Machine learning para mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera

El objetivo de la presente investigación fue mejorar el proceso de prestación bancaria en una entidad financiera implementando Machine Learning. La investigación corresponde al enfoque cuantitativo de tipo aplicada y de diseño preexperimental, la muestra fue de 30 procesos, el instrumento fue una ficha de observación que recopiló datos como tiempo de espera, costo de personal, satisfacción de cliente y eficiencia de evaluación. Para determinar la normalidad de los datos se aplicó la prueba de Anderson Darling determinándose que son paramétricos el tiempo de espera, costo de personal y eficiencia de evaluación, y no paramétricos la satisfacción del cliente, y con esto se puedo aplicar las pruebas T de Student y U de Mann Whitney para la validación de las hipótesis. Habiéndose obtenido el p valor de 0.000 en el tiempo de espera, costo de personal y eficiencia de evaluación mediante la prueba T de Student, así como haber alcanzado el p valor de 0.001 en la satisfacción del cliente a través de la prueba U de Mann Whitney, se evidencia la mejora del 100% de los indicadores propuestos con lo que se logró el objetivo de la investigación. Se recomienda otras investigaciones con diseño longitudinal

The Emerging Geography of the Blockchain Industry

Geographers have long been interested in where new technologies and industries emerge. The presence and adoption of a new technology within a region has multiple positive and negative externalities. Scholars have commented on the contribution of these firms to the regional economy, in terms of increasing human capital, innovation, and research and development. Technology firms in particular tend to locate in world cities and technology hubs, with concentrations of highly skilled workers, venture capital, anchor institutions and knowledge infrastructure. Using the blockchain industry as a case, this thesis examines the geography of nascent industries. Blockchain, which emerged in 2009 and is best known for applications such as bitcoin, has application in supply chain optimization, royalty and copyright tracking, cybersecurity, refugee identity and transaction systems, and voting systems. Blockchain’s widespread application across industries and regions provides an excellent opportunity to explore the emerging geography of tech firms. This study explores this geography and attempts to identify key patterns and locations. Using economic data from Crunchbase and analysis using Elasticsearch, this study demonstrates that blockchain firms follows similar patterns seen elsewhere in the tech industry. Large world cities remain at the forefront of both firm and investor activity, and they are shown to be of crucial importance in global networks. Based on these findings, the study concludes by encouraging policy makers to understand the importance of these key geographies and identifies areas for further research to advance our understanding