicar el concepto de esquema de eepresentación procedural, as reglas de producción son la forma más extendida de representar el conocimiento. Ello es debido a su simplicidad y a su similitud con el razonamiento humano. Las reglas de producción constan de dos partes: Condiciones o hipótesis. Acciones o conclusiones. La estructura de composición de las reglas es la siguiente: SI (if) Condición 1 y Condición 2... y Condición n ENTONCES (then) Conclusión 1 Conclusión 2... Conclusión n Un ejemplo de regla de producción asociado a la medicina sería: Si aparece tensión elevada Y dolor de cabeza persistente Entonces posible cuadro de hipertensión Sistemas de Producción: Las reglas de producción que se utilizan en la Ingeniería del Conocimiento tienen su origen en los Sistemas de Producción. Su utilización en los Sistemas Expertos se remontan a los trabajos realizados por Newell y Simon de la Universidad Carnegie Mellon entre y quienes vieron sus posibilidades para modelar el conocimiento humano y hacer uso del mismo posteriormente en la inferencia. Su origen se sitúa en gracias a las ideas de Post.

60 P á g i n a 49 Los Sistemas de Producción son modelos de cálculo cuya eficiencia ha sido contrastada en la Ingeniería del Conocimiento, tanto en el desarrollo de algoritmos de búsqueda como en el modelado de la solución a problemas del dominio humano. Constan los Sistemas de Producción de tres elementos: 1. Conjunto de reglas de producción. 2. Memoria de trabajo o Memoria temporal. 3. Ciclo de reconocimiento y actuación. 1. Conjunto de reglas de producción Una producción es un par del tipo condición-acción que define una parcela o segmento del dominio de conocimiento. La producción o regla consta de dos partes: La parte de condición o hipótesis de la regla: Es un modelo que determina cuándo se puede aplicar la regla. La parte de la acción: Define el paso asociado a una condición que resuelve el problema. La expresión de la regla es: Si condición 1,, condición n Entonces conclusión 1,...conclusión m 2. Memoria de trabajo: Contiene una descripción del estado actual del mundo o entorno de la aplicación en cada paso del proceso de razonamiento. Esta descripción es un modelo que va a servir para asociar las partes condición de las reglas con las observaciones del mundo con objeto de seleccionar o producir las apropiadas acciones. Se puede decir que en el momento en que se cumplen todas las condiciones de una regla se dispara la mismo ejecutándose la acción. Esta operación alterará el contenido de la memoria de trabajo.

61 P á g i n a Ciclo de reconocimiento y actuación Es el procedimiento de control de un sistema de producción. Es un procedimiento de marcha hacia delante. La memoria de trabajo se inicializa con la descripción del problema. El estado del proceso de resolución del problema se mantiene a través de un conjunto de modelos en la memoria de trabajo. Se puede resumir el funcionamiento de los Sistemas de Producción del siguiente modo (etapas del control): Los modelos guardados en la memoria de trabajo se contrastan con las condiciones de las reglas de producción. Se crea un conjunto conflicto que es un subconjunto de producciones cuyas condiciones se cumplen. Estas producciones de dice que son permitidas. Se escoge una producción y se dispara o se activa, ejecutándose la acción (Resolución del conflicto). La acción de la regla que se ha ejecutado cambia el contenido de la memoria de trabajo. A continuación se repite todo el proceso con la memoria de trabajo modificada. Se continúa este procedimiento hasta que no haya condiciones en las reglas que cumplan el contenido de los modelos de la memoria de trabajo. Un ejemplo típico para explicar este procedimiento consiste en clasificar un String compuesto por las letras a, b y c, en orden alfabético dado el siguiente conjunto de reglas. Base de Conocimientos: 1. Si ba entonces ab 2. Si ca entonces ac 3. Si cb entonces bc Cadena (caso) : cbaca

62 P á g i n a 51 Iteración Memoria Trabajo Conjunto conflicto Regla disparada 0 cbaca 1,2,3 1 1 cabca acbca 3,2 2 3 acbca 1,3 1 4 acabc aacbc aabcc = Parada Razonamiento El razonamiento puede definirse como el proceso de obtención de inferencias a partir de unas observaciones o hechos y un conocimiento previo. Consiste, en definitiva, en definir cómo utilizar el conocimiento almacenado para obtener conclusiones a partir de unos hechos. Se trata de inferir un conjunto de conclusiones a partir de unas premisas. El motor de inferencia es un programa que se sitúa entre el usuario y la Base de Conocimientos y que va a extraer un conjunto de conclusiones a partir de los datos almacenados en las Bases de Hechos y de Conocimiento. El proceso de razonamiento depende en gran medida del método de representación del conocimiento. El proceso de razonamiento conlleva las siguientes etapas: Identificación de los elementos del conocimiento que tienen importancia para la solución del problema. Activación y control del conocimiento e interpretación de los resultados. Resolución de situaciones conflictivas. Se puede hablar de dos tipos de razonamiento fundamentales: Forward Chaining o encadenamiento hacia adelante. Backard Chaining o encadenamiento hacia atrás. El método de encadenamiento hacia delante o basado en datos se da cuando la información introducida en el sistema hace que se ejecute una regla y la conclusión obtenida permite que

63 P á g i n a 52 se ejecuten otras reglas. Generalmente utiliza solamente los datos disponibles. Es decir, parte de unos hechos o evidencias para llegar a la conclusión. Se podría decir que construye un árbol desde las hojas hasta la raíz. El método de encadenamiento hacia atrás o basado en objetivos plantea un sistema de razonamiento inverso con respecto al forward chaining. Es un sistema menos frecuente. Se parte de las conclusiones y se trata de confirmar las evidencias. A continuación se estudia más profundamente el razonamiento basado en reglas de producción, ya que es el modo de representación elegido para desarrollar el Proyecto. Tal y como se explicó en el apartado anterior, tienen su origen en los Sistemas de Producción y constan de tres elementos fundamentales: Conjunto de reglas de producción. Memoria de trabajo. Ciclo de reconocimiento y actuación. Este tercer elemento es la parte esencial que ahora procede tratar. Es el procedimiento de control de un sistema de producción. Es un procedimiento de marcha hacia delante. Como ya se explicó, la memoria de trabajo se inicializa con la descripción del problema. El estado del proceso de resolución del problema se mantiene a través de un conjunto de modelos en la memoria del trabajo. Los pasos o etapas para llevar a cabo el control son los siguientes: Los modelos guardados en la memoria de trabajo se tratan de superponer en las condiciones de las producciones. Se crea un conjunto conflicto. Se podría definir este conjunto como aquel subconjunto de producciones cuyas condiciones se cumplen ( condiciones permitidas ). Se escoge una producción y se dispara (se activa). Surge en esta etapa un tema importante que se tratará más adelante que es la resolución del conflicto, con varias estrategias posibles. La acción de la regla es disparada cambiando el contenido de la memoria de trabajo. Se repite todo el proceso que se ha descrito, con la memoria de trabajo modificada. El proceso continúa hasta el momento en que no hay condiciones en las reglas que cumplan el contenido de los modelos de la memoria de trabajo (no hay mecanismos de ruptura de bucles infinitos).

64 P á g i n a 53 Sistemas de Producción y Sistemas Expertos Entre la estructura de un Sistema de Producción y la estructura de un Sistema de Bases del Conocimiento se puede hacer una asimilación directa: La Base de Conocimientos sería el conjunto de reglas de producción. El conocimiento o experiencia sería representado por producciones o reglas. En efecto, los pares condición-acción de las producciones tendrían su correspondencia en las premisas condición (hipótesis de las reglas) y conclusión respectivamente. La Base de Hechos y la agenda del Sistema Experto corresponderían a la memoria de trabajo del Sistema de Producción. El motor de inferencias del Sistema Experto correspondería al ciclo de reconocimiento y actuación del Sistema de Producción. Funcionamiento En un sistema basado en reglas aparecen unos hechos (afirmaciones incondicionales que se asumen que son ciertas). Estos hechos pueden tener una procedencia diversa: bases de datos, información que aporta el usuario, memoria del ordenador, sensores, El motor de inferencia va a tener como tarea interpretar y aplicar las reglas de conocimiento de acuerdo a estos hechos. Es el elemento que ejecuta el razonamiento en un sistema basado en reglas. El motor de inferencia va a realizar las siguientes tareas: Seleccionar las reglas a examinar, es decir, las reglas disponibles. Determinar cuáles son aplicables y formar el conjunto conflicto. Por último, seleccionar una regla para disparar. La utilización de los Sistemas de Producción en los Sistemas Expertos conlleva una serie de ventajas que se pueden resumir en los siguientes aspectos: Se produce una separación del conocimiento y del control. Se pueden hacer cambios fáciles de reglas sin cambiar el control y viceversa. Modularidad de las reglas de producción. Independencia del lenguaje. Fácil búsqueda en la memoria de trabajo. Control dirigido por modelos.

65 P á g i n a 54 El funcionamiento del razonamiento hacia adelante puede describirse gráficamente en el siguiente esquema: Inicio: Hechos y conocimientos Evaluar la condición de la 1º regla Se cumple? Vaciar el conjunto conflicto Añadir regla al conjunto conflicto Evaluar otra regla Quedan reglas que examinar? Seleccionar regla del conjunto conflicto y dispararla Conjunto conflicto Fin Figura 4: Fases de Razonamiento

66 P á g i n a 55 Control del razonamiento: Resolución de conflictos Se ha explicado cómo examina el motor de inferencia las condiciones de una regla para determinar si está lista para ejecutarse y también los tipos de encadenamiento que determinan el flujo de la inferencia. Sin embargo, queda un aspecto esencial: cómo seleccionar qué regla ejecutar primero cuando hay varias disponibles. Es lo que se denomina resolución de conflictos. Se requiere un mecanismo para el control del conocimiento que habitualmente se denomina agenda, por el que los eventos son planificados y secuenciados durante el procesado del conocimiento en una lista o conjunto de listas. La agenda es dinámicamente modificada por eventos que insertan reglas en la agenda con diferentes prioridades. La resolución de conflictos toma una decisión entre diferentes caminos de inferencia. Dentro de una categoría determinada, las prioridades de inferencia definidas en las reglas son el factor determinante. Si todas tienen la misma prioridad, se atenderían en orden de llegada a la agenda. Dentro de una misma categoría existen diferentes criterios de priorización: Refracción: Una vez ejecutada una regla, se excluye. De esta forma no se puede volver a ejecutar hasta que no cambie la disposición del sistema. Proximidad: Se activan primero las reglas cuyos antecedentes hayan sido más recientemente introducidos en el conocimiento del sistema. Se logra así que sea más fácil seguir el mecanismo de razonamiento del sistema. Detalle: Se elige como prioritaria a la regla más específica entre todas las existentes. Se considera como regla más específica a aquélla que introduce más condiciones antecedentes. Factor numérico de prioridad: Se asigna un número de prioridad a cada regla bien estáticamente, desde la definición de la regla, bien dinámicamente, en tiempo de ejecución.

67 P á g i n a Minería de Datos Concepto En los últimos años se ha producido un gran aumento en el volumen y variedad de la información que se encuentra incluida en bases de datos. Esta información tiene un contenido fundamentalmente histórico, es decir, representa movimientos o hechos que han tenido lugar en tiempo pasado. Es de alguna manera la memoria de la organización, que va a tener utilidad para explicar el pasado y presente de la organización e intentar, de alguna manera, predecir el futuro. Para tratar esta información y convertirla en conocimiento, el análisis se ha venido realizando de forma manual, lo que origina lentitud y elevado coste, sobre todo en actividades en las que el volumen de información de que se dispone es muy elevado. Hasta hace pocos años el análisis de los datos de una base de datos se realizaba mediante lenguajes generalistas de consulta como SQL. Se generaban resúmenes de información de modo poco flexible y poco escalable a grandes volúmenes de datos. Sin entrar en un análisis profundo de las limitaciones de cada una de las técnicas de análisis tradicionales, cabe resumir que todo ello ha llevado a plantearse la necesidad de nuevas herramientas y técnicas de extracción de conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de información Surge así la minería de datos, que puede definirse (Witten & Frank 2000) como el proceso de extraer conocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, desde grandes cantidades de datos almacenados en distintos formatos. El resultado de la minería de datos son conjuntos de reglas, ecuaciones, árboles de decisión,... que van a poder ser utilizados para dar respuesta a cuestiones del tipo: qué reglas se han de aplicar para conceder un crédito a un cliente por parte de una Entidad Financiera, con un bajo riesgo de morosidad?, Qué características o patrón siguen los clientes de una Entidad Financiera en una determinada zona geográfica?,... Una consideración importante a destacar es el hecho de que la minería de datos puede ser aplicada a cualquier tipo de información, ya sean datos estructurados que provengan de bases de datos relacionales, como cualquier otro tipo de datos estructurados en bases de datos espaciales, temporales, o datos no estructurados que provenga de otros tipos de repositorios de información. Con frecuencia se consideran como términos sinónimos la minería de datos y el KDD (Knowledge Discovery in Databases), si bien existen claras diferencias entre ambos.

68 P á g i n a 57 El KDD puede identificarse como el proceso de hallar patrones válidos, útiles y novedosos a partir de un conjunto de datos. Se trata de obtener los patrones y de evaluarlos e interpretarlos para convertirlos en conocimiento que puede ser utilizado. La minería de datos hay que contextualizarla más en la aplicación de los métodos de aprendizaje y estadísticos para la obtención de patrones; es decir, es la pieza clave de un concepto más general que es el KDD. Gráficamente, se puede resumir en el siguiente esquema: Figura 5: KDD Una última consideración a destacar, es la relación de la minería de datos con otras disciplinas. Así, cabe enumerar como áreas relacionadas la Estadística, las Bases de Datos, los Sistemas para la toma de decisiones, la Computación avanzada,... KDD nace como interfaz entre diferentes disciplinas y se va a alimentar igualmente de estas disciplinas Fases del proceso de KDD El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos consta de una secuencia iterativa de etapas o fases: Integración y recopilación de datos Selección, limpieza y transformación de datos Minería de datos Evaluación e interpretación de datos Difusión y uso del nuevo conocimiento.

69 P á g i n a 58 Un esquema gráfico del proceso podría ser: Figura 6: Fases de KDD Integración y recopilación de datos En esta fase hay que determinar aquellas fuentes de información que pueden ser útiles y dónde conseguirlas. Posteriormente se transforman todos los datos a un formato común, generalmente mediante un almacén de datos que unifique toda la información disponible y que resuelva las posibles inconsistencias. Esta fase es muy importante ya que puede determinar que las fases sucesivas permitan extraer el conocimiento útil y válido que se pretende.

70 P á g i n a 59 Normalmente, la información de un determinado dominio de la organización suele encontrarse en bases de datos y fuentes muy diversas. Además, éstas pueden ser internas o externas a la organización. Cada fuente va a usar diferentes formatos de registros, diferentes claves, distintos sistemas de agregación de datos, Hay que integrar todos estos datos y para ello ha surgido la tecnología de almacenes de datos (data warehousing). En resumen, un almacén de datos es un repositorio de información que agrupa los datos de fuentes variadas de modo que todo quede almacenado según un esquema unificado y normalmente un único emplazamiento. Lo habitual es llevar a cabo un proceso de integración y almacenamiento de las bases de datos en un nuevo esquema ya integrado Selección, limpieza y transformación de datos Una vez recopilados los datos, surge la necesidad de seleccionar y preparar el conjunto de datos que se van a utilizar. La necesidad de esta fase es evidente pues parte de los datos obtenidos en la recogida general de datos son innecesarios para los objetivos propuestos por su irrelevancia, lo que obliga a efectuar una criba de estos datos. Por otra parte, existen problemas que afectan a la calidad de los datos. Así, la presencia de valores que no se acomodan al comportamiento general de los datos, lo que se suele denominar con el término outliers. Estos datos anómalos pueden tener una doble naturaleza: pueden ser efectivamente datos erróneos y por tanto requerir un proceso de limpieza o ser datos correctos que son diferentes a los demás. Algún algoritmo de minería de datos los descartan al considerarlo ruido o excepción, pero no siempre es adecuada su eliminación pues a veces justamente representan el caso especial o raro que conviene tener en cuenta (saldo excesivamente elevado en una cuenta bancaria en un momento determinado, picos de ventas excepcionales en una fecha concreta, ). Otro problema a considerar es la presencia de datos perdidos, lo que se conoce como missing values. Puede deberse a diversos motivos, tales como un mal funcionamiento del dispositivo de lectura del valor, problemas en la recopilación de datos por provenir de fuentes diversas, Han de adoptarse soluciones adecuadas para el tratamiento de estos datos. La necesidad de limpieza y preprocesamiento de los datos es evidente a la vista de los posibles problemas que se han enunciado anteriormente y por ello han de definirse estrategias adecuadas para manejar las situaciones descritas: ruido, datos faltantes,

71 P á g i n a 60 La selección de atributos relevantes es uno de los preprocesamientos más importantes a considerar. Ello se consigue con un profundo conocimiento del dominio del problema para que la selección sea adecuada. Se ahorrará tiempo de procesamiento de los datos y, en consecuencia, será más eficiente el proceso. También es importante en esta fase de preparación de los datos, la construcción de atributos. Consiste básicamente en construir automáticamente nuevos atributos aplicando alguna función a los atributos originales con el objetivo de que estos nuevos atributos hagan más fácil el proceso de minería. Así, a veces es preciso transformar en numérico un atributo de texto, pues facilitará la utilización de técnicas específicas. Igualmente, es útil en ocasiones transformar los valores numéricos en atributos que presenten una horquilla de valores discreta, por ejemplo a través de intervalos. Para todas estas tareas de limpieza y criba se suelen utilizar diversas técnicas o herramientas estadísticas. Cabe destacar las siguientes: Análisis gráfico a través de histogramas: Permite detectar los datos anómalos. Muestreo: Ofrece la posibilidad de seleccionar datos, eliminando atributos o registros. Técnicas de redefinición de atributos mediante agrupación o separación: Se trata de transformar los datos para permitir un mejor análisis posterior Minería de datos Es la fase más característica del KDD. Se trata de producir u obtener un nuevo conocimiento que pueda utilizar el usuario. Para ello se construye un modelo basado en los datos recopilados y filtrados, que describe los patrones y relaciones entre los datos y que permite la predicción de comportamientos futuros, el entendimiento más perfeccionado de los datos o la explicación precisa de situaciones pasadas. Antes de comenzar este proceso, ha que decidir qué tipo de tarea de minería es la más apropiada, el tipo de modelo, por ejemplo en forma de reglas, y el algoritmo de minería a utilizar. Una duda que puede surgir a priori es el motivo por el cual no se aplican directamente técnicas estadistas o de aprendizaje automático sobre los datos. La respuesta es que, además de por el gran volumen de datos, hay que tener en cuenta que los datos residen en el disco y no se pueden escanear múltiples veces y además pueden existir datos imperfectos y, en cualquier caso, hay muchos campos.

72 P á g i n a 61 Los propios sistemas de minería de datos se encargan generalmente de elegir la técnica más adecuada para un determinado tipo de patrón a buscar. Los tipos de patrones van a ser: Asociaciones: Una asociación entre dos atributos se va a dar cuando existe una frecuencia alta de que se den dos valores determinados de cada uno conjuntamente. Esto es muy importante en el ámbito comercial y en el financiero. Así, por ejemplo relación entre situación laboral no estable y número de descubiertos en cuenta corriente bancaria. Dependencias: Se produce cuando uno o más atributos determinan el valor de otro. Ha de cuidarse especialmente la selección de estas dependencias, eliminando las dependencias irrelevantes. Clasificación: Se puede ver la clasificación como el esclarecimiento de una dependencia, en la que el atributo dependiente puede tomar un valor entre varias clases previamente conocidas. Agrupamiento/segmentación: Se denomina clustering. Es la detección de grupos de individuos. Tendencias: Tratan de predecir el comportamiento de una variable de tipo continua a partir de los datos sobre la evolución de otra variable de tipo continua, normalmente el tiempo. Reglas generales: A veces los patrones no se ajustan a ninguno de la tipología enunciada anteriormente. Los sistemas incorporan recientemente capacidad para establecer otros patrones más generales. Cuando ya se ha producido la determinación del tipo de patrón a obtener, la siguiente cuestión es elegir la técnica más apropiada. Se pueden explicitar las siguientes: Técnicas estadísticas: Hay múltiples y variadas técnicas de esta naturaleza. Así, cabe destacar la regresión lineal. Básicamente se trata de adaptar una recta cuya variable dependiente y es la salida y las variables independientes x son los atributos predictores o entradas. Gráficamente se obtiene en un diagrama cartesiano la recta de regresión y mediante el análisis de la dispersión de los puntos exactos respecto de la recta aproximada, se analiza la correlación existente. Más complejo es el análisis mediante regresión no lineal y mediante redes de regresión.

73 P á g i n a 62 Redes Neuronales Artificiales. Algoritmos específicos de búsqueda de asociaciones significativas. Estas técnicas son de tipo no simbólico y se suelen usar para variables continuas. Su mayor inconveniente es su poca inteligibilidad. Por el contrario, las denominadas técnicas simbólicas generan un modelo más legible y permiten una mayor variedad de variables. De este tipo de técnicas se puede destacar: Arboles de Decisión: Son una serie de decisiones o condiciones organizadas en forma jerárquica a modo de árbol. Se utiliza esta técnica en tareas de clasificación, agrupamiento y regresión. Siguen una aproximación del tipo divide y vencerás para dividir el espacio del problema en subconjuntos: En la raíz del árbol aparece el problema a resolver y los nodos internos (nodos de decisión) corresponden a particiones sobre un determinado atributo en particular. Los arcos que salen de cada nodo corresponden a los posibles valores del atributo considerado en dicho nodo y cada arco conduce a otro nodo de decisión o a un nodo hoja. En una primera aproximación, los árboles de decisión podrían considerarse una forma de aprendizaje de reglas, ya que cada rama del árbol puede interpretarse como una regla. Los nodos internos en el camino desde la raíz a las hojas definen los términos de la conjunción que constituye el antecedente de la regla y la clase asignada en la hoja es el consecuente. No obstante, hay que aclarar que aunque los árboles de decisión pueden también producir un conjunto de reglas, los métodos de construcción de reglas son diferentes pues las reglas son independientes y no tienen por qué formar un árbol y pueden entrar en conflicto en sus predicciones siendo necesario elegir qué regla se debe seguir. Para la resolución de conflicto se puede, entre otros métodos, priorizar las reglas por niveles de confianza Evaluación e interpretación de los datos La calidad de los patrones obtenidos por un algoritmo de minería de datos es un asunto de vital importancia. Los patrones de datos deben tener tres cualidades: Ser precisos. Ser comprensibles. Es decir, deben ser inteligibles. Ser interesantes. Es decir, ser útiles y novedosos.

