SISTEMA EXPERTO DE GESTIÓN BANCARIA RESUMEN DEL PROYECTO. Autor: Vega Arroyo, Carlos de la. Director: Olivas Varela, José Ángel.

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1 SISTEMA EXPERTO DE GESTIÓN BANCARIA Autor: Vega Arroyo, Carlos de la. Director: Olivas Varela, José Ángel. Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas. 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

2 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. 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.

3 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. 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.

4 EXPERT SYSTEM FOR MANAGEMENT BANKING This project 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

5 in a global comparison by geographic strata. Similarly, the application offers certain economic statistics section, a user's choice. 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.

6 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. 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.