74 P á g i n a 63 A veces, alcanzar un resultado óptimo en alguna de las cualidades citadas implica sacrificar en algo otro de los aspectos; dependerá de cada caso y de las características del dominio de la organización de que se trate. Para probar un modelo se dividen los datos en dos conjuntos: el conjunto de entrenamiento (training set). el conjunto de prueba o de test (test set). Mediante esta separación se garantiza que la validación de la precisión del modelo es una medida independiente. El método de evaluación más básico es la validación simple. Para llevarlo a cabo se reserva un porcentaje de la base de datos como conjunto de prueba y no lo usa para construir el modelo (el porcentaje puede fluctuar desde un 5 hasta un 50 %). La división de datos entre los dos conjuntos debe ser aleatoria y así se garantiza que la estimación efectuada sea más precisa y correcta. Evidentemente si se trabaja con una base de datos poco numerosa, se complica esta distribución de los datos en dos conjuntos. Cuando esto sucede se utiliza el método de validación cruzada: Los datos se dividen aleatoriamente en dos conjuntos de volumen similar. En primer lugar se construye un modelo con el primer conjunto y se utiliza para predecir los resultados en el segundo conjunto obteniéndose una tasa de error. A continuación se construye un modelo con el segundo conjunto y se utiliza para predecir los resultados del primer conjunto calculándose una segunda tasa de error. Por último, se construye un modelo con todos los datos calculándose un promedio de las tasas de error y se utiliza para estimar mejor su precisión. El método de evaluación más usado es la validación cruzada con n pliegues. Consiste en dividir aleatoriamente los datos en n grupos. Se reserva un grupo para el conjunto de prueba y con los n-1 restantes se construye un modelo y se utiliza para predecir el resultado de los datos del grupo reservado. Se repite n veces el proceso dejando cada vez un grupo diferente para la prueba. Es decir, se calculan n ratios de error independientes. El proceso concluye con la construcción de un modelo con todos los datos y obteniendo los ratios de error promediando los n ratios de error disponibles. En lo relativo a la medida de evaluación de los modelos, existen diferentes tipos de medida según la tarea de minería de datos de que se trate: clasificación, asociación,

75 P á g i n a Difusión y uso del nuevo conocimiento Finalizada la construcción del modelo y una vez validado, se puede utilizar con dos finalidades principales: Ponerlo en manos de un analista que recomiende acciones basándose en el modelo y en sus resultados. Aplicar el modelo a diferentes conjuntos de datos. Otra opción es incorporar el modelo a otras aplicaciones, por ejemplo a un sistema de análisis de créditos bancarios a fin de que lo pueda utilizar el empleado de una entidad financiera a la hora de evaluar a los solicitantes de créditos y préstamos para discernir la concesión o denegación de los mismos. En cualquier caso, hay que difundir la aplicación distribuyéndola a los posibles usuarios. Para ello se pueden utilizar los cauces habituales dentro de la organización mediante la red interna de comunicación o a través de reuniones entre los distintos responsables de las áreas de la organización. Este nuevo conocimiento extraído debe pasar a formar parte del know-how de la organización. Un aspecto importante en esta fase es la comprobación continua de las prestaciones del modelo. Es evidente que los patrones pueden cambiar y ello exige ese mantenimiento y revisión permanente de su funcionalidad. En conclusión, el modelo deberá ser reevaluado e incluso reconstruido completamente. Áreas de aplicación Las técnicas de KDD se pueden utilizar en muy diversas áreas. Se pueden distinguir tres grandes grupos de áreas de aplicación: Diseño y Gestión de Bases de Datos: Su utilización va a producir mejoras en la calidad de los datos y también mejora en las consultas. Investigación científica: Su utilización abarca campos tan diversos como psicología, medicina, astronomía, meteorología, Toma de Decisiones:

76 P á g i n a 65 Adquiere en este ámbito su mayor importancia. Así, en el mundo del Marketing se utiliza para identificar patrones de compra de los clientes, analizar cestas de compras o predecir respuestas a campañas de mailing; en el área de la Salud para la predicción de qué clientes suscribirán nuevas pólizas; en el mundo de la Banca, para identificar clientes en función de su grado de fidelidad a la entidad, determinar niveles de gastos a través de tarjetas de crédito estableciendo distintos grupos según características de los clientes; toma de decisiones sobre concesión de créditos personales o hipotecarios,

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78 P á g i n a VIABILIDAD DEL PROYECTO La realización de un estudio de viabilidad antes de proceder a la construcción de un Sistema Experto es muy importante ya que permite asegurar de forma más o menos objetiva que la tarea que se va a emprender es factible. Por otra parte, desde una perspectiva económica, la realización del Proyecto conlleva la asignación de recursos económicos a este fin y, en consecuencia, debe estar suficientemente justificada la financiación del Proyecto. Entre los diversos tipos de estudios de viabilidad, se ha optado por utilizar el Test de Slagel. El Test de Slagel consta de 3 etapas: Definición de las características. Asignación de pesos. Evaluación. 4.1 Definición de las características Se consideran 4 dimensiones: plausibilidad, justificación, adecuación y éxito. Plausibilidad: Permite determinar si se tienen los medios necesarios para resolver el problema desde la Ingeniería del Conocimiento. Para ello se analizan las características del experto y las de la tarea. Del experto se analiza si existe, si es capaz de explicar sus métodos y si es genuino. También se comprueba, debido a su gran importancia, si el experto ha resuelto el problema con éxito en numerosas ocasiones. De la tarea se analiza su grado de dificultad, si está estructurada adecuadamente y que conocimientos se requieren para poder realizarla. Justificación: Trata de analizar si el desarrollo del sistema está justificado desde la perspectiva de la Ingeniería del Conocimiento. Para ello se analizan la necesidad de la experiencia y la inversión a realizar. De la necesidad de la experiencia hay que tener en cuenta donde se va a realizar la tarea, pudiéndose darse el caso de entornos peligrosos. También se tiene en cuenta si los expertos no son numerosos y de si la experiencia adquirida pudiera perderse.

79 P á g i n a 68 Desde el punto de vista de la inversión se comprueba si ésta se va a recuperar, que costes tiene la realización del sistema y si la tarea es útil y necesaria. Adecuación: Se analiza si es correcto resolver el problema con técnicas de Ingeniería de Conocimiento. Para ello se analiza la naturaleza, la complejidad y el tipo de la tarea que se quiere realizar. Éxito: Se determinan las probabilidades a priori del éxito del sistema que se quiere desarrollar. Existen detalles importantes como que los expertos no se sientan amenazados por el proyecto, que existan cambios mínimos en los procedimientos actuales y que el sistema sea capaz de explicar su razonamiento. 4.2 Asignación de pesos Para poder valorar cada dimensión se realiza una tabla para cada una donde se valorará características esenciales y deseables. Cada tabla consta de 6 columnas: Categoría: Existen 3 categorías distintas: Directivos y/o usuarios (DU), expertos (EX) y tarea (TA). Identificación de categoría: Se utiliza para diferenciar a qué dimensión corresponde cada característica. Se utiliza Pi (plausibilidad), Ji (justificación), Ai (adecuación) y Ei (éxito), siendo i el identificador numérico de la característica. Peso: Es un valor constante de 0 a 10 que se le asigna a cada característica, según sea su importancia relativa. Valor: Es el valor que se le asigna a una característica según este ausente (0) o completamente presente (10). Característica: En ella se explica que característica se está valorando y el porqué de su valoración. Tipo: Cada característica puede ser de 2 tipos: esencial (E) o deseable (D).

80 P á g i n a 69 Las tablas realizadas son las siguientes: CAT IDEN PESO(P) VALOR(V) DENOMINACIÓN DE LA CARACTERÍSTICA TIPO EX P Existen expertos. Se dispone de suficientes E expertos para obtener datos adecuados. EX P El experto asignado es genuino. El experto es E Noelia de la Vega Arroyo, Gestor Personal y de Negocios. Además de lo indicado anteriormente, tiene experiencia en obtención de datos. EX P3 8 8 El experto es cooperativo. Si, su única limitación D es el tiempo disponible por el experto debido a su horario laboral. EX P4 7 9 El experto es capaz de articular sus métodos pero D no categoriza. Se puede obtener datos en variados ámbitos sin ninguna categorización específica. TA P Existen suficientes casos de prueba; normales, E típicos, ejemplares, correosos, etc. Existen diversos casos de prueba y variados. TA P La tarea está bien estructurada y se entiende. La D tarea es conocida suficientemente. TA P Sólo requiere habilidad cognoscitiva. La tarea se D pueda abordar si hay conocimiento sobre el tema. TA P8 9 8 No precisan resultados verdaderamente D comprometidos con el proyecto. No son necesarios especialmente. TA P9 9 9 La tarea no requiere sentido común. Requiere D fundamentalmente datos y conocimientos sobre el tema. DU P Los directivos están verdaderamente D comprometidos con el proyecto. Si, además es un tema considerado de interés. CAT IDEN PESO(P) VALOR(V) DENOMINACIÓN DE LA CARACTERÍSTICA TIPO EX J El experto no está disponible. No es fácil contar E con expertos en esta materia pues cada vez se dispersa más la información. EX J Hay escasez de experiencia humana. Existen D numerosas personas con experiencias y datos en la materia. TA J3 8 8 Existe necesidad de experiencia simultánea en D muchos lugares. Si, por la amplitud de la materia y de las variables que se manejan. TA J Necesidad de experiencia en entornos hostiles, penosos y/o poco gratificantes. Es una materia E

81 P á g i n a 70 compleja TA J5 8 9 No existen soluciones alternativas admisibles. No hay gran variedad de posibilidades de tratamiento del tema. DU J6 7 9 Se espera una alta tasa de recuperación de la inversión. Pueden obtenerse beneficios económicos pues se tendrán datos de comportamiento económico del cliente y se podrán extrapolar a futuros clientes. DU J Resuelve una tarea útil y necesaria. Es absolutamente necesario conocer el perfil del cliente, hábitos económicos y necesidades para adecuar la oferta a la demanda y obtener mayor rentabilidad. E D E CAT IDEN PESO(P) VALOR(V) DENOMINACIÓN DE LA CARACTERÍSTICA TIPO EX A1 5 7 La experiencia del experto está poco organizada. D Posee fundamentalmente datos inconexos. TA A2 6 9 Tiene valor práctico. Los resultados tienen D claramente interés práctico. TA A3 7 6 Es más táctica que estratégica. Es más un método D o sistema para ejecutar que un proceso para dirigir, aunque puede tener ambos aspectos. TA A4 7 8 Sirve a necesidades a largo plazo. Tiene E claramente utilidad más allá del corto plazo, para planificación a medio y largo plazo. TA A5 5 8 La tarea, que no es demasiado fácil, pero es de D conocimiento intensivo, tanto propio del dominio, como de manipulación de la información. Es una tarea compleja que hay que conocer y manipular adecuadamente los datos disponibles. TA A6 6 9 Es de tamaño manejable, y/o es posible un D enfoque gradual, y/o una descomposición en subtareas independientes. Es perfectamente manejable y divisible en subtareas. EX A7 7 9 La transferencia de experiencia entre humanos es E factible. Es perfectamente transmisible. TA A8 6 9 Estaba identificada como un problema en el área D y los efectos de la introducción de un SE pueden planificarse. Es una necesidad para mejorar el área y se puede planificar perfectamente. TA A9 9 7 No requiere respuestas en tiempo real E inmediato. No requiere la inmediatez en la respuesta, aunque si en breve plazo

82 P á g i n a 71 TA A La tarea no requiere investigación básica y usa, si alguna, poca generación y entendimiento del lenguaje natural. Requiere muy poco entendimiento del lenguaje natural. TA A El experto usa básicamente razonamiento simbólico que implica factores subjetivos. Es el tipo de razonamiento que mayoritariamente utiliza. TA A Es esencialmente de tipo heurístico. Se utilizan documentes y fuentes de datos históricos. E D D CAT IDEN PESO(P) VALOR(V) DENOMINACIÓN DE LA CARACTERÍSTICA TIPO EX E1 8 8 No se sienten amenazados por el proyecto. Son D capaces de sentirse intelectualmente unidos al proyecto. El proyecto no es una gran amenazada pues permitirá mejoras para todos. EX E2 6 7 Tienen un brillante historial en la realización de D esta tarea. Se aplicará en el proyecto la experiencia en trabajos similares. EX E3 5 8 Hay acuerdos en lo que constituye una buena D solución a la tarea. Si, existen soluciones consensuadas. EX E4 5 9 La única justificación para dar un paso en la D solución es la calidad de la solución final. Si, la buena calidad de la solución final permitirá mejoras. EX E5 6 8 No hay plazo de finalización estricto, ni ningún D otro proyecto depende de esta tarea. El plazo no es estrictamente imprescindible y no tiene conexión directa con ningún otro proyecto. TA E6 7 9 No está influenciada por vaivenes políticos. Su E utilidad práctica es independiente de las decisiones políticas. TA E7 8 8 Existen ya SS.EE. que resuelvan esa o parecidas D tareas. Si, existen sistemas alternativos similares. TA E8 8 7 Hay cambios mínimos en los procedimientos D habituales. No tiene porque implicar cambios profundos en los procedimientos. TA E9 5 9 Las soluciones son explicables o interactivas. Es D sencillo explicar las conclusiones obtenidas y las propuestas de solución. TA E La tarea es de I+D de carácter práctico, pero no ambas cosas simultáneamente. E

83 P á g i n a 72 Fundamentalmente tiene un carácter práctico para la mejora de resultados y puesta en marcha de acciones adecuadas a cada perfil. DU E Están mentalizados y tienen expectativas realistas tanto el alcance como en las limitaciones. Si, es evidente su utilidad pero también presenta limitaciones por diversos factores. DU E No rechazan de plano esta tecnología. La tecnología utilizada es admisible y contrastable su utilidad. DU E El sistema interactúa inteligente y amistosamente con el usuario. El sistema tendrá una interfaz amigable para el usuario final. DU E El sistema es capaz de explicar al usuario su razonamiento. El sistema dará suficiente información para hacer comprensible sus conclusiones. DU E La inserción del sistema se efectúa sin traumas; es decir, apenas se interfiere en la rutina cotidiana de la empresa. No tiene por qué suponer grandes modificaciones procedimentales en la empresa. DU E Están comprometidos durante toda la duración del proyecto, incluso después de su implementación. Existe compromiso con todos los implicados en el proyecto. DU E Se efectúa una adecuada transferencia tecnológica. Parece lógico que ha de producirse así. D E D D D D E

84 P á g i n a Evaluación: Para obtener la evaluación de cada dimensión se utilizan las siguientes fórmulas ሻ כ ଵȀଵ ሻ ݑȀȀ ሺ ሺ ͳܥ ଵ ଵǡଶǡହ ଵ ሻ כ ଵȀ ሻ ݑሺ ȀȀ ሺ ʹܥ ଵǡସǡହǡ ଵ ଵଶ ሻ כ ଵȀଵଶ ሻ ݑሺ ȀȀ ሺ ܥ ଵǡସǡǡଽǡଵ ଵ ଵ ሻ כ ଵȀଵ ሻ ݑሺ ȀȀ ሺ Ͷܥ ǡଵǡଵଶǡଵ ଵ siendo: Ppi, Pji, Pai, Pei: Peso en cada dimensión de la característica i. Vpi, Vji, Vai, Vei: Valor en cada dimensión de la característica i. Vui= Valor umbral de la característica i (por defecto 7). Para calcular el valor total de la evaluación se utiliza: ܥ ସ ଵ ସ ݏ ܥ 4 ݏ Ͳ ସ ଵ ଵ Ͳ ܥ ܥ Ͳ Tras realizar los cálculos se obtienen los siguientes resultados: VC1= VC2= VC3= VC4= Como ninguno de ellos es 0 se calcula VC, que tiene como resultado VC=

85 P á g i n a 74 Para convertir VC en porcentual, se ha de normalizar con la siguiente fórmula: Valor obtenido Valor máximo disponible Valor real %(x) 100 Para calcular el valor máximo disponible, se le asigna un 10 a todos los valores y se calcula el VC máximo. Tras realizar los cálculos se obtienen estos resultados: VC1max= VC2max= VC3max= VC4max= Como ningún VCimax es 0, se calcula VC, que tiene como resultado VCmax= Como ya se tiene el valor obtenido ( ) y el valor máximo disponible ( ), se puede calcular el valor real, que es: % de viabilidad PROYECTO VIABLE

86 P á g i n a 75

87 P á g i n a SISTEMA EXPERTO DE GESTIÓN BANCARIA (SGB) Se abordan a continuación los principales aspectos del Sistema Experto elaborado: 5.1 Adquisición del conocimiento Para la realización del proceso de adquisición del conocimiento que permitiera abordar la problemática de la concesión de préstamos hipotecarios y la resolución sobre solicitudes de tarjetas de crédito, se ha utilizado como técnica esencial la entrevista. No obstante, también ha sido necesario un previo estudio detallado de documentación bancaria que permitiera conocer los principales aspectos del argot bancario y los conceptos esenciales que se manejan en esta área. Al tratarse de un dominio muy especializado ha sido necesaria también alguna consulta con manuales sobre Operaciones Financieras y diccionarios económicos. Una vez adquirido un mínimo conocimiento previo en la materia, también se llevó a cabo una visita al lugar de trabajo del experto para poder entender mejor su tarea y actividad. Las entrevistas han sido realizadas con un experto: Noelia V.A., gestor bancario con experiencia en cuentas personales y de empresa; licenciada en Administración y Dirección de Empresas y con profundo conocimiento de las técnicas bancarias y de los mecanismos de toma de decisiones. El planteamiento llevado a cabo ha consistido en efectuar algunas entrevistas iniciales muy abiertas para obtener una visión global de la materia y posteriormente ir desarrollando entrevistas más estructuradas para concretar y obtener un conocimiento más preciso y completo del tema en cuestión. Ha sido necesario realizar un gran número de entrevistas dada la complejidad del tema. A continuación se reproduce la documentación sobre las entrevistas realizadas, aportando la transcripción completa de aquéllas cuyo contenido se considera más relevante:

88 P á g i n a 77 Tabla 1 FECHA Abril HORA Y DURACIÓN LUGAR ASISTENTES 1hora Institución bancaria Noelia V.A. (experto) OBJETIVOS Obtención de los rasgos generales más importantes de la función bancaria MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN OBSERVACIONES Abierta Introducción de los rasgos esenciales sobre la función de las entidades financieras, abarcando un primer conocimiento de las principales tareas y actividades que se desarrollan en el mundo bancario y su conexión con el cliente Transcripción de la entrevista: I.C. Cómo se podría resumir brevemente la función bancaria que se desarrolla a través de las entidades financieras, fundamentalmente mediante su actuación directa en sus sucursales? Experto: Es complejo resumir brevemente el funcionamiento de un banco, pero a grandes rasgos y en una primera aproximación, se trata fundamentalmente de entidades que tienen como objetivo financiar las actividades económicas. Los bancos captan recursos de los particulares, de otros bancos o del banco central y suministran esos recursos a empresas y particulares para que puedan desarrollar su actividad. Su beneficio, en una aproximación muy básica pero entendible, sería la diferencia entre el precio que paga por los recursos y lo que obtiene por prestárselos a los agentes económicos, sobre todo empresas y particulares. I.C. Qué actividades son las fundamentales en cuanto a financiación? Experto: Habría que distinguir entre la empresa y el particular. Respecto de la primera, el banco suministra financiación para que la empresa pueda llevar a cabo sus inversiones o, en ocasiones, como mecanismo para paliar situaciones transitorias de falta de liquidez. En cuanto a los particulares, se trata fundamentalmente de financiar la adquisición de bienes muebles o inmuebles y las compras a corto plazo de bienes fungibles.

89 P á g i n a 78 IC. Centrándonos en el cliente particular, sería deseable que concretara algo más la interacción del banco con el cliente en sus diversos aspectos. Experto: El cliente particular establece su relación con el banco, normalmente, mediante la apertura de cuentas bancarias. A través de ellas, el cliente efectúa cobros y pagos, ya sea a través de caja, autoservicio, transferencias, cheques o tarjetas bancarias como formas más usuales. Por otra parte, cuando necesita recursos financieros adicionales solicita al banco préstamos personales, si se trata de compras de bienes muebles generalmente, o créditos hipotecarios cuando la adquisición que se va a realizar va a consistir en un inmueble, generalmente la vivienda, y dicho bien constituye la principal garantía del pago del préstamo. También, cuando el particular tiene un excedente de tesorería solicita del banco que invierta su dinero en algún tipo de producto que le reporte una mayor rentabilidad. Así, los depósitos, los fondos de inversión, la adquisición de valores negociables, IC: Cómo se fija el precio de estos productos? Experto: Es un tema muy complejo y depende de múltiples variables. Cada vez más hay una dependencia con el entorno europeo, que marca de modo sensible las tendencias de retribución de activos y pasivos. Índices como el Euribor tienen especial incidencia en estos valores y no son directamente manejables por las entidades bancarias. IC: Por último y brevemente, cuál es la problemática actual más importante de la banca? Experto: Es conocida la situación de crisis económica que se vive prácticamente en todo el mundo, uno de cuyos factores desencadenantes parece ser la crisis financiera bancaria derivada del alto grado de impagados que se está produciendo. Es decir, las altas tasas de morosidad (créditos no amortizados en el plazo previstos) están provocando estrechamientos en la actividad bancaria de financiación e incluso síntomas de peligrosidad para la supervivencia de pequeñas entidades bancarias.

90 P á g i n a 79 Tabla 2 FECHA Abril HORA Y DURACIÓN LUGAR ASINTENTES 2 horas Institución bancaria Noelia V.A. (experto) OBJETIVOS Obtención de un conocimiento profundo sobre los mecanismos de concesión de créditos hipotecarios, criterios decisores, restricciones y límites cuantitativos. MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN OBSERVACIONES Abierta Obtención de los rasgos esenciales sobre los diversos aspectos que se valoran a la hora de concesión de créditos. Criterios de valoración. Serán necesarias más entrevistas sobre este tema, que tendrían un carácter más estructurado para acotar y precisar el conocimiento Transcripción de la entrevista: IC: El objetivo de esta entrevista es tener una primera visión de la panorámica general de la actuación bancaria en la gestión de préstamos hipotecarios. Indíquenos una primera aproximación al tema: Experto: Ha de tenerse en cuenta como primer principio general que el crédito hipotecario, a diferencia del crédito personal, lleva anexa una garantía hipotecaria generalmente sobre el bien que se adquiere, pudiéndose ser también sobre otro bien. Es decir, el banco tiene como garantía del pago del crédito un bien inmueble. Si se produjera el impago del crédito, el banco podría ejecutar un embargo contra el cliente y procedería a la subasta del mismo para el resarcimiento de la deuda. Es un proceso muy complejo pero posible. No obstante, esto siempre supondría una pérdida para el banco pues tiene un coste de gestión ineludible. Es evidente que el riesgo está presente en cualquier actividad empresarial y más en la banca, dónde la exposición al riesgo es algo consustancial al propio negocio, ya que aparece de forma espontánea como consecuencia de su actividad. Un aspecto fundamental de la gestión bancaria en esta línea de negocio es disponer de los elementos necesarios para una correcta toma de decisiones. El proceso general es, en síntesis, evaluar correctamente los riesgos.

91 P á g i n a 80 IC: Sería muy interesante profundizar algo más en esta evaluación inicial del riesgo. Concrete algo más estos aspectos. Experto: En primer lugar hay que considerar que para la institución bancaria, la actividad crediticia y prestataria es la principal fuente de ingresos pero también la principal causa de una eventual quiebra. El préstamo implica confianza y esto se concreta cuando una entidad financiera entrega dinero a un cliente. En una primera aproximación, el riesgo del crédito se puede separar en dos componentes principales: el riesgo de impago de intereses y comisiones y el riesgo de no recuperar el capital (saldo vivo). En este ámbito de actuación, la red de oficinas de la entidad bancaria tiene un gran protagonista. De hecho, la gestión del riesgo de crédito es uno de los principales aspectos de la gestión de una entidad bancaria. La entidad debe valorar la relación existente entre rentabilidad y riesgo, no sólo en el momento de autorizar la operación si no en cualquier momento posterior, con el fin de detectar posibles problemas de recuperación de la operación. Además, la competencia entre las entidades bancarias ha provocado que se hayan estrechado los porcentajes de margen financiero y de ahí la importancia de controlar y reducir los riesgos. IC: Una aclaración. Habitualmente se escuchan los términos préstamo y crédito como sinónimos. Es correcto? Experto: En absoluto, son dos operaciones de activo distintas; no es lo mismo un préstamo que un crédito. Básicamente, en el préstamo la totalidad de los fondos se reciben al inicio de la operación y los intereses se pagan sobre el capital pendiente de reembolso, liquidándose normalmente con periodicidad mensual junto con la cuota de amortización. Suelen concederse a largo plazo y se amortizan según un plan previamente acordado. En los créditos, no se recibe cuantía alguna al inicio de la operación, pero se tiene el derecho a disponer inmediatamente de los fondos hasta el límite autorizado, según convenga. Los intereses se pagan por el importe dispuesto en cada momento y suelen liquidarse trimestralmente. Los plazos de concesión no suelen superiores a uno o dos años. Puede ser renovado a su vencimiento, según acuerdo entre cliente y entidad bancaria. IC: Cuáles son los elementos fundamentales de una operación de préstamo hipotecario? Experto: Como en toda operación de préstamo, hay que considerar tres elementos. En primer lugar el importe de la cantidad a prestar. Este es un factor que afecta al riesgo de forma proporcional pues, evidentemente, a mayor importe mayor riesgo corre el banco. En segundo lugar la finalidad del préstamo. Puede ser la adquisición de un bien inmueble, la construcción

92 P á g i n a 81 del inmueble, una renovación estructural de un inmueble, En tercer lugar el plazo de amortización y el tipo de interés a abonar. IC: Hay algún criterio general a la hora de valorar la concesión de un préstamo hipotecario? Experto: Más que un criterio general, sí que hay un principio general y es que todo el estudio se base en una valoración de las garantías que tiene la operación. Las garantías son determinantes en la concesión o denegación de la operación. IC: Cómo se concretan estas garantías? La primera garantía es la solvencia del propio solicitante, tanto en su aspecto económico (ingresos y bienes patrimoniales) como personal. Luego se pueden añadir garantías complementarias según la importancia de la operación, con tal de reforzar las garantías personales del solicitante. Las garantías complementarias tienen el efecto inmediato de reducir el nivel de riesgo de la operación. IC: Precise más estas garantías complementarias. Experto: Se pueden distinguir varios tipos de garantías. Así, las garantías personales de terceros, que se producen mediante avalistas fundamentalmente. Una tercera persona o más aportan sus firmas obligándose a pagar por cuenta del titular, si éste no cumple con sus obligaciones. También están las garantías reales. Se trata de cubrir el riesgo mediante bienes concretos que quedan afectados al buen fin de la operación. En caso de incumplimiento, la entidad bancaria puede ejecutar la venta de estos bienes para recuperar así la deuda pendiente. Normalmente es del tipo hipotecaria y consiste en afectar un bien inmueble, formalizándose en escritura pública que se inscribe en el Registro de la Propiedad. IC. Por último, cuál es el procedimiento general de análisis de una solicitud de préstamo hipotecario? Experto: Tras el contacto inicial con el cliente, en el que se le pide toda la documentación personal y del bien inmueble que se pretende adquirir, se efectúan posteriormente diversos contactos en los que se le explica al solicitante las posibles modalidades del producto en cuestión. Se profundiza en el estudio de los plazos más recomendables según su capacidad de pago, en la consideración sobre la conveniencia de tipo fijo o variable de la operación, Igualmente, se le solicitan las garantías personales y complementarias que sean necesarias para que la operación pueda ser llevada a cabo. Con toda la documentación se efectúa una primera evaluación y se somete posteriormente a los Departamentos de Riesgo de la entidad

93 P á g i n a 82 bancaria para que eleven la propuesta definitiva de concesión o denegación del préstamo hipotecario. Tabla 3 FECHA Abril HORA Y DURACIÓN LUGAR ASINTENTES 1 hora Institución bancaria Noelia V.A. (experto) OBJETIVOS Obtención de un conocimiento profundo sobre los mecanismos de concesión de créditos hipotecarios, criterios decisores, restricciones y límites cuantitativos. MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN Semiestructurado Obtención de los rasgos esenciales sobre los diversos aspectos que se valoran a la hora de concesión de créditos. Criterios de valoración. OBSERVACIONES Posiblemente sean necesarias más entrevistas sobre este tema, que tendrían un carácter más estructurado para acotar algún conocimiento Transcripción de la entrevista: IC: Para completar la información obtenida en entrevistas anteriores, me gustaría conocer más profundamente los aspectos que se evalúan respecto de la situación personal del cliente bancario que solicita un préstamo hipotecario. Experto: Básicamente se analizan aspectos personales y profesionales. En cuanto a los aspectos personales, un primer factor a tener en cuenta es la edad. Está comprobado por la experiencia que los clientes bancarios pertenecientes al tramo de 18 a 26 años son los que aportan mayores cuotas de impago, al concurrir en este colectivo otras características desfavorables tales como poca estabilidad en el empleo, menor nivel de ingresos, ausencia de patrimonio, También los clientes de edad avanzada pueden suponer un mayor problema, fundamentalmente por la cercanía de la edad de jubilación, momento en el que suelen disminuir notablemente los ingresos y también hay un mayor riesgo de fallecimiento. Por tanto, en estos casos a veces se contempla la posibilidad de completar las garantías.

94 P á g i n a 83 Otro factor importante de carácter personal es el número de personas a su cargo, pues esto incide directamente en los gastos familiares y por tanto en la capacidad de pago del solicitante. También se analiza el estado civil del cliente bancario, por cuanto puede servir de referencia para predecir comportamientos futuros. Cuanto más estable sea el estado civil del titular, mayor tiende a ser la estabilidad social o económica y esto puede afectar al buen fin del préstamo. Está comprobado por la experiencia que estados como separado o divorciado muestran correlación con un mayor nivel de impagados. IC: Cuáles son los principales aspectos profesionales que se tienen en cuenta? Experto: Estos aspectos tienen, si cabe, una mayor importancia. En primer lugar la situación laboral. Es evidente que un aspecto básico a estudiar para la concesión del préstamo hipotecario es la estabilidad laboral y la constante percepción de ingresos. Por tanto, situaciones como trabajos temporales, contratos eventuales, situaciones de desempleo,... implican un nivel de riesgo considerable, que ha de ser compensado con otras garantías. Es evidente que la existencia de un contrato fijo y sobre todo la situación de funcionario del solicitante, tiene un peso específico notable a la hora de que la entidad bancaria decida. Otro aspecto que también se considera es la antigüedad en el empleo, por cuanto nos ayuda a evaluar el índice de estabilidad laboral y económica del solicitante. También es importante que el gestor bancario consiga algún tipo de conocimiento de la empresa en que el cliente bancario presta sus servicios, a efectos de tener una aproximación de solvencia presente y futura de dicha empresa, aspecto vital para el mantenimiento del puesto del trabajo del solicitante del préstamo hipotecario. También se analiza el sector de actividad. Hay sectores que en el sistema económico actual parece que van a verse menos afectado por los habituales ajustes de mercado. Estudios recientes sobre esta materia indican que el menor riesgo se da en el sector químico, administración pública y energía; a continuación tendrían un mayor riesgo sectores como alimentación, servicios financieros y comunicaciones; un tercer nivel de riesgo adicional se daría en mecánica, industria y metalurgia y el mayor riesgo parece que se presenta en construcción y hostelería. IC: Por último, la evaluación de todas estas variables parece sumamente complicada. Cómo se lleva a cabo? Experto: Efectivamente, hay que distinguir aspectos cuantificables para su evaluación y aspectos cualitativos. Los primeros, tales como nivel de ingresos, situación laboral, cuota a

95 P á g i n a 84 pagar por el préstamo pueden cifrarse y servir para el establecimiento de reglas de concesión o denegación de préstamo. Otros muchos factores han de ser evaluados por el gestor bancario y su estudio agregado a través de la percepción intuitiva del gestor bancario, debe servir para tener una primera visión, positiva o negativa, del resultado de la operación. La evaluación del riesgo no es una ciencia exacta. Tabla 4 FECHA Abril HORA Y DURACIÓN LUGAR ASINTENTES OBJETIVOS MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN OBSERVACIONES Transcripción de la entrevista: 1 hora Institución bancaria Noelia V.A. (experto) Conocer los mecanismos de obtención de la información por parte del gestor bancario Semiestructurado Obtención de los rasgos esenciales sobre los teme IC: Se pretende en esta entrevista profundizar en los procedimientos de obtención de la información necesaria para conformar el expediente de solicitud del préstamo hipotecario. Cuál es el formato típico de esta información y cómo se obtiene? Experto: La información es un aspecto básico para el gestor bancario y su correcta documentación es muy importante para el análisis posterior del riesgo de la operación y minimizar su valor. Se va a acudir a dos tipos de información: la información interna y la información externa. IC: Explique cada una de ellas. Experto: La información interna se basa en la información de relaciones del cliente con el Banco y representa un apartado muy relevante en el estudio de la solicitud de préstamo hipotecario. El conocimiento del cliente a través de sus movimientos de cuenta, el nivel de vinculación vía utilización de productos y servicios y saber cuál ha sido su comportamiento ante préstamos

96 P á g i n a 85 anteriores, en su caso, permiten definir con un buena probabilidad de corrección en la estimación, aspectos esenciales como la capacidad de pago. Se estudia normalmente el último año, valorándose fundamentalmente el nivel de ingresos y el volumen de gastos fijos. También es interesante disponer de los datos patrimoniales del cliente (depósitos, inversiones) y personales (situación laboral, edad,...) para su posterior evaluación. En cuanto a la información externa, se suelen solicitar originales de las ultimas nóminas del cliente, al menos 3, certificación de la empresa en la que presta servicios el solicitante en la que consten sus aspectos laborales más significativos: antigüedad, cargo en la empresa,... También es exigible la declaración del Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas del último ejercicio, pues presenta un balance a tener en cuenta de la situación económica del cliente bancario. En caso de autónomos y profesionales liberales, además de la declaración de la renta, se le solicita la declaración trimestral del Impuesto sobre el Valor Añadido, por cuanto supone un indicador de evolución de la facturación con respecto al ejercicio anterior. Tabla 5 FECHA Mayo HORA Y DURACIÓN LUGAR ASINTENTES 1hora Institución bancaria Noelia V.A. (experto) OBJETIVOS Obtención de un conocimiento profundo sobre los mecanismos de concesión de créditos hipotecarios, criterios decisores, restricciones y límites cuantitativos. MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN Semiestructurados Obtención de los rasgos esenciales sobre los diversos aspectos que se valoran a la hora de concesión de créditos. Criterios de valoración. Tipología de clientes. Evaluación de riesgos de impagos. Mecanismos de concesión OBSERVACIONES Posiblemente sean necesarias más entrevistas sobre este tema, que tendrían un carácter más estructurado para acotar algún conocimiento

97 P á g i n a 86 Transcripción de la entrevista: IC: El objetivo de esta entrevista es precisar cuantitativamente las principales variables que se tienen en cuenta a la hora de decidir la concesión de un préstamo hipotecario. Cuáles son estos aspectos evaluables para la decisión de concesión o denegación de la hipoteca? Experto: Podríamos decir que un primer criterio es que el valor del préstamo no debe exceder de un determinado porcentaje del valor del bien. Lo habitual es moverse en torno al 80% aunque se puede llegar hasta el 110% del valor de tasación del bien. IC: Ha de entenderse entonces que ésta es una restricción de partida? Experto: Efectivamente, aunque su establecimiento numérico exacto puede variar según las condiciones del cliente. IC: Qué otros factores o variables se tienen en cuenta? Experto: Ha de tenerse en cuenta que un método habitual es categorizar los clientes en diversos niveles según los valores que toman ciertas variables. En este caso concreto, podríamos decir, a efectos de comprensión de este tema, que podrían distinguirse en torno a cuatro niveles de clientes. Una primera variable que se tiene en cuenta para realizar esta taxonomía es la proporción que suponen los ingresos netos del cliente solicitante del crédito(o de la unidad familiar si se solicita conjuntamente) respecto de la cuota anual a satisfacer por el reintegro de créditos. La medición de la capacidad de pago del cliente bancario es esencial. Hay que evaluar con mucha precisión los ingresos netos del cliente. Este concepto podría definirse como la diferencia entre los ingresos obtenidos por el cliente, derivados de su vida laboral y los gastos fijos por préstamos que tenga el cliente. Es un argumento esencial para considerar si el solicitante va a poder disponer de los medios para atender las cuotas del préstamo a medida que vayan venciendo. Otra variable esencial es el grado de estabilidad laboral del cliente. Es evidente que un mayor coeficiente de ingresos netos respecto de cuota anual laboral, otorgan al cliente una situación preferente. del crédito y una mayor estabilidad IC: Se podrían precisar numéricamente estos factores? Experto: En cuanto al coeficiente o proporción citado, lo ideal es que sea inferior al 33% y, en determinadas condiciones es admisible hasta el 42% aproximadamente. A partir de este valor se puede considerar que un crédito hipotecario será denegado. En cuanto a la estabilidad laboral se pueden clasificar los clientes en función de su situación laboral como funcionarios,

98 P á g i n a 87 empleados con contrato laboral fijo, empleados con contrato eventual y otras situaciones laborales (desempleado, jubilado, estudiantes y amas de casa). IC: Hay otros factores o restricciones a tener en cuenta? Experto: Otra variable a considerar con carácter muy importante es la fijación del periodo de amortización del crédito. La edad del cliente es importante para establecer la horquilla máxima de tiempo de amortización. Se suele considerar para la concesión de un crédito hipotecario que al finalizar la vida laboral del cliente, el crédito debe estar amortizado. Aunque en algunos casos y debido al aumento de la esperanza de vida y a la mejora de la capacidad económica de los clientes se puede llegar a establecer dicho límite en los 75 años. En consecuencia, no se concederían créditos con un período de amortización superior a los años de vida laboral del cliente (ampliada a los 75 años). IC: Además de la garantía que en sí mismo supone la hipoteca del bien que se adquiere, se plantea la exigencia de otras garantías? Experto: No es un requisito absolutamente imprescindible en general, pero sí que puede tener importancia. En ocasiones puede ser necesaria la existencia de varios avalistas con propiedades inmobiliarias, a veces se exigen varios avalistas pero no se precisa que aporten garantía inmobiliaria. También es frecuente solicitar un único avalista o que se realice la operación sin ningún aval complementario. Va a depender de la categoría del cliente establecida en función de las otras variables que he descrito. En cualquier caso, hay que insistir en que las garantías son un aspecto importante en la concesión del préstamo hipotecario, pero no es la circunstancia determinante. Según las directrices de las entidades bancarias, las decisiones han de apoyarse más en la capacidad de devolución de la operación que se plantea que en las garantías que se consigan. Es decir, el planteamiento correcto es estudiar si el cliente va a ser capaz de hacer frente puntualmente a sus compromisos con el banco IC: Una vez procesada toda esta información, probablemente será necesario establecer alguna entrevista más para acotar y precisar el conocimiento del tema. Quiere añadir algo? Experto: No, únicamente indicar que los tipos de interés van a tener influencia para el cálculo de las cuotas a abonar y por tanto a mayor tipo de interés mayor sacrificio sufre el cliente para pagar su crédito y en consecuencia provoca que la cuantía máxima que pueda solicitar sea menor. Generalmente se establecen como referencia el Euribor del mes anterior a la fecha

99 P á g i n a 88 de firma de operación más un diferencial que varía en función de las políticas económicoscomerciales de las entidades bancarias. Tabla 6 FECHA Junio HORA Y DURACIÓN LUGAR ASINTENTES 1hora y media Institución bancaria Noelia V.A. (experto) OBJETIVOS Obtención de un conocimiento profundo sobre los mecanismos de concesión de tarjetas de créditos, MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN Semiestructurado Obtención de los rasgos esenciales sobre los diversos aspectos que se valoran a la hora de concesión de tarjetas de crédito. Tipología de clientes y de tarjetas, aspectos esenciales a tener en cuenta para la toma de decisiones. Valoración de restricciones y límites OBSERVACIONES Posiblemente sean necesarias más entrevistas sobre este tema, que tendrían un carácter más estructurado para acotar algún conocimiento Transcripción de la entrevista: IC: Qué es una tarjeta de crédito? Experto: La tarjeta de crédito es fundamentalmente un medio de pago, lo que en banca se denomina dinero de plástico. Se diferencia de la tarjeta de débito en que el cargo de la compra u operación efectuada no se produce en el momento, si no que se lleva a cabo en una determinada fecha, normalmente el día 5 del mes siguiente al que se producen las compras aunque también hay otras formas de pago muy habituales como establecer una cantidad fija de pago al mes independientemente del uso dado a la tarjeta. En consecuencia, no es necesario disponer de saldo en el momento de utilizar la tarjeta. Ello conlleva un riesgo de impago y, en consecuencia, el banco fija unos criterios de concesión estrictos.

100 P á g i n a 89 IC: Cuáles son esos criterios? Experto: El Banco va a valorar la fidelidad del cliente y su capacidad económica. Para evaluar el primero de los aspectos va a tener en cuenta como factores principales la antigüedad del cliente en el banco y su vínculo con la entidad, es decir, operaciones que realiza con la entidad tales como domiciliación de nómina, recibos domiciliados en su cuenta bancaria, En cuanto a la valoración de su capacidad económica, los clientes se pueden clasificar en varias categorías, lo que implica que incluso sean atendidos por el banco por un distinto empleado, con mayor o menor especialización en determinados asuntos. IC: Se pueden cuantificar de alguna manera estas variables? Experto: En cuanto a la fidelidad en la entidad, una permanencia de más de 6 años es muy estimada, así como tener más de 3 recibos domiciliados. Un factor muy importante es la domiciliación de la nómina, que asegura un compromiso mayor del cliente con la entidad y un mayor vínculo. En cuanto al valor financiero del cliente, se puede ponderar en función de dos variables esenciales: la cuantía de sus inversiones a través de la Entidad y los ingresos periódicos que se efectúan en la cuenta. A partir de se considera al cliente como de alto valor. También se tiene una consideración especial para clientes con ingresos anuales superior a los Por debajo de estos valores, los clientes se escalan en varias categorías. IC: Cómo mide el banco el riesgo de impago, es decir, qué factores considera? Experto: Para la evaluación del cliente se analizan los movimientos de su cuenta en un período normalmente de un año. Se observa si el cliente ha tenido muy frecuentes descubiertos en cuenta, descubiertos esporádicos o ausencia de descubiertos. Esto clasifica al cliente en un determinado nivel de riesgo. Este es un factor absolutamente esencial para la concesión de una tarjeta de crédito por razones obvias. Además se estudia si el cliente atiende a sus pagos en fecha o lo hace con demora. IC: Todos hemos oído hablar del RAI, qué es exactamente? Experto: El RAI es un registro de impagados. A ningún moroso que aparezca en este registro se le concede una tarjeta de crédito. IC: Todas las tarjetas de crédito son iguales? Experto: En absoluto, existe una gran variedad. A título de ejemplo y simplificando su contenido para una mejor comprensión, cabría hablar de tarjetas de crédito especiales que permiten disponer de un saldo o nivel de crédito muy elevado y con muchas utilidades tanto

101 P á g i n a 90 en el territorio nacional como en salidas al extranjero. Comportan también seguros de viaje, En un nivel inferior podríamos distinguir tarjetas de créditos de similares características, pero que se diferencian por el nivel máximo de crédito disponible en un periodo: 3000, 1500, Además existen tarjetas de crédito denominadas Affinity o Cobranded, que ofrecen ventajas adicionales en determinados productos y/o servicios (Por ejemplo Tarjeta Repsol, Tarjeta Iberia,...). IC: Cómo se conjugan todas estas variables para establecer los criterios de concesión de la tarjeta? Experto: Una vez categorizados los clientes por su fidelidad a la entidad, su valor financiero y su nivel de riesgo, podríamos decir que la tarjeta de crédito con mayor rango se le daría a los clientes de mayor potencial económico. Si el cliente ofrece un buen nivel económico y muy alta fidelidad con un nivel de riesgo bajo, se le daría una tarjeta de segundo nivel Cuando el valor económico del cliente o su grado de fidelidad y riesgo es más endeble, la tarjeta que se le podría conceder tendría un máximo de crédito inferior. Por último, en caso de escaso potencial económico o baja fidelidad, si el riesgo es alto se le denegaría la tarjeta; al igual que si es un cliente moroso incluido en el RAI. IC: Con toda la extensa información recibida y una vez procesada, es previsible que necesite alguna información adicional. Una cuestión añadida qué coste tiene una tarjeta de crédito? Experto: Para el cliente supone una cuota anual por expedición de la tarjeta en cuantía muy variable, suele estar entre 14 y 60. En muchos casos y por motivos comerciales, el primer año está exento de pago de cuota y el resto de años se puede devolver toda o parte de dicha cuota por razones tales como, por ejemplo, domiciliación de nómina o uso de la tarjeta por importe mayor a una determinada cuantía anual o mensual.

102 P á g i n a 91 Tabla 7 FECHA Mayo HORA Y DURACIÓN LUGAR ASINTENTES OBJETIVOS MODO RESULTADOS DE LA SESIÓN OBSERVACIONES 1hora Institución bancaria Noelia V.A. (experto) Obtención de los rasgos esenciales sobre los requerimientos que un gestor bancario tendría sobre un sistema experto y sobre los cuadros estadísticos que puede necesitar en su vida laboral Semiestructurados Conocimiento suficiente de la materia Transcripción de la entrevista: IC: El objetivo de esta entrevista es tener la información de un experto sobre la necesidad de disponer de sistemas expertos y cuadros estadísticos para la medición de los diversos factores que entran a formar parte en el proceso de toma de decisiones sobre cualquier tipo de solicitud de los clientes de la entidad de préstamos, tarjetas de crédito, Aquí se le pide que conteste a las preguntas en su condición de gestor bancario. Considera interesante la utilización de estos sistemas expertos y qué condiciones deberían tener? Experto: Creo que es absolutamente necesario disponer de un sistema que analice de manera interrelacionada y ponderada los factores que intervienen en la toma de decisiones. Es una herramienta muy interesante por cuanto debe permitir sistematizar y homogeneizar las decisiones. Los gestores bancarios tenemos la intuición no científica respecto de la viabilidad de una operación en base a la experiencia adquirida en casos similares y la percepción que se tiene a partir de los datos del cliente. Por tanto, un sistema que a partir de una muestra de operaciones y solicitantes, establezca la aplicación de unos criterios automatizados es de gran utilidad. IC: En cuanto a la utilización de estadísticas, qué condiciones cree que deben cumplir? Experto: Los sistemas informáticos deben aportarnos a los gestores bancarios una información precisa y a la vez muy esquematizada de los datos más relevantes. En concreto, es interesante

103 P á g i n a 92 tener datos resumidos del cliente en cuanto a su evolución de movimientos en los últimos meses, como información previa para una primera estimación de sus solicitudes de productos financieros y un seguimiento de su actividad como cliente de la entidad. A un nivel directivo superior, también parece interesante disponer de cuadros estadísticos sobre agregados económicos por zonas y sectores. 5.2 Representación del conocimiento A la hora de representar el conocimiento no existe un método de representación que sea universalmente admitido como el de mayores posibilidades y prestaciones; al contrario, dependiendo de los requisitos del sistema, de la naturaleza de los conocimientos que se deseen aplicar al Sistema Experto e incluso de las características del dominio en cuestión, pueden presentarse diversas variantes. Es importante seleccionar adecuadamente el sistema de representación por el que se va a optar. En este proyecto se ha seleccionado como mecanismo formal de representación del conocimiento adquirido las reglas de producción. Como ya se expuso en el apartado correspondiente, se trata de descripciones de acciones dependientes de ciertas condiciones. Una sola regla de producción puede captarse como unidad de conocimiento. Es el componente más pequeño del que consta el sistema en su totalidad. La selección de este método de representación se ha debido a que presenta las mejores condiciones para traducir el conocimiento aportado por el experto. Esta transferencia de conocimiento desde el experto a su adecuada redacción en reglas de producción presenta dificultades de comprensión del conocimiento a representar, dificultades en la sistematización de dicha información y, finalmente, en su expresión de tipo: Si Entonces. Por otra parte, también se ha elegido este mecanismo de representación por cuanto tiene unas características que posibilitan su implementación rápida y eficiente, a la vez que permite construir un sistema escalable. Como se detallará en el apartado correspondiente, las reglas se encuentran en un módulo del programa independiente del resto de la programación, lo que da una mayor facilidad de lectura y modificación, en su caso.

104 P á g i n a 93 La complejidad del conocimiento de un dominio tan absolutamente especializado como la gestión bancaria hace absolutamente imprescindible que las reglas hayan de disponerse de modo encadenado. En esta estructura encadenada hay diversos elementos que actúan como consecuentes de una regla y en otras reglas de producción aparecen como precedentes. Por esa misma complejidad a la que antes se aludía y por las características que presenta esencialmente el riesgo bancario, como criterio para la concesión o denegación de productos financieros, en el Proyecto se dan múltiples casos en los que se puede obtener un mismo resultado final a partir de hechos diferentes. Se presenta esta situación cuando el Sistema Experto evalúa antecedentes distintos pero que ofrecen un nivel de riesgo similar y por ello se llega a la misma conclusión. Todas estas características se pueden apreciar en los extractos de la base de reglas que se presentan a continuación. Igualmente se presenta un diagrama de representación en árbol de una parte de las citadas reglas:

105 Figura 7: Representación de reglas de concesión de hipoteca P á g i n a 94

106 P á g i n a 95 Asunto en cuestión: Decisión sobre la concesión o denegación de tarjeta de crédito a un cliente bancario y, en su caso, tipo de producto financiero concedido. Resumen de reglas de producción: Regla 1: Si Nómina domiciliada y Antigüedad más de 6 anualidades y Tiene más de 3 recibos domiciliados Entonces Fidelidad muy alta Regla 4: Si No nómina domiciliada y Antigüedad más de 6 anualidades y Tiene más de 3 recibos domiciliados Entonces Fidelidad muy alta Regla 7: Si No nómina domiciliada y Antigüedad de 3 a 6 anualidades y Tiene 3 o menos recibos domiciliados Entonces: Fidelidad alta Regla 18: Si Ingresos netos anuales en la cuenta entre y y inversiones en productos en la Entidad entre 0 y Entonces: Cliente valor financiero C Regla 25: Si Cliente valor financiero B y Fidelidad muy alta y Riesgo alto y No condición de moroso RAI Entonces: Tarjeta Visa 1500

107 P á g i n a 96 Asunto en cuestión: Decisión sobre la concesión o denegación de préstamo hipotecario a un cliente bancario. Resumen de reglas de producción: Regla 3: Si Coeficiente Cuota Anual/Ingresos Netos entre 0.33 y 0.38 y Funcionario Entonces: Cliente bueno Regla 6: Si Coeficiente Cuota Anual/Ingresos Netos entre 0.33 y 0.38 y Contrato fijo Entonces Cliente de riesgo Regla 7: Si Coeficiente Cuota Anual/Ingresos Netos entre 0.38 y 0.42 y Contrato Eventual Entonces Cliente de riesgo Regla 19: Si Cliente de riesgo y Aval múltiple e inmobiliario y Diferencia tiempo laboral/tiempo amortización mayor que 0 y Coeficiente Valor Solicitado/Valor Tasación menor de 1.10 Entonces Hipoteca concedida

108 P á g i n a Razonamiento La representación del conocimiento adquirido a través de diversas fuentes se ha llevado a cabo mediante reglas de producción. El mecanismo de razonamiento del Sistema Experto debe adecuarse a dicha representación en reglas. En otro apartado del proyecto se estudió con mayor profundidad el fundamento y contenido de las etapas que han de desarrollarse para la actuación del Sistema Experto. Cabe citar que son las siguientes: Conjunto de reglas de producción. Base de Hechos. Ciclo de reconocimiento y actuación. Se ha utilizado el procedimiento de marcha hacia delante (Forward Chaining). Respecto de las reglas de producción cabe decir que se han explicitado en formato de regla los conocimientos adquiridos, fundamentalmente a través del experto del dominio. La Base de Hechos se estructura a partir de los datos obtenidos del usuario. La aplicación objeto del Proyecto se nutre de dos tipos de datos: Datos que se obtienen de la intervención directa del usuario en su relación con el interfaz (por ejemplo: aportación o no de avales bancarios y tipo de aval). Datos obtenidos de las bases de datos elaboradas a partir de la actuación del cliente bancario en un período de tiempo determinado (por ejemplo: ingresos, gastos y descubiertos en cuenta). El apartado más importante para el análisis del razonamiento es el Ciclo de reconocimiento y actuación. En esta fase se produce el mecanismo de inferencia, que se podría definir como la unidad lógica con la que se extraen conclusiones de la Base de Conocimientos, según un método fijo de solución de problemas que está configurado imitando el procedimiento humano de los expertos para solucionar problemas. El funcionamiento se inicia a partir de los datos de la Base de Hechos, creándose un conjunto conflicto formado por aquellas reglas que pueden ser disparadas con los datos introducidos. Una regla se dispara cuando se aplica la regla sobre algunos hechos cualesquiera. Para seleccionar cuál de las reglas se disparará de entre las del conjunto conflicto, se han elaborado y dispuesto ordenadamente las reglas en el programa a efectos de que su ejecución

109 P á g i n a 98 se lleve a cabo con eficacia para obtener la conclusión adecuada. El disparo de una regla provoca la inserción del nuevo hecho en la Base de Conocimientos. Una vez que la regla ha sido utilizada, se elimina del conjunto conflicto y por ello no puede volver a ser disparada. Una vez que el conjunto conflicto está vacío se detiene el proceso de inferencia y, si se ha realizado adecuadamente, se debe haber obtenido ya una conclusión. Todas estas tareas las realiza el motor de inferencia, cuyas funciones pueden resumirse en dos grandes apartados: Selecciona la regla disponible y crea el conjunto conflicto a partir de estas reglas. Selecciona una regla para disparar. Es decir, ha de incluirse una estrategia de selección para decidir cuál de entre las posibles será ejecutada. 5.4 Minería de Datos La Minería de Datos es un término que integra numerosas técnicas de análisis de datos y extracción de modelos. El fin último es ser capaces de extraer patrones, describir tendencias y regularidades y predecir comportamientos. En cualquier caso, se trata de sacar partido a toda la información que existe y que generalmente se presenta de forma heterogénea y en grandes cantidades. La Minería de Datos es la etapa más importante del proceso de extracción de conocimientos a partir de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diversas técnicas. Es evidente que la información reduce la incertidumbre sobre el conocimiento de cualquier tema, de ahí la importancia de su correcto almacenamiento, organización y uso. Las fases de extracción de conocimiento a partir de datos son las siguientes: Integración y recopilación de datos Selección, limpieza y transformación de datos Minería de Datos Evaluación e interpretación de los datos.

110 P á g i n a 99 En este Proyecto se ha hecho uso de toda la información disponible a partir de las bases de datos de la entidad bancaria relativa a su conjunto de clientes, con el objetivo de establecer unos patrones de comportamiento traducidos a reglas y que tengan utilidad para la toma de decisiones en la gestión de productos financieros, concretamente, la contestación a la solicitud de préstamos hipotecarios y expedición de tarjetas de créditos; aspectos éstos de vital importancia en la línea de negocio de las entidades bancarias. Se exponen a continuación los aspectos más relevantes de las tres primeras fases Integración y recopilación de datos El primer paso en esta fase ha sido disponer de los datos necesarios. El proceso de recopilación ha sido muy complejo y laborioso. En primer lugar se ha tenido que tomar la decisión de seleccionar las fuentes de información de las que se iban a extraer los datos. Teniendo en cuenta los objetivos del proyecto y en concreto del Sistema Experto de Gestión Bancaria, toda la información de interés estaba contenida en bases de datos internas del Banco. Concretamente, las bases disponibles básicamente eran dos: Base de movimientos bancarios por cliente en un período anual. Bases de datos patrimoniales. La recopilación de los datos de la base de movimientos bancarios por cliente en un período anual se ha llevado a cabo a partir de los datos bancarios disponibles, creando una base de datos Access de movimientos bancarios por cliente. En total se han recopilado datos de 100 clientes, con un total de registros superior a Los datos de movimientos bancarios de ingresos y gastos de los clientes constituían una información necesaria pero no suficiente para cumplir los objetivos propuestos. A medida que se iba obteniendo un mayor nivel de conocimiento, fundamentalmente a través del experto, se iba detectando la necesidad de disponer de otros datos de cada cliente, más allá de su actividad concreta en relación con la entidad. Efectivamente, era necesario contar con datos de naturaleza cualitativa y cuantitativa respecto de aspectos personales, económicos y patrimoniales. La recopilación de dichos datos se ha efectuado igualmente a partir de las bases de datos de la entidad bancaria, creando una base de datos con los campos deseados.

111 P á g i n a 100 En concreto, la información recopilada se ha integrado en dos bases de datos, cuya descripción de contenidos se expone a continuación: Base de datos de la actividad económica del cliente bancario, que presenta los siguientes campos: ID: número de referencia del cliente. Fecha: día en el que se realiza la operación bancaria. Concepto: descripción de la operación realizada. Codificación: código asignado a la operación realizada en función de su naturaleza. Cuantía: valoración económica de la operación de gasto o ingreso. Saldo: situación valorada de la cuenta bancaria del cliente a la fecha referenciada. Base de datos formada por los elementos evaluables del cliente bancario. Presenta los siguientes campos: ID. NIF del cliente. Edad del cliente. Situación laboral del cliente: contrato fijo, eventual, funcionario, otra situación laboral. Zona geográfica de ubicación del domicilio del cliente. Tiempo de antigüedad en la Entidad. Situación de Nómina Domiciliada o no. Número de recibos domiciliados en las cuentas bancarias del cliente. Número de descubiertos en cuenta en el último periodo considerado. Condiciones patrimoniales del cliente: depósitos bancarios,... Condición de moroso Selección, limpieza y transformación de los datos Una vez recopilados los datos necesarios, se inicia la siguiente fase en el proceso de extracción del conocimiento que consiste en seleccionar y preparar el subconjunto de datos que se va a minar. La calidad del conocimiento descubierto no sólo depende de las técnicas y algoritmos de minería de datos utilizados, si no también de la calidad de los datos minados.

112 P á g i n a 101 En este ámbito, se ha adoptado como condición inicial que la muestra de datos de cada zona geográfica fuera similar ya que se pretendía además de crear el Sistema Experto, tener una información segmentada por zonas geográficas y atributos económicos que pudiera estar disponible en estadísticas para el gestor bancario, como utilidad adicional de la aplicación constitutiva del Proyecto. Para ello, se llevó a cabo una primera criba de datos irrelevantes y/o innecesarios para el fin propuesto. De la abundantísima base de datos disponible, se han seleccionado aquellos ítems de información correspondientes a los atributos objeto de consideración. A continuación, se ha procedido al estudio de los valores que no se ajustan al comportamiento general de los datos (outliers) y que podrían dar lugar a errores en el proceso. En este sentido, se han cribado clientes bancarios que presentaban comportamientos anómalos en aspectos tales como periodos de tiempo prolongados sin actividad bancaria, movimientos continuos de interrelación entre cuentas sin contenido económico sustancial por suponer meras compensaciones, clientes con menos de un año de actividad económica en la entidad bancaria, La supresión de estos datos mejora la representatividad de la muestra pues su presencia deformaría la comparación homogénea entre clientes. También se han llevado a cabo mecanismos de control para asegurarse que no se producía la presencia de datos perdidos por errores en la obtención de los mismos o por una mezcla indebida de datos del mismo cliente en distintas bases de datos. En esta fase, la selección de atributos relevantes ha sido uno de los preprocesamientos más importantes llevados a cabo. A partir de la información del experto, se ha confeccionado la tabla de atributos necesarios para el establecimiento de reglas de actuación. Para llevar a cabo esta tarea, la aportación del experto ha sido fundamental. La información de que se disponía de cada cliente era muy variada y con gran detalle. Ello permitía, por una parte, la utilización de un gran conjunto de atributos o variables, pero se incurría en el riesgo de estar tomando información de atributos no necesarios e incluso inconvenientes. La toma de decisión sobre los atributos relevantes ha requerido un estudio detallado de todas las entrevistas realizadas con el experto. De esta forma se ha conseguido precisar el contenido de cada tributo relevante. A título de ejemplo, se disponía de información precisa sobre ingresos de cliente y su distinta tipología. Pero los diversos ingresos que un cliente puede tener en su cuenta bancaria no tienen la misma consideración a efectos de toma de decisiones sobre concesión de un préstamo hipotecario. La concreción del ingreso debía realizarse sobre el ingreso periódico

113 P á g i n a 102 ordinario (nómina, pensión,...). Ello implicaba una correcta codificación de los ingresos dentro del atributo general de ingresos para la captación del dato correcto. Otro aspecto a considerar en esta fase ha sido la construcción de atributos a partir de los atributos originales y la modificación, en su caso, del tipo de los datos para facilitar el uso de técnicas que requieran tipos de datos específicos. En todo momento ha sido necesario tener en cuenta el uso futuro que se pretendía dar a los datos manejados. Se requería igualmente un conocimiento bastante elaborado del dominio en cuestión para la correcta construcción de los atributos. Así, se han transformado a valores numéricos todos los atributos cuya naturaleza lo permitía. Como ejemplos de este proceso se pueden citar los atributos: Descubiertos en Cuenta o Recibos Domiciliados. En ambos, el dato de interés no era tanto si se cumplía o no la condición o circunstancia citada, si no en qué valor o medida (número de casos) se producía. Se trataba de medir el riesgo del cliente, en el caso de Descubiertos en cuenta o la fidelidad del cliente, en el caso de Recibos Domiciliados Minería de Datos Una vez integrados y recopilados los datos y efectuado el proceso de criba necesario, se dispone de un conjunto de datos almacenados en bases de datos a fin de que a partir de los patrones traducidos a reglas, el Sistema Experto pueda servir como herramienta para la toma de decisiones en la gestión bancaria de productos financieros. En efecto, la extracción de conocimiento a partir de datos tiene como principal objetivo descubrir patrones que sean válidos, interesantes, novedosos y comprensibles. Es una tarea de gran complejidad que requiere la utilización de técnicas de diferente tipo. El proceso de minería de datos tiene por objetivo convertir datos en conocimiento; es decir, extraer verdad a partir un gran número de datos. Evidentemente, el proceso no es tan simple como podría pensarse en un primer momento. A veces no existe patrón en los datos o no se está utilizando la técnica adecuada para conseguirlo o el patrón es difícil de encontrar. Por otra parte, una de las características que presenta cualquier técnica de minería de datos es su carácter hipotético, es decir, lo aprendido puede ser refutado en cualquier momento por evidencia futura y, en cualquier caso, los modelos obtenidos son modelos aproximados.

114 P á g i n a 103 A continuación se presentan algunas técnicas de minería de datos, haciendo especial hincapié en las utilizadas en el Sistema Experto de Gestión Bancaria. Ha de tenerse en cuenta que la minería de datos es un campo muy interdisciplinar y por ello van a existir técnicas de naturaleza muy variada. Cada una de ellas conlleva unos procedimientos, utilidades y restricciones distintas. La elección de una u otra va a depender en cada caso del dominio de la aplicación, sin que exista un método o regla universal aplicable a todo tipo de aplicación. Técnicas estadísticas: Se trata de aplicar el razonamiento estadístico para obtener un aprendizaje a partir de los datos disponibles. Se aplica la modelización estadística con la finalidad de explicar el comportamiento de una variable a partir del comportamiento de otras. Subyace la idea de que hay una relación entre la variabilidad de una variable y el comportamiento de otras variables. En el marco del proyecto de Sistema Experto de Gestión Bancaria no se ha utilizado esta modelización estadística por entender que la utilización de reglas de producción era más adecuada para los fines propuestos. No obstante se puede observar en una primera aproximación de los datos disponibles sobre clientes bancarios que, por ejemplo, existe una relación entre el saldo bancario de clientes de una cierta zona geográfica y una determinada horquilla de edad. En el contexto de este ejemplo, el saldo bancario sería la variable de salida (de respuesta, endógena) y la edad y la zona geográfica serían las variables de entrada (explicativas, exógenas). Cuando la variable de respuesta y las variables explicativas son todas ellas cuantitativas, estamos hablando de un modelo de regresión. Los modelos de regresión pueden clasificarse en función del número de variables explicativas, denominándose regresión simple cuando disponemos de una sola variable explicativa y regresión múltiple cuando existen varias variables multiplicativas. La regresión lineal, denominada así por ajustar una recta a los valores de ambas variables en un diagrama cartesiano, es la función de regresión más simple que existe, pero de frecuente utilización en la modelización estadística por la sencillez en su estimación y la sencillez en la interpretación de sus coeficientes. A medida que el fenómeno objeto de estudio se hace más complejo, también se requieren modelizaciones estadísticas más perfeccionadas, en concreto la modelización no paramétrica.

115 P á g i n a 104 Árboles de decisión: Los árboles de decisión son probablemente la técnica más fácil de utilizar y entender. Un árbol de decisión es un conjunto de condiciones organizadas en una estructura jerárquica, de tal manera que la decisión final a tomar se puede lograr siguiendo las condiciones que se cumplen desde la raíz del árbol hasta alguna de sus hojas. Son muy usados para expresar procedimientos médicos, legales, comerciales, lógicos, financiero, En el marco del Proyecto de Sistema Experto de Gestión Bancaria, la representación en forma de árbol ha aportado elementos de mucha utilidad para la sistematización y representación esquemática del conocimiento que se iba obteniendo. Su ventaja es que presenta las opciones posibles a partir de una determinada condición de modo excluyente. De esta forma se puede analizar una situación y siguiendo el árbol de decisión llegar a la decisión a tomar. En el apartado 5.2. Representación del Conocimiento, se explicitan ejemplos de representación en árbol utilizados en el Proyecto. Los sistemas de reglas son una generalización de los árboles de decisión, pudiendo expresarse un árbol de decisión como un conjunto de reglas, si bien no se exige exclusión ni exhaustividad en las condiciones de las reglas pudiéndose aplicar más de una regla o ninguna. Conviene precisar que los métodos de inducción de reglas tienen particularidades y características propias que los diferencian de los árboles. Así, hay que destacar los siguientes aspectos: las reglas son independientes y no tienen por qué formar un árbol. las reglas pueden entrar en conflicto en sus predicciones, siendo necesario en este caso elegir qué regla se debe seguir. Redes Neuronales Artificiales (RNA): Las redes neuronales artificiales son sistemas conexionistas dentro del campo de la Inteligencia Artificial que pueden tener diferentes aplicaciones, tales como el reconocimiento de patrones, el agrupamiento, la clasificación, la visualización, en muchos casos tareas específicas de la minería de datos y de ahí de su utilización como herramienta. Las redes neuronales traban directamente con datos numéricos. Podría visualizarse una red neuronal como un grafo dirigido con muchos nodos, que representan los elementos del proceso, y arcos entre ellos, que representan sus interconexiones. Cada uno de estos elementos funciona independientemente de los demás, usando datos locales (la entrada y la salida del nodo) para dirigir su procesamiento.

116 P á g i n a 105 Las redes neuronales tienen una gran capacidad de generalización de para problemas no lineales. Presentan como mayor desventaja que el modelo aprendido es difícilmente comprensible. Métodos basados en casos y en vecindad: Tratan de resolver un problema a partir de información extraída de un conjunto de ejemplos existentes previamente. A través de los ejemplos, se aporta la información necesaria para poder predecir el comportamiento de un nuevo dato no perteneciente al conjunto de ejemplos. En resumen, parece una regla clara y natural que ante una nueva situación se deberá actuar como se hizo en situaciones anteriores parecidas, si en éstas se tuvo un resultado satisfactorio. Se van a aplicar estos métodos a clasificación y segmentación fundamentalmente. Reglas de asociación y dependencia: Las reglas de asociación y dependencia expresan patrones de comportamiento entre los datos en función de la aparición conjunta de valores de dos o más atributos. Las reglas de asociación expresan patrones de datos de una base de datos. Pueden servir estos patrones para conocer el comportamiento general del problema que genera la base de datos y de esta forma tener más información que pueda asistir en la toma de decisiones. Las reglas tienen la forma: SI a ENTONCES b. Las reglas de asociación y dependencia no sólo se limitan a la minería de conjuntos de ítems frecuentes ; muy al contrario, existen gran variedad de tipos de reglas de asociación y de dependencias. Se pueden presentar la siguiente clasificación de familias de reglas de asociación (Han & Kamber): Tipos de valores utilizados en las reglas: Pueden existir reglas que trabajan con atributos binarios que indican la presencia o ausencia de un ítem. Así, por ejemplo, en el Sistema Experto de Gestión Bancaria, la condición de MOROSO es un ítem de gran importancia para la toma de decisiones y adquiere dos valores según se produzca o no esa circunstancia, igualmente el ítem NOMINA DOMICILIADA presenta dos posibles valores. También pueden existir reglas que trabajan con atributos con más de dos valores. En el Sistema Experto de Gestión Bancaria el atributo SITUACIÓN LABORAL puede

117 P á g i n a 106 presentar varios valores. También hay reglas que contemplan atributos con valores numéricos. Así,el atributo DIFERENCIA INGRESOS-GASTOS. Dimensiones de los datos: Las reglas pueden referirse a una sola dimensión o contemplar diversas dimensiones. Niveles de abstracción: Existe la posibilidad de incorporar en las reglas diferentes niveles de abstracción. Son las llamadas reglas multinivel, que permiten varios niveles de conceptos para expresar las relaciones. Cuando se pretenda utilizar reglas multinivel, se deben proporcionar además de los datos, una jerarquía de conceptos que contiene un árbol de relación entre los atributos. En la construcción y desarrollo del Sistema Experto de Gestión Bancaria se han utilizado las reglas de producción como mecanismo para representar el conocimiento. Almacenados los datos en las correspondientes bases de datos y obtenidos los patrones traducidos a reglas, el Sistema Experto va tener como objetivo la toma de decisiones en el ámbito bancario en los aspectos del dominio referentes a préstamos hipotecarios y tarjetas de crédito. Para la elaboración de las reglas de producción, se ha aprovechado el conocimiento adquirido a través del experto y su representación previa en árbol para sintetizar y visualizar todos los aspectos a considerar en cada toma de decisión. Las reglas obtenidas muestran asociación, dependencias y frecuentemente clasificación de atributos. Tomando como referencia las reglas utilizadas para uno de los objetivos del proyecto: Decisión sobre concesión o denegación de tarjeta de crédito y, en su caso, tipología de la tarjeta a expedir, se muestran a continuación las relaciones entre los atributos considerados. Así, mediante las distintas posibilidades de valores que se pueden presentar en los atributos NOMINA DOMICILIADA, ANTIGÜEDAD DEL CLIENTE EN LA ENTIDAD BANCARIA Y NÚMERO DE RECIBOS DOMICILIADOS, se efectúa una clasificación de los clientes en tres categorías de FIDELIDAD: Muy alta, Alta y Media. Mediante la combinación de los posibles valores numéricos de los ítems INVERSIONES EN PRODUCTOS EN LA ENTIDAD FINANCIERA e INGRESOS NETOS EN LA CUENTA BANCARIA, se establece igualmente una clasificación de los clientes en tres grados de VALOR FINANCIERO: A, B y C (de mayor a menor).

118 P á g i n a 107 A través de la combinación de valores del atributo DESCUBIERTOS EN CUENTA EN EL ÚLTIMO PERIODO, se establece una tipología de clientes en función de dos niveles de RIESGO: Alto y Bajo. Incorporando a las reglas el atributo CONDICION DE MOROSO RAI (Registro de personas con impagados), que puede presentar dos únicos valores según se presente o no dicha circunstancia, se desarrollan las reglas de toma de decisión tomando como antecedente de las reglas los distintos elementos considerados anteriormente y como consecuentes las diferentes tipologías de tarjetas de crédito a conceder o la decisión de denegación de la expedición de tarjeta. Esquemáticamente, se puede visualizar el proceso de la siguiente forma: NÓMINA DOMICILIADA ANTIGÜEDAD COMO CLIENTE DE LA ENTIDAD NIVELES FIDELIDAD DEL CLIENTE NÚMERO DE RECIBOS DOMICILIADOS INVERSIONES EN PRODUCTOS DE LA ENTIDAD NIVELES VALOR FINANC. CLIENTE INGRESOS NETOS ANUALES EN CUENTA NÚMERO DE DESCUBIERTOS EN CUENTA NIVELES RIESGO CLIENTE NIVELES FIDELIDAD CLIENTE NIVELES VALOR FINANC. CLIENTE NIVELES RIESGO CLIENTE DECISIÓN CONCESIÓN/DENEGACIÓN y TIPOLOGÍA TARJETA CONCEDIDA CONDICION MOROSO RAI

119 P á g i n a La Minería de Datos como herramienta para la toma de decisiones Cada vez es mayor la preocupación y el esfuerza por acceder de forma automática a la información en el mundo de los negocios. El mundo de la empresa y, en concreto, el mundo de la Banca está en continuo movimiento y transformación, lo que hace imprescindible una cada vez mayor capacidad de adaptación y flexibilidad a un entorno tremendamente variable. En este sentido, una primera media a desarrollar es modernizar la tecnología de la empresa, innovar y orientar la empresa al cliente. Se ha de contar con las aplicaciones necesarias para gestionar los ingentes volúmenes de información de la que habitualmente se dispone y convertir los datos in información útil para la toma de decisiones. La Minería de Datos va a constituirse en un importante soporte para la toma de decisiones y ello es así porque la Minería de Datos va a permitir reunir, depurar y transformar los datos de los sistemas transaccionales e información no estructurada, interna y externa a la empresa, en información utilizable para su explotación, análisis y conversión en conocimiento y así dar soporte a la toma de decisiones. Las entidades bancarias cada vez ponen más énfasis en el análisis de la rentabilidad de todos los niveles de negocio de su organización: préstamos, operaciones de crédito, decisiones sobre inversión,... La Minería de Datos ha potenciado en gran medida las bases de datos tradicionales pues permite identificar las variables más relevantes para una decisión concreta. Igualmente, permite segmentar y analizar determinados colectivos de clientes, zonas geográficas,... Otra aplicación importante de la Minería de Datos en el mundo bancario, en combinación con técnicas estadísticas, se produce en el ámbito del análisis de perfiles de clientes, lo que va a permitir desarrollar políticas globales y sectoriales de Marketing para la difusión de productos financieros adecuados a cada nivel y tipo de cliente. En resumen, se puede considerar a las herramientas de Minería de Datos como tipos especiales de herramientas de apoyo a la toma de decisiones. En combinación con las utilidades derivadas de los Sistemas Expertos se convierte en una herramienta estratégica en el mundo empresarial.

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121 P á g i n a IMPLANTACIÓN A efectos de enmarcar adecuadamente los contenidos correspondientes a la Implantación del Sistema Experto, se van a presentar previamente algunas referencias de contenido metodológico, para explicar a continuación la metodología seguida en el desarrollo del Sistema Experto de Gestión Bancaria, haciendo especial hincapié en los aspectos específicos de Implantación del Sistema. 6.1 Referencias metodológicas en la Ingeniería del Software y en la Ingeniería del Conocimiento La Ingeniería del Software trata, según Bauer, del establecimiento de los principios y métodos de la Ingeniería, orientados a obtener software económico, fiable y que funcione de manera eficiente sobre máquinas reales. Para cumplir este objetivo, ha de establecerse una correcta metodología. Por metodología se entiende, en este contexto, el modo sistemático de producir software. Se trata de definir cómo se va a dividir un proyecto en fases y las tareas que deben realizarse en cada una de ellas. En resumen, la metodología consiste en mostrar el camino para lograr una meta y comprenden el conjunto de métodos y técnicas para alcanzar ordenadamente el objetivo propuesto. El conjunto de etapas o fases necesarias para construir el software se denomina habitualmente ciclo de vida del software. En cualquier ciclo de vida se van a distinguir una serie de fases principales: Análisis: Se construye en esta fase un modelo de los requisitos del sistema. Diseño: En esta fase de deducen las estructuras de datos, las estructuras en las que se descompone el sistema y la interfaz de usuario.

122 P á g i n a 111 Codificación: En esta etapa se construye el Sistema, produciéndose el código ejecutable. Pruebas: Se comprueba que el Sistema es correcto y tiene suficiente calidad. Mantenimiento: Se trata de asegurar que el Sistema continúe funcionando y adaptándose, si es necesario, a nuevos requisitos. Sin entrar en un análisis detallado de las diversas metodologías existentes, se mencionan a continuación las más significativas: Modelo lineal o en cascada: Este modelo se basa en un ciclo de vida que abarca las fases de Identificación de necesidades, Análisis de requisitos, Estudio de Arquitectura, Diseño externo y externo, Construcción, Pruebas, Implantación y Mantenimiento. A la finalización de una fase se inicia la siguiente y admite la posibilidad de hacer iteraciones. Este modelo es el más utilizado en proyectos de gestión medianos y grandes. Modelo en cascada incremental: En este caso se va creando el Sistema añadiendo pequeñas funcionalidades. Modelo en espiral: Utiliza cuatro etapas básicas por las que evoluciona en espiral, hasta que eliminando el riesgo y aspectos críticos, se llega a un desarrollo lineal. Estas etapas son: Especificación de objetivos y restricciones, Alternativas de posibles soluciones de arquitectura, Evaluación de riesgos y Desarrollo lineal con generación de productos. Se utiliza en Sistemas que tienen un alto riesgo por los requisitos o tecnología a utilizar. La Ingeniería del Conocimiento se podría definir como el conjunto de principios, métodos y herramientas que permiten aplicar el saber científico a la utilización de conocimientos y de sus fuentes mediante construcciones útiles para el hombre. Se trata de resolver el problema de construir sistemas computacionales aspirando primero a adquirir adecuadamente los conocimientos de las distintas fuentes, fundamentalmente de los expertos y después a organizarlos en una implementación efectiva.

123 P á g i n a 112 Esta transferencia y transformación de la experiencia en resolver problemas desde una fuente de conocimiento a un programa, constituye la esencia del proceso de desarrollo de los Sistemas Expertos. La Ingeniería del Conocimiento tiene por objeto, según lo dicho anteriormente, el proceso de diseñar y hacer operativos los Sistemas Basados en el Conocimiento. En tal sentido, se puede precisar más la actividad de la Ingeniería del Conocimiento como actividad de modelización de conocimientos en base a construir bases de conocimientos y procedimientos de inferencias para su manejo. Va a tratar los distintos aspectos de la adquisición, conceptualización, representación y aplicación de los conocimientos y con este fin ha de desarrollar una metodología adecuada. Es habitual distinguir entre sistemas convencionales y Sistemas Basados en el Conocimiento. Los primeros son el producto de la Ingeniería del Software y los segundos, el resultado de la Ingeniería del Conocimiento. Los Sistemas Basados en el Conocimiento se caracterizan, en cuanto a la técnica de programación utilizada, por ser declarativos, elementales flexibles y paralelos; por el contrario, los programas convencionales son deterministas. Los programas convencionales organizan el conocimiento en dos niveles: datos y programas, en tanto que los Sistemas Basados en el Conocimiento lo organizan en tres niveles: datos o hechos, reglas operativas e inferencia y control. Los dos primeros niveles constituyen la Base de Conocimientos. Desde el punto de vista etimológico, los Sistemas Basados en el Conocimiento tienen en los conocimientos humanos su material de trabajo más importante, en. Además requieren una estructura declarativa que permita separar los conocimientos expertos de los mecanismos de razonamiento que los manejan. Durante mucho tiempo, ambas Ingenierías eran disciplinas que prácticamente se ignoraban. La tendencia actual es una convergencia que evite la duplicidad de esfuerzos planteándose metodologías comunes de desarrollo y producción del software, que cumplan los requisitos de ambas Ingenierías. Una metodología de construcción de Sistemas Expertos debe abarcar las siguientes fases: Identificación de la tarea: Se definen en esta etapa los objetivos a conseguir, las características del problema, la solución propuesta y el análisis de riesgos.

124 P á g i n a 113 Desarrollo de los prototipos: En esta fase se produce la conceptualización y formalización del conocimiento, la selección de herramientas, evaluación del Sistema y una valoración de los resultados obtenidos en la primera fase. Construcción y ejecución del Sistema completo: Abarca esta fase la expansión de las Bases del Conocimiento, el establecimiento de los interfaces con otros sistemas y con el usuario final, la monitorización de las prestaciones y la evaluación y pruebas del sistema. Mantenimiento del sistema y logro de una correcta transferencia de tecnología. 6.2 Metodología de desarrollo del Sistema Experto de Gestión Bancaria La metodología de desarrollo del Sistema Experto muestra las etapas que han llevado a cabo para la construcción del Sistema Experto. Como Sistema Basado en el Conocimiento, se ha seguido una metodología propia para este tipo de Sistemas y que consta de las siguientes fases: Identificación. Conceptualización. Formalización. Implementación. Evaluación. Estas fases son muy interdependientes y tienen un carácter altamente interactivo. A continuación, se explican las actividades más relevantes de cada una de estas fases, con especial atención al apartado correspondiente a la Implantación. Identificación: En esta fase se identifica con claridad el problema a resolver, en lenguaje natural, y se explicitan los objetivos del Proyecto de construcción del Sistema Experto. Se lleva a cabo la caracterización de los aspectos más importantes del problema; es decir, tipo de problema y alcance. Con carácter previo se realiza la valoración de la viabilidad del proyecto, es decir, si merece la pena construir el sistema y, de ser así, si debe utilizarse la tecnología de sistema experto. En concreto, se evalúa si se tienen los medios necesarios, las técnicas adecuadas y está justificada

125 P á g i n a 114 su realización desde la Ingeniería del Conocimiento y si existe un porcentaje suficiente de esperanza de éxito en la culminación del Proyecto. En los apartados correspondientes de la Memoria del Proyecto se explicitan los objetivos propuestos en la creación del Sistema Experto de Gestión Bancaria, que básicamente tratan de abordar la resolución de un problema de ayuda en la toma de decisiones en la gestión bancaria relativa a la solicitud de concesión de préstamos hipotecarios y la solicitud de expedición de tarjetas de crédito y, complementariamente, ofrecer al gestor bancario un marco de utilidades estadísticas a través de la información de los aspectos más relevantes de cada cliente en particular y de su estratificación geográfica según diversos parámetros de gastos e ingresos. Conceptualización: En esta etapa se efectúa un análisis formal del problema a resolver. Se lleva a cabo el conocimiento profundo del dominio en cuestión. Se aborda el proceso de adquisición del conocimiento. En la construcción del Sistema Experto de Gestión Bancaria la adquisición del conocimiento ha requerido un conjunto de actividades muy complejas dada la especificidad del dominio en cuestión y la gran abundancia de datos que se han manejado. La estrategia de adquisición ha consistido fundamentalmente en la colaboración de un experto en gestión bancaria, a través de un gran número de entrevistas y contactos. Complementariamente ha sido necesario un profundo estudio de documentación especializada de gestión bancaria y financiera. Para la recopilación, integración, análisis, selección y transformación de los abundantes datos manejados (más de registros), se han utilizado los conceptos, herramientas y técnicas de KDD. En los correspondientes apartados de la Memoria del Proyecto figura la información específica y detallada de este proceso de adquisición del conocimiento. Formalización: En esta fase se procede al modelado del conocimiento del dominio. Se trata de estructurar el conocimiento para que posteriormente pueda ser introducido en el ordenador. Han de expresarse los conceptos clave y las relaciones en una manera formal. Según las características del problema a tratar, se elige la herramienta adecuada para desarrollar el Sistema.

126 P á g i n a 115 En la construcción del Sistema Experto de Gestión Bancaria, la representación del conocimiento se ha llevado a cabo a través de reglas de producción del tipo SI ENTONCES. A través de los distintos procesos de adquisición del conocimiento y de la minería de datos que transforma los patrones a reglas, todo el conocimiento adquirido se estructura y representa en las citadas reglas. En los correspondientes apartados de la Memoria se detalla igualmente este proceso de representación del conocimiento. Implantación: En esta fase el Ingeniero del Conocimiento transforma las formalizaciones en un programa construyendo la base de conocimientos y definiendo las estrategias que ha de utilizar el motor de inferencia. De esta forma se construye el Sistema Experto. Se incluye también en esta etapa la depuración del programa para garantizar la inexistencia de incongruencias. Además, el Sistema Experto deberá incluir la información de control que se encuentra en reglas que controlan la consulta del usuario final, controlando el orden de búsqueda de las reglas y haciendo llegar al sistema la solución final. El contenido de esta fase abarca por tanto la actividad de programar las funciones y productos que van a realizar la inferencia, la codificación de la Base de Conocimiento y el desarrollo de la interfaz de usuario. Esta fase se detallará ampliamente en el epígrafe 6.3. Evaluación y pruebas: En esta fase se lleva a cabo la evaluación y pruebas del funcionamiento del Sistema Experto. Este proceso engloba la verificación y validación del Sistema Experto. La verificación consiste en efectuar la comprobación de la corrección de los modelos conceptuales, formables y computables del sistema. El sistema óptimo sería, si es posible, que efectuara esta verificación un Ingeniero de Conocimiento distinto al que desarrolló el sistema para garantizar la objetividad. La validación consiste en comprobar que el sistema da una respuesta adecuada a los fines para los que fue diseñado. Igualmente, ha de evaluarse la usabilidad y utilidad del Sistema. El detalle de realización de esta fase en el Sistema Experto de Gestión Bancaria, figura en el correspondiente epígrafe de la Memoria del Proyecto.

127 P á g i n a Explicación detallada de la fase de Implantación A continuación se detallan los aspectos relativos a esta fase de implantación, mediante la cual el Sistema Experto está disponible para que el usuario pueda interaccionar con él a través de la interfaz de usuario Interfaz de usuario En la elaboración de la interfaz de usuario se han intentado cumplir los siguientes objetivos: Que el aprendizaje del manejo de la aplicación por parte del usuario sea rápido y sencillo. Evitar en lo posible la entrada de datos erróneos. Diseñar la aplicación para que los resultados finales se presenten en una forma clara para el usuario. La interfaz de usuario se encarga de pedir al usuario la información necesaria y de presentarle los resultados de la inferencia. En aquella parte de la aplicación cuya utilidad es la presentación de estadísticas, el usuario selecciona unos determinados ítems y la aplicación muestra los resultados a través de un proceso de cálculo mediante el tratamiento de bases de datos Codificación La aplicación en la que consiste el Sistema Experto se ha realizado utilizando el lenguaje de programación JAVA. La selección de este lenguaje se ha debido a la mayor familiaridad con este lenguaje y también a que presenta numerosas prestaciones para la creación de interfaz gráfica. Por otra parte, para la creación de las reglas de producción se ha utilizado el lenguaje CLIPS (C Language Integrated Production System) creado en por Software Technology Branch, que es un entorno de programación diseñado para escribir aplicaciones de Sistemas Expertos debido a su portabilidad, extensibilidad, capacidades y baje coste. Para la integración de las reglas de producción con el lenguaje de programación JAVA se ha utilizado el motor de inferencias JESS que posee métodos específicos para su interacción con JAVA.

128 P á g i n a Funcionamiento de la aplicación La aplicación consta de cuatro funcionalidades: Las dos primeras funcionalidades responden específicamente a las funciones de un Sistema Experto, la funcionalidad estadística y la funcionalidad correspondiente a la información normalizada sobre el cliente aportan un elemento adicional de gran importancia para el gestor bancario: Decisión sobre la concesión de préstamo hipotecario a clientes de la entidad o a nuevos clientes. Decisión sobre la concesión de expedición de tarjeta de crédito a clientes de la entidad y, en su caso, decisión sobre la tipología de tarjeta a suministrar. Elaboración de estadísticas de interés para el usuario. Se ofrecen dos tipos fundamentales de estadísticas: estadísticas por zonas geográficas y estadísticas por atributos de naturaleza personal y/o contenido económico-financiero. Elaboración de información normalizada y agrupada en función de su naturaleza de los ítems más relevantes de cada cliente de la entidad, abarcando la actividad del cliente en el último ejercicio económico (un año). La arquitectura del Sistema Experto de Gestión Bancaria puede expresarse gráficamente a través del siguiente diagrama: Figura 8: Arquitectura del Sistema Experto de Gestión Bancaria

129 P á g i n a 118 El Sistema Experto SGB efectúa las siguientes tareas: Creación de bases de datos secundarias Recogida de información y datos a través del Interfaz gráfico y de las propias bases de datos citadas anteriormente Llamada al motor de inferencias, en el caso de las dos primeras utilidades referidas, para la obtención de resultados Muestra de resultados en el Interfaz gráfico a través de las correspondientes ventanas. A continuación, se desarrollan las cuestiones relativas a cada uno de estos apartados: Creación de bases de datos El Sistema parte de dos bases de datos iniciales: Base de datos de movimientos bancarios de los clientes. Base de datos personales, profesionales y patrimoniales del cliente bancario. Estas bases iniciales contienen más de registros, correspondientes a 100 clientes bancarios muestreados de diversas zonas geográficas de una Comunidad Autónoma. El programa crea, a partir de estas bases de datos, las tablas necesarias para contener los datos precisos para cada uno de los cálculos Recogida de la información La información se recoge por una doble vía: A través de la interfaz gráfica: El usuario graba en la aplicación los datos relativos a diversos parámetros. A través de bases de datos: La información se obtiene automáticamente a través de bases de datos.

130 P á g i n a 119 Hay que distinguir en cada una de las cuatro funcionalidades las características del proceso seguido para la recogida de la información: Decisión sobre la concesión de préstamo hipotecario a clientes de la entidad o a nuevos clientes: Cuando se trata de un cliente de la Entidad Bancaria, la información se obtiene a partir de las dos vías: A partir de la grabación del NIF, se rellenan automáticamente los campos correspondientes a aquellos datos que están incluidos en las bases de datos iniciales o secundarias. Así, se obtiene la Referencia del cliente, la Situación laboral y la Diferencia Ingresos-Gastos. Por otra parte, el usuario cumplimenta a través de la interfaz gráfica la cuantía solicitada del préstamo, el tipo de interés al que se va efectuar la operación, el plazo de amortización del préstamo, la disponibilidad de garantías adicionales o no en la operación y el tipo de garantía (modalidad de aval) y el valor de tasación pericial del bien. Finalizado este proceso la aplicación ya dispone de toda la información necesaria para su tratamiento informático. Cuando se trata de un cliente nuevo en el Banco, la totalidad de los datos requeridos se obtiene a través de la Interfaz gráfica mediante la cumplimentación por parte del usuario de los correspondientes campos. En el caso concreto de esta funcionalidad del programa, antes de pasar a la siguiente fase de llamada al motor de inferencias, el programa realiza un proceso de cálculo de valores. Así, entre otros cálculos, se obtiene mediante fórmulas matemáticas la cuantía anual a desembolsar por amortización del préstamo a partir de los datos obtenidos de cuantía solicitada, tipo de interés y plazo de amortización; la tasa que relaciona la cuantía solicitada y el valor pericial del bien inmueble garantía de la operación, Decisión sobre la concesión de expedición de tarjeta de crédito a clientes de la entidad y, en su caso, decisión sobre la tipología de tarjeta a suministrar: En esta funcionalidad del programa, al ofrecerse este producto financiero exclusivamente a clientes del Banco, toda la información requerida se encuentra almacenada en las correspondientes bases de datos. A partir de la cumplimentación del NIF del cliente, se obtienen sus datos personales y económicos, mostrándose en los campos correspondientes de la interfaz gráfica.

131 P á g i n a 120 Elaboración de estadísticas de interés para el usuario: Se ofrecen dos tipos fundamentales de estadísticas: estadísticas por zonas geográficas y estadísticas por atributos de naturaleza personal y/o económico-financieros, así como información sobre la actividad y características del cliente, agrupados sus atributos según su naturaleza. La recogida de datos en esta funcionalidad se realiza a través del tratamiento de la información ya existente en las bases de datos iniciales y secundarias de la Entidad. El usuario puede requerir al Sistema dos tipos de estadísticas: Estadística por zonas geográficas: Una vez seleccionada la zona geográfica de interés, la aplicación recoge la información a través del tratamiento de las bases de datos correspondientes. Estadística por conceptos: Una vez seleccionado por el usuario el epígrafe o concepto de interés, la aplicación recoge la información a través, igualmente, del tratamiento de las bases de datos correspondientes. Elaboración de información normalizada sobre cada cliente de la Entidad bancaria: Se puede requerir al sistema información sobre cada cliente, sin más que grabar en el interfaz de usuario su NIF Llamada al motor de inferencias En el caso de las dos primeras utilidades referidas, para la obtención de resultados se invoca al motor de inferencias. El motor de inferencias tiene como tarea, una vez obtenida toda la información necesaria y una vez transformada en hechos, inferir el resultado o decisión a adoptar respecto de las solicitudes de productos financieros efectuadas por el cliente bancario. En cada una de las dos funciones de cálculo del programa: Calculohipoteca y Calculotarjeta, se inserta el código correspondiente para la llamada al motor de inferencias, suministrándole los hechos, obtenidos a partir de la información recopilada del usuario. Las reglas de producción se obtienen a partir de los ficheros: Reglashipoteca y Reglastarjeta según corresponda a un caso u otro. El proceso que lleva a cabo el motor de inferencias es el siguiente:

132 P á g i n a 121 Seleccionar las reglas de producción que cumplan los antecedentes de los hechos suministrados. Crear con dichas reglas el conjunto conflicto. Seleccionar una regla para disparar. La estructura de las reglas de producción utilizadas y su disposición en el programa, se ha realizado a efectos de la aplicación de las mismas en el orden correcto para la eficaz obtención de resultados, teniendo en cuenta que dichas reglas presentan múltiples encadenamientos. El método de aplicación de las reglas es de encadenamiento hacia adelante Muestra de resultados en el Interfaz gráfico Una vez creadas las bases de datos, recogida la información y, en el caso de las dos primeras funcionalidades del programa, finalizado el trabajo del motor de inferencias, el programa obtiene los resultados y los muestra en los correspondientes campos del interfaz gráfico. En concreto, los resultados obtenidos en cada una de las funcionalidades es el siguiente: Decisión sobre la concesión de préstamo hipotecario a clientes de la entidad o a nuevos clientes: Se obtienen los resultados en una ventana del interfaz gráfico destinada a tal fin: RESUMEN HIPOTECA. En dicha ventana se obtienen los resultados económicos derivados de la información obtenida y los cálculos efectuados y la Resolución propuesta a la solicitud de préstamo hipotecario. Puede adoptar dos valores posibles: Hipoteca concedida o Hipoteca Denegada. Una vez obtenido el resultado, la aplicación ofrece como utilidad adicional una nueva ventana en la que se contiene información sobre los requisitos, documentación y condiciones del producto financiero. Decisión sobre la concesión de expedición de tarjeta de crédito a clientes de la entidad y, en su caso, decisión sobre la tipología de tarjeta a suministrar: Se obtienen los resultados en la misma ventana en que se cumplimentaron los datos informativos. Así se proporciona claridad y rapidez al sistema, haciendo necesario acudir a una nueva ventana, al no presentarse cálculo intermedio alguno.

133 P á g i n a 122 El resultado obtenido puede presentar las siguientes modalidades: Tarjeta Denegada. Tarjeta VISA Tarjeta VISA Tarjeta VISA Una vez obtenido este resultado, la ventana del interfaz ofrece como nueva utilidad la obtención en otra ventana de la información relativa a cada uno de los productos financieros citados, a través del correspondiente botón. Elaboración de estadísticas de interés para el usuario y de información global de cada cliente de la entidad bancaria: Los resultados obtenidos a nivel estadístico se muestran en las correspondientes ventanas. En la estadística por zonas, se obtienen resultados cuantitativos, a nivel de media aritmética, de ítems fundamentalmente económicos (Ingresos medios de nómina, gastos medios de préstamos, porcentaje de morosidad, ), si bien se aporta también una estadística sobre una variable importante cualitativamente para la gestión bancaria como es la edad media del cliente de la zona (utilidad para políticas de segmentación de ofertas por horquilla de edad, presentación de productos financieros asociados a edades, ). En la estadística por conceptos, se ofrece igualmente unos resultados tomando como referencia cada uno de los conceptos económicos tratados y explicitando su valor medio por zona. Además, se ofrece el valor agregado de la Comunidad Autónoma, a efectos de presentar una visión global que permita la comparación relativa. En la información global de cada cliente se ofrecen los datos más relevantes del cliente agrupados en función de su naturaleza y correspondientes a su actividad en un periodo anual. Elaboración de información normalizada sobre cada cliente de la Entidad bancaria. Se obtiene la información de los aspectos más relevantes de la actividad del cliente de la Entidad en un periodo anual y de sus circunstancias personales y patrimoniales. Esta información aparece distribuida en la ventana agrupada en 3 grandes apartados: Datos personales, datos económicos y datos de fidelidad del cliente.

134 P á g i n a Ejemplos de código Se presentan a continuación diversos extractos del código empleado en la aplicación: Creación de una ventana: Concesión de hipoteca a cliente de la entidad hipbase.setlayout(null); JLabel titulo3=new JLabel("CONCESIÓN DE HIPOTECA A CLIENTE DE LA ENTIDAD"); titulo3.setbounds(new Rectangle(15, 4, 658, 50)); titulo3.setfont(new Font("Helvetica",1,20)); titulo3.sethorizontalalignment( SwingConstants.CENTER ); hipbase.add(titulo3); credclcalcular.setbounds(new Rectangle(568, 461, 96, 32)); hipbase.add(credclcalcular); bclatras.setbounds(new Rectangle(466, 461, 96, 32)); hipbase.add(bclatras); aux1.setlayout(null); aux1.setbounds(new Rectangle(201, 89, 289, 145)); JLabel cldni=new JLabel("Introduzca NIF del cliente"); cldni.setbounds(new Rectangle(24, 6, 146, 36)); aux1.add(cldni); credcldardni.setbounds(new Rectangle(179, 7, 86, 36)); aux1.add(credcldardni); credbuscardni.setbounds(new Rectangle(16, 53, 262, 36)); aux1.add(credbuscardni); JLabel clireferencia=new JLabel("Referencia del cliente"); clireferencia.setbounds(new Rectangle(48, 105, 133, 27)); aux1.add(clireferencia); credcldareferencia.setbounds(new Rectangle(186, 100, 69, 36)); aux1.add(credcldareferencia); aux1.setborder(borderfactory.createetchedborder()); hipbase.add(aux1); JLabel clcuantia=new JLabel("Cuantía solicitada"); clcuantia.setbounds(new Rectangle(57, 272, 108, 30)); hipbase.add(clcuantia); JLabel clamortizacion=new JLabel("Años de amortización"); clamortizacion.setbounds(new Rectangle(46, 330, 127, 22)); hipbase.add(clamortizacion); JLabel clinteres=new JLabel("Tipo de interés"); clinteres.setbounds(new Rectangle(86, 387, 85, 28)); hipbase.add(clinteres); JLabel clsitlaboral=new JLabel("Situación laboral"); clsitlaboral.setbounds(new Rectangle(395, 272, 100, 30)); hipbase.add(clsitlaboral); JLabel claval=new JLabel("Aval"); claval.setbounds(new Rectangle(466, 383, 31, 31)); hipbase.add(claval); JLabel clvalor=new JLabel("Valor tasación del bien"); clvalor.setbounds(new Rectangle(362, 331, 132, 28)); hipbase.add(clvalor); JLabel cldiferencias=new JLabel("Diferencia Ingresos/Gastos"); cldiferencias.setbounds(new Rectangle(19, 435, 157, 30)); hipbase.add(cldiferencias);

135 P á g i n a 124 credcldarcuantia.setbounds(new Rectangle(182, 270, 156, 31)); hipbase.add(credcldarcuantia); credcldarsitlaboral.setbounds(new Rectangle(499, 273, 158, 31)); hipbase.add(credcldarsitlaboral); credcldarvalorbien.setbounds(new Rectangle(499, 330, 158, 31)); hipbase.add(credcldarvalorbien); credcldardiferencias.setbounds(new Rectangle(182, 436, 158, 31)); hipbase.add(credcldardiferencias); credcldaramortizacion.additem("10"); credcldaramortizacion.additem("15"); credcldaramortizacion.additem("20"); credcldaramortizacion.additem("25"); credcldaramortizacion.additem("30"); credcldaramortizacion.additem("35"); credcldaramortizacion.additem("40"); credcldaramortizacion.setbounds(new Rectangle(181, 328, 69, 31)); hipbase.add(credcldaramortizacion); credcldarinteres.additem("2"); credcldarinteres.additem("2.25"); credcldarinteres.additem("2.5"); credcldarinteres.additem("2.75"); credcldarinteres.additem("3"); credcldarinteres.additem("3.25"); credcldarinteres.additem("3.5"); credcldarinteres.additem("3.75"); credcldarinteres.additem("4"); credcldarinteres.additem("4.25"); credcldarinteres.additem("4.5"); credcldarinteres.additem("4.75"); credcldarinteres.additem("5"); credcldarinteres.additem("5.25"); credcldarinteres.additem("5.5"); credcldarinteres.additem("5.75"); credcldarinteres.additem("6"); credcldarinteres.setbounds(new Rectangle(182, 387, 69, 31)); hipbase.add(credcldarinteres); credcldaraval.additem("aval simple"); credcldaraval.additem("aval multiple"); credcldaraval.additem("aval multiple e inmobiliario"); credcldaraval.additem("no aval"); credcldaraval.setbounds(new Rectangle(499, 383, 158, 31)); hipbase.add(credcldaraval);

136 P á g i n a 125 Creación de una tabla: Diferencias public void crearingresos() { int cl; double ing; try { //LEER DATOS Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver"); String c=("jdbc:odbc:driver={microsoft Access Driver(*.mdb, + *.accdb)};dbq=c:\\proyectojava\\proyectofc\\movimientosclientes.accdb"; Connection con=drivermanager.getconnection(c); PreparedStatement lectura=con.preparestatement("select ID,SUM(CUANTIA) FROM Clientes WHERE CODIGOOP='IN'OR CODIGOOP='GH' GROUP BY ID"); ResultSet rs=lectura.executequery(); //CREAR TABLA NUEVA PreparedStatement creacion; creacion=con.preparestatement("create TABLE Ingresos(CLIENTE INTEGER,INGRESOS DOUBLE)"); creacion.executeupdate(); PreparedStatement insertar; while(rs.next()) { cl=rs.getint(1); ing=rs.getdouble(2); insertar= con.preparestatement("insert INTO Ingresos VALUES (?,?)"); insertar.setint(1,cl); insertar.setdouble(2,ing); } insertar.executeupdate(); insertar.close(); rs.close(); creacion.close(); lectura.close(); con.close(); } } catch(classnotfoundexception ex) { ex.printstacktrace(); } catch(sqlexception ex) { ex.printstacktrace(); }

137 P á g i n a 126 Recogida de información: Buscar referencia public int Buscarreferencia(String dni) { int referencia=0; try { Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver"); String c="jdbc:odbc:driver={microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};dbq=c:\\proyectojava\\proyectofc\\datosclientes.a ccdb"; Connection con=drivermanager.getconnection(c); PreparedStatement pstmt=con.preparestatement("select ID FROM TablaS WHERE NIF=?"); pstmt.setstring(1,dni); ResultSet rs=pstmt.executequery(); while (rs.next()) { referencia=rs.getint(1); } rs.close(); pstmt.close(); con.close(); } catch(classnotfoundexception ex) { ex.printstacktrace(); } catch(sqlexception ex) { ex.printstacktrace(); } } return referencia;

138 P á g i n a 127 Llamada al motor de inferencias Rete engine=new Rete(); engine.reset(); engine.batch("reglashipoteca.clp"); engine.assertstring(hecho5); engine.assertstring(hecho1); engine.assertstring(hecho2); engine.assertstring(hecho3); engine.assertstring(hecho4); engine.run(); Iterator it= engine.listfacts(); while(it.hasnext()) { res=(it.next()).tostring(); }

139 P á g i n a Estructura de la aplicación La estructura de la aplicación puede visualizarse a través de los siguientes esquemas de flujos que se producen en la aplicación a partir de sus diversas ventanas. Los rectángulos azules simbolizan con carácter general las distintas ventanas (bases de datos o funciones cuando aparece el nombre en mayúsculas) y los arcos representan con carácter general flujos de datos. El primero de los diagramas simboliza la primera ventana de presentación del programa, en la que se muestra el Menú principal para elegir la funcionalidad que se desee. Figura 9: Diagrama ventana principal En el diagrama siguiente se muestra, dentro de la funcionalidad de Concesión de hipoteca la posibilidad que ofrece la aplicación de elegir el tipo de cliente de la entidad bancaria. Figura 10: Diagrama ventana concesión de hipoteca

140 P á g i n a 129 Elegida la opción de cliente nuevo, el diagrama de funcionamiento de la aplicación es el siguiente: Figura 11: Diagrama ventana cliente nuevo Idéntico diagrama, pero referido al caso de solicitud de préstamo hipotecario por cliente de la entidad, es el que se visualiza a continuación: Figura 12: Diagrama ventana cliente de la entidad

141 P á g i n a 130 El siguiente diagrama hace referencia al proceso de decisión sobre concesión de tarjeta de crédito: Figura 13: Diagrama ventana concesión de tarjeta de crédito Se puede apreciar en el siguiente diagrama la operativa para la elección inicial del tipo de estadística que se quiere obtener del sistema: Figura 14: Diagrama ventana elección tipo de estadística

142 P á g i n a 131 A continuación se presenta el diagrama correspondiente a la obtención de Estadísticas por conceptos. La aplicación ofrece 7 tipos de epígrafes sobre los que se puede obtener información por zonas o, de modo acumulado, en toda la Comunidad Autónoma. La descripción de los conceptos es la siguiente: Ingresos medios por nómina (Ing N). Ingresos diversos medios (Ing D). Gastos medios por préstamos y créditos (Gas P). Gastos diversos medios (Gas D). Diferencia Ingresos/Gastos (Dif I/G). Porcentaje de Morosidad (%Mor). Media de edad de los clientes (Edad). Figura 15: Diagrama ventana concepto de estadística

143 P á g i n a 132 Los diagramas correspondientes a la estructura de la aplicación en su funcionalidad de obtención de Estadísticas son los siguientes: El diagrama muestra el mecanismo de la aplicación para la obtención de Estadísticas por conceptos: Figura 16: Diagrama ventana estadística por conceptos De modo análogo, se muestra a continuación el diagrama de la obtención de Estadísticas por zonas: Figura 17: Diagrama ventana estadística por zonas

144 P á g i n a 133 Por último, se presenta el diagrama relativo a la información global del cliente: Figura 18: Diagrama ventana datos del cliente

145 P á g i n a 134

146 P á g i n a EVALUACIÓN Y PRUEBAS Después de la construcción de cada prototipo del Sistema o si se han incorporado nuevos conocimientos, debe realizarse una evaluación. Además ha de efectuarse una evaluación final del sistema. La experiencia demuestra que esta evaluación de los Sistemas Basados en el Conocimiento no siempre se realiza con el esfuerzo y rigor aconsejable. Se describen a continuación los aspectos más relevantes de la citada evaluación final del sistema: La evaluación de un Sistema Basado en el Conocimiento es una tarea compleja dado que, en primer lugar, es frecuente que las expectativas sobre sus prestaciones sean vagas e incluso confusas. Por otra parte, a veces no es posible en un caso real disponer de juegos de pruebas que puedan asegurar que el comportamiento del sistema es todo lo perfecto que sería deseable. En ocasiones los casos típicos que debe resolver el sistema son los mismos que se han usado para la adquisición de conocimientos. A todo esto hay que añadir algunas especificidades de la evaluación de un Sistema Basado en el Conocimiento respecto de los requisitos de evaluación de un software convencional. Así, hay que destacar: Los SBC no son por naturaleza objetivos y además gestionan casi siempre cierta cantidad de incertidumbre. En el software convencional se puede usar el juego de ensayos y, por otra parte, no se suele cuestionar la corrección de los resultados. En general, las razones para la evaluación pueden resumirse en los siguientes epígrafes: Fiabilidad del Sistema Experto, es decir, su conocimiento, tipos de inferencia, capacidad de detección de fallos,... Validez del Sistema experto para cumplir los objetivos, es decir, que sea suficientemente inteligente como para duplicar los aspectos más genuinos del experto humano. Al final la validez depende de la calidad del proceso de adquisición del conocimiento. Aceptación del Sistema Experto. No basta con que sea fiable y válido, también ha de tener un interfaz suficientemente sencillo amigable y próximo al esquema conceptual del usuario. En resumen, se trata de que transmita la sensación de que va a ser útil y por tanto que debe usarse.

147 P á g i n a 136 Razones éticas y legales, importantes según el dominio de que se trate. El proceso de Evaluación en General se puede esquematizar en la siguiente tabla: Quién hace la acción Acciones Qué usa la acción Quién genera la entrada Evaluador Planteamiento de la Información proceso Constructor evaluación de construcción Objetivo Criterios Técnica de valoración Carga de prueba Patrón de referencia Evaluador Realización de la evaluación Examen o estudio del Sistema Constructor Sistema Criterios Evaluador Juicio de valor del aspecto a Técnicas de Evaluador valoración Resultado de la evaluación R Evaluador Comparación del resultado Patrón de referencia Constructor con el patrón de referencia P Evaluador Toma de decisión Objetivo de la Constructor R P Volver a atrás: evaluación Modificar el sistema R=P Seguir adelante con la construcción del sistema

148 P á g i n a Procesos para la evaluación Los procesos que se han de llevar a cabo en la evaluación de un Sistema Basado en el Conocimiento son los siguientes: Verificación del SBC Validación del SBC Evaluación de Usabilidad y Utilidad Documentación y toma de decisiones, una vez vistos los resultados de la evaluación Verificación del Sistema Consiste en efectuar la comprobación de la corrección de los modelos conceptuales, formables y computables del sistema. El sistema óptimo sería, si es posible, que efectuara esta verificación un Ingeniero de Conocimiento distinto al que desarrolló el sistema para garantizar la objetividad. Los aspectos esenciales a verificar son: Redundancias: Así, se verificará la identidad entre elementos, la inexistencia de elemento sin conocimiento ni partes innecesarias, Completitud: Se hará una verificación de los elementos ausentes y de los elementos inalcanzables. Consistencia: Según cuál sea el esquema de representación elegido, se verificarán los elementos contradictorios y las incompatibilidades con las restricciones Validación del Sistema Consiste esta tarea en comprobar que el sistema da una respuesta adecuada a los fines para los que fue diseñado. La validación la debe realizar el experto o utilizar conjuntos de casos de prueba. Para su realización efectiva se deben realizar una serie de procesos que se resumen en la siguiente tabla:

149 P á g i n a 138 Validación Carga de Prueba Patrón de referencia Comparación frente a resultados conocidos Casos históricos con solución conocida. Comparar resultado del sistema con el conocido. Comparación frente a modelos matemáticos Comparación frente a un experto Modelo Teórico Modelo lineal Casos aleatorios Comparar resultado del sistema con la solución del modelo para el caso Juego aleatorio Casos aleatorios Comparar el resultado del sistema Juego de ensayo Casos seleccionados con el del experto Ensayo en paralelo Casos reales Análisis de Sensibilidad a Casos aleatorios Las salidas de los sensibilidad variaciones en las donde se provocan casos variados deben entradas variaciones en la ser semejantes entrada Sensibilidad a errores Casos con entradas No debe producirse en las entradas inválidas salida y debe dar mensaje de error Evaluación de la usabilidad y la utilidad del sistema Se deben evaluar estos aspectos cuando el sistema está funcionando en casos reales. Un sistema es usable si al usuario le resulta agradable la interacción con él. Se debe evaluar la relación entre el sistema y el usuario; es decir, si desde el punto de vista del usuario la comunicación con el sistema resulta agradable.

150 P á g i n a 139 El evaluador de la usabilidad debe ser el propio usuario. Para llevar a cabo esta evaluación se hace un estudio de la población de usuarios y sus parámetros y se elige por métodos estadísticos una muestra representativa de usuarios, que serán los que efectuaran el proceso de evaluación. En cuanto a la utilidad del Sistema Experto, se podría definir como su capacidad para mejorar la organización en la que se implanta y mejorar el trabajo del usuario. El Sistema Experto se construyó para obtener mejoras objetivas en el rendimiento de las tareas que ejecuta el usuario, tanto desde el punto de vista de la eficiencia como de la eficacia. La evaluación de la utilidad la debe realizar la organización pues es quién debe considerar si ha mejorado o no con la introducción del nuevo software Documentación de la Evaluación El proceso de evaluación debe ser cuidadosamente documentado con detalle de los test pasados y utilizando gráficos comparativos del rendimiento del sistema. Los elementos a comparar son Lo que se esperaba versus Lo realmente dado por el Sistema y también Lo ideal, si se puede conocer, versus Lo realmente dado por el Sistema. Los gráficos ayudan a tener una visión global clara de la comparación. A través de unos ejes cartesianos podemos comparar lo real y lo esperado, representando en el eje de abscisas los tiempos (por ejemplo días de un mes) y en el eje de ordenadas el resultado del sistema. Las funciones representadas (función resultado real y función resultado esperado) muestran una imagen que comparativamente indican las diferencias existentes. También se pueden utilizar tablas comparativas.

151 P á g i n a Evaluación práctica del Sistema Experto Tal y como se ha descrito en el apartado introductorio de este tema, la evaluación del Sistema Experto SGB requiere efectuar dos tipos de procesos claramente diferenciados: Proceso de Verificación Proceso de Validación Proceso de Verificación La verificación de las redundancias es la primera de las tareas a realizar. La complejidad del dominio sobre el que versa el Proyecto hace que en un primer momento existieran aportaciones de conocimiento totalmente innecesarias y algunos temas presentasen cierta ambigüedad. Se eliminaron estos elementos en el desarrollo de la tarea. Por otra parte, había en un primer nivel de recopilación de información del experto muchos apartados que representaban partes que no eran disjuntas y que fue necesario agrupar para facilitar la programación de la aplicación. En cuanto a la consistencia, ha de tenerse en cuenta que la representación del conocimiento en el sistema experto SGB se ha llevado a cabo a través de reglas de producción. Traducir a este esquema de representación todo el conocimiento que el experto iba proporcionando, conllevaba un claro riesgo de establecer reglas contradictorias. Este asunto ha sido cuidado especialmente y se entiende resuelto con eficacia. Respecto de la completitud del sistema, se ha intentado en todo momento abarcar todos los elementos que tenían trascendencia para la correcta ejecución del programa. El resultado final indica que este aspecto se ha cumplido con corrección.

152 P á g i n a Proceso de validación El primer método de validación realizado ha sido la comparación frente a resultados conocidos. Para llevar a cabo este proceso se han utilizado 20 casos históricos cuya resolución era conocida. Se han aplicado los datos referentes a esos expedientes históricos y se ha comprobado que prácticamente en todos los casos, la solución propuesta por el sistema experto indicaba un modo de proceder en la decisión bancaria que contrastaba lo realizado en el momento pasado del tiempo. Un consideración a citar en este apartado es que las reglas bancarias en las decisiones sobre evaluación del riesgo, que al fin y al cabo es lo que está realizando el Sistema Experto SGB, han variado sustancialmente en apenas tres años. La evaluación del riesgo en la actualidad, y así se ha recogido en el Sistema Experto SGB, es mucho más prudente que la realizada anteriormente. Ello es consecuencia de la importante crisis que está sufriendo el Sistema Financiero mundial y el español en concreto. La actitud crediticia de las entidades bancarias españolas no es tan favorable como en tiempos pasados, dado que entre los objetivos de estas entidades no está tanto la captación de clientes de préstamos y créditos, como la reducción de la mora. Ello ha implicado la no exacta solución en un cien por cien entre los resultados de simulación de casos históricos en la actualidad y la decisión que se adoptó anteriormente. Otro método de validación realizada es la comparación frente a un experto. Se ha realizado esta prueba con el experto principal del Proyecto. Se han llevado a cabo dos modalidades de comparación: a través de juego aleatorio y mediante juego de ensayo. En primer lugar se le explicó al experto que se quería evaluar la fiabilidad del sistema y su capacidad para llevar a cabo una inferencia adecuado. Se fueron introduciendo casos aleatorios en el sistema experto SGB y se comprobó el buen comportamiento del sistema en cuanto a la identidad de los resultados obtenidos, respecto de la solución del experto. En segundo lugar, se le pidió al experto que diseñara casos complicados y heterogéneos, en los que intervinieran todas las variables que forman parte del proceso decisor. Hecha la prueba de resultados, en la mayoría de los casos se produjo una similitud entre las propuestas del Sistema Experto y del experto. Otro aspecto a considerar en el proceso de validación es el análisis de sensibilidad. Se trata de evaluar la capacidad que tiene el sistema de reaccionar frente a datos de entrada incorrectos o insuficientes. También hay que comprobar los efectos que en el mecanismo de inferencia provocan los cambios no sustanciales en las entradas.

153 P á g i n a 142 Ambos aspectos se han comprobado y los resultados muestran un comportamiento adecuado del Sistema Experto SGB. Un último apartado a tener en cuenta es el análisis de funcionalidad de la aplicación. El objetivo de esta evaluación es plantearse diversas cuestiones derivadas de las siguientes cuestiones: Consideración sobre la eficacia y carácter amigable del interfaz. Posibilidad de integración del Sistema Experto en el resto de la organización. Evaluación de los expertos humanos respecto de las funcionalidades del sistema, deficiencias y aspectos sobrantes. Esta evaluación de funcionalidad se realizó en dos momentos distintos del tiempo: al final de la primera fase de elaboración del Sistema Experto, sobre un proyecto de aplicación en pruebas y al final del desarrollo del Proyecto. En ambos casos, se presentó el Sistema Experto a usuarios anónimos y al propio experto. La primera evaluación efectuada fue de gran importancia pues los evaluadores aportaron distintas consideraciones sobre la funcionalidad y utilidad del sistema, lo que permitió efectuar correcciones y redirigir los trabajos. La evaluación final del Sistema Experto SGB presentó un resultado muy aceptable respecto de su funcionalidad. 7.3 Ejemplos de validación del Sistema Experto de Gestión Bancaria Se presentan a continuación ejemplos representativos del proceso de validación llevado a cabo: Ejemplo nº 1: Validación frente a resultados conocidos Se introducen en el Sistema Experto los datos de un cliente de la Entidad Bancaria que solicitó hace 3 años un préstamo hipotecario y que le fue concedido. La resolución del Sistema Experto confirma la decisión en idéntico sentido.

154 Figura 19: Validación frente a resultados conocidos 1 P á g i n a 143

155 Figura 20: Validación frente a resultados conocidos 2 P á g i n a 144

156 P á g i n a 145 Ejemplo nº 2: Validación frente a un caso aleatorio Se introducen en el Sistema Experto los datos de un cliente nuevo que solicita un préstamo hipotecario. Se contrasta la resolución del Sistema Experto con la decisión que hubiera tomado el experto humano y coinciden en su decisión. Figura 21: Validación frente a un caso aleatorio 1

157 Figura 22: Validación frente a un caso aleatorio 2 P á g i n a 146

158 P á g i n a 147 Ejemplo nº 3: Análisis de sensibilidad Se introducen en el Sistema Experto los datos de un cliente de la Entidad bancaria que solicita un préstamo hipotecario omitiendo datos necesarios. El Sistema le alerta de esta circunstancia emitiendo mensajes de error. Figura 23: Análisis de sensibilidad

159 P á g i n a Expresión gráfica de resultados de la Evaluación La utilización de gráficos y tablas aporta una visión global más clara de los resultados de la evaluación, en sus distintos apartados. Se presentan a continuación algunos de estos gráficos representativos de las validaciones efectuadas. En ambos gráficos, se representa en el eje de abscisas la numeración del caso y en el eje de ordenadas la decisión adoptada. Gráfico nº 1: Resultados obtenidos de la validación efectuada a través de 20 casos históricos, en los que es conocida la decisión tomada por la entidad bancaria. Se compara la decisión adoptada con la decisión que propone en la actualidad el Sistema Experto de Gestión Bancaria. Figura 24: Gráfico de resultados de evaluación 1 Los resultados de la evaluación muestran que tan solo en 2 casos se produce una discrepancia en los resultados. La causa está claramente relacionada con el cambio de criterio en la toma de decisiones en esta materia debido a la crisis financiera y económica que se está produciendo actualmente.

160 P á g i n a 149 Gráfico nº 2: Resultados obtenidos de la validación efectuada a través de 30 casos mediante la comparación de resultados del Sistema Experto de Gestión Bancaria y del resultado propuesto por el experto humano. Los casos planteados son de diferente complejidad, la mitad de ellos elegidos sus atributos de modo aleatorio y la otra mitad propuestos por el experto humano. Figura 25: Gráfico de resultados de evaluación 2 Los resultados de la evaluación son altamente satisfactorios (discrepancia en un caso sobre 30), ya que el contraste muestra un acierto en el 96.7 % de los casos.

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162 P á g i n a PLANIFICACIÓN Y PRESUPUESTO 8.1 Planificación La planificación del Proyecto se ha realizado a través de una secuencia de fases en las que se iban realizando las distintas tareas que conllevaban cada una de las etapas. Respecto de la hipótesis inicial de planificación elaborada al inicio del Proyecto, se ha ampliado en los meses de julio y agosto, por la dificultad de compatibilizar el periodo de exámenes del Curso con las actividades propias del proyecto. El tiempo total de duración del proyecto ha sido de 10 meses. A través del siguiente diagrama, en el que se estructuran las fases del Proyecto y el tiempo desglosado en quincenas en que se desarrollan sus actividades, puede apreciarse el tiempo real dedicado a cada una de ellas. Figura 26: Planificación Como se observa en el diagrama, en los periodos correspondientes a los exámenes intercuatrimestrales y cuatrimestrales no se llevó a cabo prácticamente ninguna actividad de desarrollo del proyecto.

163 P á g i n a Presupuesto El cálculo del Presupuesto total del Proyecto Sistema Experto de Gestión Bancaria conlleva la imputación de dos tipos de costes fundamentales: Costes asociados a recursos humanos. Costes asociados a recursos materiales. En lo relativo al coste de los medios personales, ha de distinguirse la valoración del trabajo realizado por el Ingeniero del Conocimiento y la cuantificación del trabajo del experto. Se pueden plantear como costes unitarios por hora las cuantías de 35 /hora y 30 /hora respectivamente. La siguiente tabla muestra la valoración de estos costes: COSTES RECURSOS HUMANOS CONCEPTO PRECIO HORA HORAS TOTAL Ingeniero del Conocimiento Experto TOTAL Respecto de los costes asociados a recursos materiales, los medios utilizados han sido fundamentalmente de dos tipos: hardware y software. En cuanto al primero de los recursos, el equipo informático utilizado ha sido un ordenador portátil HP con un coste de adquisición de 997,00. Considerando un periodo de vida útil del equipo de cuatro años, y teniendo en cuenta que el tiempo aproximado de utilización durante el desarrollo del Proyecto ha sido un año, habría que computar como coste de amortización la cuarta parte de su valor. En lo relativo al software, no se ha producido coste alguno pues se ha trabajado con programas gratuitos: Programa Java, Programa Clips, Programa JESS.

164 P á g i n a 153 La siguiente tabla muestra la valoración de los costes materiales: COSTES DE RECURSOS MATERIALES CONCEPTO TOTAL Hardware: Amortización equipos 249,25 Software: Programas informáticos 0 TOTAL 249,25 No se ha tenido en cuenta en la presupuestación de costes la valoración de materiales fungibles utilizados por su escasa cuantía relativa. El Presupuesto Total del Proyecto se muestra en la siguiente tabla CONCEPTO PRESUPUESTO TOTAL CUANTÍA Recursos Humanos Recursos Materiales 249,25 TOTAL ,25

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166 P á g i n a CONCLUSIONES 9.1 Resumen de conclusiones El Proyecto ha consistido en la construcción de un Sistema Experto para la Gestión Bancaria que tiene como finalidad fundamental servir de apoyo al gestor bancario en la toma de decisiones en el área de negocio correspondiente a la gestión de préstamos hipotecarios y créditos a través de la variada gama de tarjetas de crédito. Adicionalmente se han añadido al Sistema utilidades de información para su uso en la gestión de clientes en forma de estadísticas segmentadas por áreas geográficas de las características de los clientes de cada subzona geográfica, en comparación con los datos del estrato geográfico superior (Comunidad Autónoma). En el desarrollo de la aplicación se ha tenido en cuenta que el usuario futuro será un profesional de la banca que no tiene por qué poseer conocimientos informáticos muy avanzados. Por ello, se ha tenido siempre presente la necesidad de presentar una aplicación con un interfaz muy amigable y de uso sencillo, que sea versátil y permita la gestión de pantallas de forma muy simplificada y que muestre las conclusiones en pantalla de modo claro y preciso. Igualmente, la aplicación presenta los mecanismos suficientes para gestionar la omisión de datos de entrada, errores en los tipos de datos de entrada, Las utilidades que presenta la aplicación pueden dividirse en dos grandes apartados: Como Sistema Experto para la toma de decisiones. Como herramienta de ayuda a la gestión a través de estadísticas e información resumida y globalizada del cliente bancario. Como Sistema Experto, a partir de los datos introducidos por el usuario relativos a la solicitud de concesión de un préstamo hipotecario o una tarjeta de crédito, el Sistema toma estos datos y aquellos valores de las bases de datos necesarios para completar la base de hechos y produce una resolución en pantalla sobre la decisión a adoptar. Si se trata de un cliente de la entidad, una vez grabadas por el usuario las particularidades de la solicitud (cuantía solicitada, plazo, tipo de interés,...) y el NIF, el Sistema obtiene automáticamente de las bases de datos creadas por la aplicación con los movimientos bancarios del cliente, los datos necesarios para llegar a una propuesta de resolución.

167 P á g i n a 156 Si el cliente es nuevo en la Entidad, una vez grabados todos sus datos identificativos, económicos y de la solicitud, El Sistema procede de igual manera que en el caso anterior, sin acudir a ninguna base de datos al no haber un archivo histórico de movimientos del cliente. En su condición de herramienta informativa para la gestión bancaria, la aplicación permite al usuario optar por la estadística que desea contemplar en pantalla, ofreciéndole la posibilidad de disponer de datos económicos (ingresos medios, gastos medios, morosidad media, ) de clientes de una determinada zona geográfica o datos concretos de un determinado epígrafe de interés bancario (ingresos o gastos desagregados en bloques en función de su naturaleza, edad media de los clientes de la zona,...) estratificados por zonas geográficas. Igualmente ofrece al gestor bancario la posibilidad de optar por disponer mediante la introducción en el interfaz del NIF del cliente, de un resumen en pantalla de la situación económico-patrimonial y datos personales/profesionales del cliente. En su condición de Sistema Basado en el Conocimiento, el desarrollo del Sistema Experto de Gestión Bancaria se ha llevado a cabo a través de tres etapas fundamentales: Adquisición del conocimiento. Representación del conocimiento. Razonamiento-Inferencia. Para la adquisición del conocimiento se ha utilizado la figura del experto, Noelia V.A., gestora bancaria con gran experiencia en gestión y tramitación de productos financieros de préstamo y crédito y con experiencia igualmente en la gestión directa de información, marketing y análisis de clientes. Mediante un gran número de entrevistas y un continuo contacto y seguimiento de todos los pasos que se iban dando, se ha conseguido adquirir el conocimiento suficiente del dominio bancario para poder desarrollar correctamente el Sistema Experto. También ha sido necesario utilizar bibliografía por la complejidad técnica del tema en cuestión. Para la representación del conocimiento se han utilizado las reglas de producción, dado que sus características son las adecuadas para formalizar el conocimiento adquirido por su simplicidad y su similitud con el razonamiento humano. Muchas de estas reglas han tenido que ser elaboradas con encadenamiento. Esta etapa del desarrollo ha ofrecido una gran complejidad pues había que identificar con claridad el conocimiento que había que codificar y cómo hacerlo. Ha sido importante también la representación en árbol para tener una visión global de la cuestión y facilitar la traducción a reglas. En cuanto al motor de inferencias, su misión ha sido situarse entre el usuario y la Base de Conocimientos para extraer conclusiones a partir de los datos almacenados en las Bases de

168 P á g i n a 157 Hechos y Conocimientos. El Sistema Experto de Gestión Bancaria funciona mediante un tipo de razonamiento de encadenamiento hacia delante (Forward Chaining). Mediante la comparación de la Base de Hechos (datos de usuario aportados a través del interfaz gráfico y datos extraídos de las bases de datos) con la Base de Conocimiento formada por la representación del conocimiento, produce una resolución de toma de decisión sobre la cuestión planteada (denegación o concesión de préstamo hipotecario, tipo de tarjeta de crédito concedida,...). En el desarrollo del Sistema Experto de Gestión Bancaria ha tenido gran importancia la utilización de herramientas de KDD. Dado el gran volumen y la variedad de la información que estaba incluida en las bases de datos origen de la entidad bancaria, su conversión en conocimiento exigía desarrollar un proceso de obtención de conocimiento con una base más científica. La tarea de recopilación de la información ha sido muy laboriosa y ha requerido gran cantidad de tiempo. El resultado final de esta recopilación e integración de información ha sido una base de datos de 100 clientes con más de registros de movimientos bancarios. El proceso de tratamiento de esta información mediante limpieza, selección y transformación de datos ha supuesto un trabajo muy arduo pero imprescindible para lograr los objetivos deseados. Una vez integrado y recopilados los datos y efectuado el proceso de criba, se disponía ya de un conjunto de datos almacenados en bases de datos a fin de que a partir de los patrones traducidos a reglas, el Sistema Experto pudiera funcionar correctamente y servir de herramienta a la toma de decisiones. La aplicación en la que consiste el Sistema Experto se ha desarrollado mediante el lenguaje de programación JAVA. La selección se ha debido a la mayor familiaridad con este lenguaje y fundamentalmente a que presenta numerosas prestaciones para la creación de interfaz gráfica. Este aspecto es de gran importancia cuando se desarrolla una aplicación para usuarios sin conocimientos especializados en materia informática. Para la creación de las reglas de producción se ha utilizado el lenguaje CLIPS (C Language Integrated Production System), que es un entorno de programación diseñado para escribir aplicaciones de Sistemas Expertos debido a su portabilidad, capacidades y bajo coste. Para la integración de las reglas de producción con el lenguaje de programación JAVA se ha utilizado el motor de inferencias JESS que posee métodos específicos para su interacción con JAVA. Una vez finalizado el desarrollo del Sistema Experto, se ha procedido a su evaluación y validación. Esta tarea es compleja pues debe garantizar el correcto funcionamiento del Sistema. En primer lugar, se ha evaluado la fiabilidad del Sistema Experto, comprobando su

169 P á g i n a 158 conocimiento, los tipos de inferencia,... Igualmente se ha evaluado con resultado satisfactorio la validez del sistema para cumplir los objetivos, lo que indica que la calidad del proceso de adquisición del conocimiento ha sido suficiente. En los contactos con el experto y con otros potenciales usuarios se ha comprobado que el Sistema Experto tenía una buena aceptación debido a su interfaz sencillo, amigable y próximo al esquema conceptual que puede tener el usuario. En resumen, ha quedado suficientemente contrastada la verificación, usabilidad y utilidad del Sistema. Para llevar a cabo su validación se han utilizado fundamentalmente los servicios del experto. Se ha contrastado la identidad de resultados en casos históricos cuya decisión era conocida y coincidente en un gran porcentaje de casos con la decisión propuestas por el Sistema Experto de Gestión Bancaria. Igualmente se han efectuado pruebas con casos aleatorios y casos propuestos por el experto para contrastar la identidad de resultados entre la solución propuesta por el experto humano y el Sistema Experto. El resultado global de evaluación ha de considerarse muy satisfactorio. Sin perjuicio del análisis más detallado que se efectuará a continuación respecto del grado de cumplimiento de los objetivos del Proyecto, cabe considerar que, analizado en su conjunto, el Sistema Experto de Gestión Bancaria ha cubierto el objetivo general planteado a la hora de embarcarse en este proyecto. 9.2 Grado de cumplimiento de los objetivos Se analiza a continuación el grado de cumplimiento de los objetivos propuestos al inicio del Proyecto: Contribuir a poner en relación el complejo y especializado mundo del dominio bancario con el mundo de la Inteligencia Artificial y en concreto de los Sistemas Expertos. Este objetivo era a la vez una aspiración personal a la hora de plantearse el Proyecto y la evaluación de su cumplimiento resulta altamente satisfactoria. Si ya ofrecía un interés de partida el profundizar en el conocimiento de los contenidos de la Inteligencia Artificial e iniciarse en el conocimiento del Sistema Financiero y sus instituciones, el reto de interrelacionar ambas disciplinas para llegar a desarrollar un Sistema Experto para la gestión de un dominio tan especializado ha supuesto una aportación muy importante a la formación

170 P á g i n a 159 del autor y, sin duda, abre perspectivas de profundizar en ambos campos. En consecuencia, la evaluación del cumplimiento del objetivo muestra un resultado muy positivo, Poner a disposición del gestor bancario de una herramienta eficaz de apoyo a la toma de decisiones en las solicitudes de concesión de de préstamos hipotecarios, tanto a los clientes de la entidad bancaria como a solicitudes efectuadas por nuevos clientes. El cumplimiento de este objetivo era absolutamente imprescindible pues constituía el verdadero fundamento del Proyecto. Las pruebas de validación, verificación, usabilidad y utilidad del Sistema Experto muestran un resultado que indica que el objetivo se ha cumplido. El Sistema desarrollado permite la toma de decisiones en las solicitudes bancarias de préstamos hipotecarios con un nivel de confianza y rigor adecuado. Para el cumplimiento de este objetivo ha sido muy importante el correcto desarrollo de la fase de adquisición del conocimiento. Poner a disposición del gestor bancario de una herramienta eficaz de apoyo a la toma de decisiones en las solicitudes de concesión de instrumentos de pago y crédito (tarjetas de crédito) por parte de los clientes de la entidad bancaria. Al igual que ocurría con el objetivo anterior, su cumplimiento era imprescindible por constituir parte de la esencia del Sistema Experto desarrollado. Las pruebas de evaluación también han resultado sumamente satisfactorias y por tanto ha de considerarse que el Sistema Experto cumple el objetivo de servir de herramienta para la toma de decisiones. Para cumplir este objetivo ha tenido que realizarse un importante esfuerzo en la correcta conceptualización del conocimiento y su representación en reglas. La complejidad del tema deriva de que la decisión va más allá de la concesión o no de una tarjeta de crédito pues el Sistema Experto tiene también que discriminar el tipo de tarjeta a expedir. Ello añade un mayor nivel de complejidad en la elaboración de las reglas de producción debido a sus encadenamientos. Ofrecer al gestor bancario un análisis segmentado de los clientes de la entidad bancaria por zona geográficas, a efectos de disponer de una visión global de sus características personales y económicas más relevantes para la toma de decisiones en el dominio bancario. Fundamentalmente ha de abarcar valores medios sobre Ingresos y Gastos desglosados en sus grandes bloques y valores medios sobre morosidad para el análisis de riesgos. Para cumplir este objetivo se ha efectuado un análisis muy detallado de los requerimientos de información que el experto manifestaba como más esenciales para su gestión bancaria. El número de atributos y variedad en sus características y naturaleza es muy elevada. Ha habido

171 P á g i n a 160 que omitir aspectos que podrían resultar también interesantes pero que no constituían el nivel esencial de información que con mayor frecuencia se utiliza en el área bancaria. También había que tener en cuenta que el objetivo final de esta información era servir de base para la planificación de acciones de marketing, fundamentalmente orientaciones sobre oferta discriminada de productos financieros por áreas geográficas y tipos de clientes. Ha de considerarse que el objetivo se ha cumplido y según la opinión del experto y sus colaboradores, puede ser un elemento auxiliar importante en las tareas de planificación. Ofrecer al gestor bancario una visión comparativa de los valores medios más relevantes de los distintos atributos de la clientela bancaria de cada zona subzona geográfica, en relación con los valores medios que se obtienen en el estrato geográfico superior (Comunidad Autónoma). La perspectiva de esta utilidad era poner a disposición del gestor bancario de un conjunto de estadísticas de los principales agregados económicos o atributos que son considerados de interés en su área de gestión. Tal y como ocurría en el objetivo anterior, la variedad de aspectos a considerar plantea siempre la duda de si podrían haberse incluido otros aspectos adicionales a los ya mostrados. Según opinión del experto y sus compañeros y colaboradores, la variedad de ítems planteados es más que suficiente y cubren las expectativas de información. También han considerado muy positiva la presentación en pantalla de los datos mediante una única ventana, lo que aporta visión de conjunto que facilita la comparación. En resumen ha de considerarse cumplido el objetivo propuesto. Ofrecer al gestor bancario un resumen de la información particularizada de cada cliente de la entidad bancaria, conteniendo datos personales y profesionales y los ratios económicos derivados de su actividad con la entidad bancaria en un período de tiempo anual. Se pretendía poner a disposición del gestor bancario una información suficiente del cliente que resultara útil para su gestión. La herramienta debería permitir ahorros de tiempo y disminuir el manejo de documentación escrita o bases de datos diversificadas. Según la apreciación del experto, el documento final que se obtiene de esta utilidad cumple perfectamente lo pretendido. Se ha valorado muy positivamente el hecho de clasificar la información según su naturaleza, lo que facilita su examen. En conclusión, el objetivo ha de considerar que se ha cumplido de modo satisfactorio.

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173 P á g i n a BIBLIOGRAFÍA: [OLIV08] Olivas, J.A. Apuntes de Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos, ICAI, Madrid [HERN05] Hernández, J ; Ramírez, M.J ; Ferri, C. Introducción a la Minería de Datos,+ Prentice Hall, Madrid [ECKE02] Eckel, Bruce. Piensa en Java, Prentice Hall, Madrid [PINO01] Pino,R ; Gómez,A. Introducción a la Inteligencia Artificial, E.T.S. de Ingenieros Industriales e Ingenieros Informáticos de Gijón. Universidad de Oviedo, Oviedo [CALV05] Calvo, A; González, P ; Romero, C; Ventura, S. Programación en Lenguaje Clips, Editorial Universitaria Ramón Areces. Madrid [TAMA94] Tamames, Ramón. Diccionario de Economía y Finanzas, Editorial Alianza, Madrid [BBVA08] BBVA, Préstamo hipotecario, BBVA, Madrid [ISTB06] Instituto Superior de Técnicas Bancarias, Manual Completo de Inversión, Cinco Días, Madrid 2.006

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175 P á g i n a 164 ANEXO 1: Manual de usuario El Manual de usuario consta de dos partes: 1. Manual de instalación. 2. Manual de funcionamiento de la aplicación. 1. Manual de instalación: El software necesario para el correcto funcionamiento del Sistema Experto de Gestión Bancaria es el siguiente: Java SDK 1.6 Entorno de desarrollo Eclipse Microsoft Access JESS 7.1p2 El Sistema operativo sobre el que se ha desarrollado la aplicación es el Windows XP. A continuación se describe la instalación de cada uno de estos programas: Java SDK 1.6 Una vez instalado el software Java SDK 1.6 desde la página web que permite un uso gratuito del programa, es preciso añadir a la variable de entorno Path el directorio bin de la instalación. Con ello, se permitirá la invocación de las utilidades del JDK desde línea de comando si fuera necesario.

176 P á g i n a 165 Figura 27: Variable de usuario PATH Entorno de desarrollo Eclipse La instalación de este programa se realizará desde la página web: Este programa, de uso gratuito, se deberá descomprimir en la raíz del disco duro. Microsoft Access Este software está incluido en el paquete ofimático Office 2.007, en el que se especifican las normas para su instalación, que son de gran sencillez. Este programa tiene coste, si bien existe una versión gratuita de 60 días en la página oficial de Microsoft.

177 P á g i n a 166 Jess 7.1.p2 Este software se puede instalar desde la página web: Su instalación es gratuita pero está limitado su uso a 30 días, salvo que se adquiera la licencia correspondiente. Para llevar a cabo la instalación, ha de descomprimirse el archivo zip en la carpeta donde se haya instalado Eclipse. En dicha carpeta existe una carpeta denominada eclipse que ha de ser copiada en la carpeta plugins del programa eclipse. Una vez instalado Jess ha de comprobarse que se ha creado la variable de entorno JESS_HOME que tiene como valor el directorio donde se haya guardado el programa. En caso contrario, ha de ser creada. Figura 28: Variable de usuario JESS_HOME

178 P á g i n a 167 Ejecución del Sistema Experto de Gestión Bancaria Una vez instalados los anteriores programas y comprobado su correcto funcionamiento, se debe proceder antes de la ejecución a copiar en la raíz del disco duro la carpeta ProyectoJava contenida en el CD adjunto a la Memoria. Al acceder a eclipse por primera vez se le pide al usuario que elija un directorio de trabajo. Para este Proyecto se debe seleccionar la carpeta ProyectoJava de la raíz del disco duro. Figura 29: Selección Workspace Eclipse Para cargar el Proyecto en eclipse se debe entrar en el Menú File, seleccionando la opción Import. En la ventana que aparece se seleccionará dentro de la carpeta General la opción Existing Projects into Workspace y clicar en el botón Next.

179 P á g i n a 168 Figura 30: Importar proyecto Eclipse 1 En la ventana que aparece a continuación ha de estar seleccionada la opción Select root directory y al pulsar el botón Browse se selecciona el directorio ProyectoFC. Para finalizar este proceso se pulsa el botón Finish.

180 P á g i n a 169 Figura 31: Importar proyecto Eclipse 2 Todo este proceso de carga sólo es necesario realizarlo la primera vez que se accede a eclipse y se carga el Proyecto en un ordenador. Para ejecutar la aplicación del Sistema Experto de Gestión Bancaria se selecciona en el apartado Package Explorer el fichero Programa.java que se encuentra contenido en la carpeta src/(default package).

181 P á g i n a 170 Figura 32: Ejecución programa 1 En el menú Run se selecciona la opción Run As y dentro de ella la opción Java Application. Aparecerá una ventana en la que se seleccionará el fichero Programa.java con lo que se accede a la venta de inicio del Sistema Experto SGB. Figura 33: Ejecución programa 2

182 P á g i n a Manual de Funcionamiento de la aplicación Figura 34: Ventana presentación Al ejecutar la aplicación, se muestra la ventana principal de SGB, donde se muestra el nombre de la aplicación. Para poder ir a la ventana en la que se selecciona lo que se quiere hacer, sólo hay que hacer clic con el botón izquierdo del ratón en cualquier punto de la ventana de la aplicación.

183 P á g i n a 172 Opciones de la aplicación Figura 35: Ventana opciones La aplicación SGB consta de 4 funcionalidades: 1. Consulta de concesión de hipotecas. 2. Consulta de concesión de tarjetas. 3. Estadísticas. 4. Datos de cliente. Para acceder a cada una de ellas, hay que seleccionar la opción deseada clicando con el botón izquierdo del ratón y apretar el botón Siguiente para pasar directamente a las ventanas correspondientes con cada funcionalidad.

184 P á g i n a 173 Consulta de concesión de hipotecas Figura 36: Ventana elección tipo cliente En esta opción pueden existir 2 tipos de clientes: - Nuevo cliente: Como su nombre indica, este cliente es nuevo en la Entidad, por lo que no se tienen datos sobre él en las bases de datos teniendo que ser introducidos a mano. - Cliente de la Entidad: Este cliente ya pertenece a la Entidad, por lo que existen registros suyos como información personal y sus últimos movimientos en Bases de Datos de la Entidad. Para seleccionar el tipo de cliente que corresponda pulsar sobre el botón correspondiente, para acceder a la ventana en la que se introducirán los datos.

185 P á g i n a 174 Si se desea salir de esta opción, pulsar sobre el botón Inicio para volver a la ventana inicial de la aplicación. Nuevo cliente Figura 37: Ventana hipoteca nuevo cliente Como el cliente no existe en ninguna Base de Datos, debido a que es un cliente nuevo, se necesitan introducir los datos de forma manual. Para ello se clica en cada uno de los recuadros y se escriben posteriormente los datos con el formato correcto: - NIF del cliente: Se introducen los números más la letra correspondiente en mayúsculas. - Edad: Será un número entero (sin decimales). - Cuantía solicitada, Diferencia Ingresos/Gastos y Valor tasación del bien: Se introduce una cantidad que puede contener decimales. Se usa el punto como separador decimal. - Años de amortización, Tipo de interés, Situación laboral y Aval: Se seleccionará un valor entre los disponibles en cada caso.

186 P á g i n a 175 Si se quiere volver a elegir el tipo de cliente o salir de esta opción pulsar sobre el botón Atrás. En esta ventana pueden existir 2 tipos de errores: - El primero ocurre si no se introducen todos los datos, por lo que no se puede realizar las operaciones para calcular la hipoteca. Figura 38: Error 1 hipoteca nuevo cliente - El segundo error se produce si los datos introducidos no tienen el formato correspondiente. Figura 39: Error 2 hipoteca nuevo cliente Estos errores son señalizados al pulsar sobre el botón Calcular. Si todo está correcto se pasará a la ventana de Resumen de la hipoteca, donde se muestra el resultado del cálculo y datos como la cuota anual o el coeficiente entre la cuota anual y la diferencia de ingresos/gastos.

187 P á g i n a 176 Figura 40: Ventana resumen hipoteca cliente nuevo En la pantalla de Resumen de hipoteca existen 3 botones: - Atrás: Al pulsar sobre él se retorna a la ventana donde se introducen los datos. - Inicio: Para volver a la ventana principal. - Info: Este botón lleva a una ventana explicativa donde se muestra la documentación qué es necesaria.

188 P á g i n a 177 Figura 41: Ventana información hipoteca cliente nuevo Dentro de la ventana existe el botón Volver a resumen que tras ser pulsado retorna a la ventana del Resumen de la hipoteca.

189 P á g i n a 178 Cliente de la Entidad Figura 42: Ventana hipoteca cliente de la entidad Esta ventana realiza 2 acciones: Busca la referencia del cliente a través de su NIF y calcula la hipoteca. - Para la primera acción es necesario introducir manualmente el NIF del cliente de la Entidad, con el formato correcto: números y letra correspondiente en mayúsculas. Después se pulsa en el botón Buscar Referencia de cliente para obtener desde las Bases de Datos la Referencia del cliente, la edad, la situación laboral y la diferencia ingresos/gastos. - Para calcular la hipoteca es necesario introducir el resto de los valores manualmente al igual que en la ventana de Concesión de Hipoteca a cliente nuevo y pulsar sobre el botón Calcular. También se puede pulsar sobre el botón Atrás para volver a la ventana de elección de tipo de cliente.

190 P á g i n a 179 En esta ventana pueden existir 3 tipos de errores: - El primero ocurre si no se introducen todos los datos, por lo que no se pueden realizar las operaciones para calcular la hipoteca. Figura 43: Error 1 hipoteca cliente de la entidad - El segundo error se produce si los datos introducidos no tienen el formato correspondiente. Figura 44: Error 2 hipoteca cliente de la entidad - El tercer error se produce si el NIF no es encontrado en las Bases de Datos. Esto puede ser debido a que el número insertado y letra son erróneos o que el formato del NIF es incorrecto: la letra debe estar en mayúsculas. Figura 45: Error 3 hipoteca cliente de la entidad Estos errores son señalizados al pulsar sobre el botón Calcular. Si todo está correcto se pasará a la ventana de Resumen de la hipoteca, donde se muestra el resultado del cálculo y datos como la cuota anual o el coeficiente entre la cuota anual y la diferencia de ingresos/gastos.

191 P á g i n a 180 Figura 46: Ventana resumen hipoteca cliente de la entidad En la pantalla de Resumen de hipoteca existen 3 botones: - Atrás: Al pulsar sobre él se retorna a la ventana donde se introducen los datos. - Inicio: Para volver a la ventana principal. - Info: Este botón lleva a una ventana explicativa donde se muestra la documentación que es necesaria.

192 P á g i n a 181 Figura 47: Ventana información hipoteca cliente de la entidad Dentro de la ventana existe el botón Volver a resumen que tras ser pulsado retorna a la ventana del Resumen de la hipoteca.

193 P á g i n a 182 Consulta de concesión de tarjetas Figura 48: Ventana concesión tarjeta de crédito Al concederse solo tarjetas de crédito a clientes de la Entidad, los datos necesarios para obtener el tipo de tarjeta se recogerán automáticamente desde las Bases de Datos disponibles. Primero se introduce el NIF del cliente con el formato correcto (la letra debe estar en mayúsculas) y se pulsa sobre el botón Buscar Referencia de cliente para buscar la referencia del cliente y el resto de los datos. Si no se encontrara el NIF en las bases de datos de la entidad se mostrará una ventana emergente anunciando el error. Figura 49: Error 1 tarjeta de crédito

194 P á g i n a 183 Si el NIF es correcto y se han encontrado los datos sólo queda pulsar sobre el botón Obtener tipo para obtener el tipo de tarjeta que deberá concederse al cliente. Si se desea salir de esta ventana habrá que pulsar sobre el botón Atrás. Si se pulsa el botón Info aparecerá una ventana con información de las condiciones de una tarjeta de crédito. Figura 50: Ventana información tarjeta de crédito Dentro de la ventana existe el botón Volver a datos que tras ser pulsado retorna a la ventana de Concesión de tarjeta de crédito.

195 P á g i n a 184 Estadísticas Figura 51: Ventana elección tipo de estadística Existen 2 tipos de estadísticas: - Por zonas: Se realizan cálculos estadísticos de conceptos como los ingresos o gastos según la zona de la Comunidad de Madrid elegida. - Por conceptos: Se muestran los valores de los cálculos estadísticos de cada concepto en todas las zonas de la Comunidad de Madrid. Para acceder al tipo de estadística deseado se ha de pulsar sobre uno de los dos botones para dirigirse a la ventana correspondiente. Si se desea volver a la ventana principal, se deberá pulsar sobre el botón Inicio.

196 P á g i n a 185 Por zonas Figura 52: Ventana estadística por zonas En esta ventana lo primero que se tiene que seleccionar es la Zona de estudio. Para ello se abre el cuadro desplegable y se elige entre las 6 zonas disponibles: - Zona Norte C.Madrid. - Zona Sur C.Madrid. - Zona Este C.Madrid. - Zona Oeste C.Madrid. - Zona Centro C.Madrid. - Comunidad de Madrid. Para realizar la estadística de la zona escogida hay que pulsar el botón Realizar Estadística. Tras pulsar este botón, automáticamente se realizan los cálculos y los resultados aparecerán reflejados en su casilla correspondiente. Los resultados obtenidos son: - Ingresos de nómina medios e Ingresos diversos medios. - Gastos de préstamos medios y Gastos diversos medios.

197 P á g i n a Diferencia Ingresos/Gastos media. - Porcentaje de morosos. - Edad media. Si se desea volver a la ventana de Elección de tipo de estadística, se deberá pulsar el botón Atrás. Por conceptos Figura 53: Ventana elección de concepto estadística En esta ventana se elige el concepto sobre el que se realizará la estadística. Para ello se pulsará en el botón correspondiente. Los conceptos que se pueden elegir son 7: - Ingresos de nómina medios. - Ingresos diversos medios. - Gastos de préstamos medios.

198 P á g i n a Gastos diversos medios. - Diferencia Ingresos/Gastos media. - Porcentaje de morosos. - Edad media. Si se desea volver a la ventana de Elección de tipo de estadística, se deberá pulsar el botón Atrás. Al seleccionar uno de los conceptos pulsando sobre su botón aparecerá su ventana correspondiente, en la cual aparecen las 6 zonas disponibles y las casillas con los resultados calculados automáticamente. Las ventanas de los distintos conceptos son:

199 P á g i n a 188 Figura 54: Ventana conceptos de estadística Para volver a la ventana de Elección de conceptos, hay que pulsar sobre el botón Atrás de la ventana en la que se esté en ese momento.

200 P á g i n a 189 Datos de cliente Figura 55: Ventana datos del cliente Para realizar la búsqueda de los datos del cliente, hay que introducir el NIF del cliente del que se quiere obtener los datos. Para que no exista ningún problema en el reconocimiento del NIF en las bases de datos, se deberá introducir la letra en mayúscula a continuación de los números (sin espacios). Tras introducir el NIF se ha de pulsar el botón Obtener datos cliente y aparecerán en pantalla los distintos datos que se pueden obtener. Para salir de esta opción, se ha de pulsar el botón Atrás.

201 P á g i n a 190 En esta ventana pueden existir 2 tipos de errores: - El primer error se produce si el NIF no es encontrado en las Bases de Datos. Esto puede ser debido a que el número insertado y letra son erróneos o que el formato del NIF es incorrecto: la letra debe estar en mayúsculas. Figura 56: Error 1 datos del cliente - El segundo error se produce si la casilla donde hay que escribir el NIF está vacía. Figura 57: Error 2 datos del cliente