Gobernanza Digital: Desarrollo de las Tecnopolíticas en los Países de América Latina: Una Revisión Sistemática de la Literatura

Digital Governance is a new issue within the Public Administration, it seeks to solve socio-economic problems, such as using digital technologies to support public policy objectives, and facilitating improvements in the development of different specific areas of government, including health, education, security and other sectors; it uses new technologies such as social media, to engage citizens in decisions, the objective is to make government data available in such a way that companies, researchers and citizens can use that data and develop services and applications, integrate in a single environment the citizen with public and private institutions. This article conducts observational and retrospective research based on a systematic review of literature by searching for articles published from 2016 to 2020, in databases such as IEEE, Elservier, Springer, Oxford, Doaj, Scielo, Google Scholar. The articles analysed refer to six major areas, such as: connected citizens, democratic control of citizens, the feeling of the citizen who is a political player, activism and technologies, electoral information, and election campaigns. We can conclude that there are no relevant scientific productions in Latin American countries, there is only one article in certain countries. So, there is a new research segment on this issue of digital governance and technopoliticsLa gobernanza digital es un tema nuevo dentro de la administración pública, que trata de resolver los problemas socioeconómicos, como la utilización de tecnologías digitales para apoyar los objetivos de políticas públicas y facilitar mejoras en el desarrollo de diferentes áreas específicas de gobierno, entre ellas salud, educación, seguridad y otras. Además, utiliza las nuevas tecnologías como las redes sociales, para comprometer a los ciudadanos en las decisiones. El objetivo es poner a disposición de la ciudadanía los datos del gobierno, de tal manera que las empresas, investigadores y ciudadanos puedan utilizar esos datos y desarrollar servicios y aplicaciones, de tal forma que se integre en un solo entorno al ciudadano con las instituciones públicas y privadas. En este artículo se realiza una investigación observacional y retrospectiva, sobre la base de una revisión sistemática de la literatura y mediante la búsqueda de artículos publicados desde el 2016 al 2020, en bases de datos como: IEEE, Elservier, Springer, Oxford, Doaj, Scielo, Google Scholar. En los artículos analizados se hace referencia a seis grandes áreas, como son: los ciudadanos conectados, el control democrático de la ciudadanía, el sentir del ciudadano que es protagonista político, el activismo y las tecnologías, la información electoral, y las campañas electorales. Podemos concluir que no existem producciones científicas relevantes en los países de Latinoamérica; solo hay un artículo en ciertos países, por lo que hay un nuevo segmento de investigación en este tema de gobernanza digital y tecnopolíticas

Enfoque estratégico para una empresa desarrolladora de software para instituciones financieras

El siguiente trabajo contiene el estudio de una organización, cuyo objetivo principal es el desarrollo de software para Instituciones Financieras, se realiza el análisis del sector en el que se encuentra la organización; concentrándose en la evaluación del plan estratégico y el diagnóstico de la empresa, con la finalidad de detectar los problemas que posee, y se sugieren estrategias empresariales que deberían implantarse en la Corporación con el objeto de superar los problemas que posee actualmente, se plantea como una de las alternativas de apoyo para la organización un sistema de información gerencial, por medio del cual se pueden medir índices de gestión, a través de las actividades que realizan los diferentes departamentos, logrando una efectiva comunicación entre ellos, para finalmente terminar con el diseño lógico del sistema de información gerencial

Obtención de reglas de clasificación difusas utilizando técnicas de optimización : Caso de estudio Riesgo Crediticio

El aporte central de esta tesis es la definición de un nuevo método capaz de generar un conjunto de reglas de clasificación difusas de fácil interpretación, baja cardinalidad y una buena precisión. Estas características ayudan a identificar y comprender las relaciones presentes en los datos facilitando de esta forma la toma de decisiones. El nuevo método propuesto se denomina FRvarPSO (Fuzzy Rules variable Particle Swarm Oprmization) y combina una red neuronal competitiva con una técnica de optimización basada en cúmulo de partículas de población variable para la obtención de reglas de clasificación difusas, capaces de operar sobre atributos nominales y numéricos. Los antecedentes de las reglas están formados por atributos nominales y/o condiciones difusas. La conformación de estas últimas requiere conocer el grado de pertenencia a los conjuntos difusos que definen a cada variable lingüística. Esta tesis propone tres alternativas distintas para resolver este punto. Uno de los aportes de esta tesis radica en la definición de la función de aptitud o fitness de cada partícula basada en un ”Criterio de Votación” que pondera de manera difusa la participación de las condiciones difusas en la conformación del antecedente. Su valor se obtiene a partir de los grados de pertenencia de los ejemplos que cumplen con la regla y se utiliza para reforzar el movimiento de la partícula en la dirección donde se encuentra el valor más alto. Con la utilización de PSO las partículas compiten entre ellas para encontrar a la mejor regla de la clase seleccionada. La medición se realizó sobre doce bases de datos del repositorio UCI (Machine Learning Repository) y tres casos reales en el área de crédito del Sistema Financiero del Ecuador asociadas al riesgo crediticio considerando un conjunto de variables micro y macroeconómicas. Otro de los aportes de esta tesis fue haber realizado una consideración especial en la morosidad del cliente teniendo en cuenta los días de vencimiento de la cartera otorgada; esto fue posible debido a que se tenía información del cliente en un horizonte de tiempo, una vez que el crédito se había concedido Se verificó que con este análisis las reglas difusas obtenidas a través de FRvarPSO permiten que el oficial de crédito de respuesta al cliente en menor tiempo, y principalmente disminuya el riesgo que representa el otorgamiento de crédito para las instituciones financieras. Lo anterior fue posible, debido a que al aplicar una regla difusa se toma el menor grado de pertenencia promedio de las condiciones difusas que forman el antecedente de la regla, con lo que se tiene una métrica proporcional al riesgo de su aplicación.Tesis en cotutela con la Universitat Rovira i Virgili (URV) (España).Facultad de InformáticaUniversitat Rovira i Virgil

Comparación de criterios de los Códigos de í‰tica Ecuador y Brasil

Los criterios utilizados en los códigos de ética son factores decisivos para el desenvolvimiento de las empresas. Estos criterios deben estar orientados por convicción y no por imposición pues afecta el comportamiento moral y ético de las empresas lo que puede perjudicar las diferentes relaciones existentes con sus partes interesadas. Este estudio efectúa un análisis respecto a los criterios utilizados en los códigos de ética tanto en el Ecuador de del Manual para elaborar Códigos de í‰tica Empresarial del Consorcio Ecuatoriano para la Responsabilidad Social CERES   y del Brasil mediante el Código de Mejores Prácticas de Gobierno Corporativo del Instituto Brasilero de Gobernanza Corporativa IBGC; y, tiene como objetivo el asociar los diferentes factores que permita un direccionamiento en la construcción y adaptación de los códigos conductuales en un solo criterio. De su consolidación se identificaron 25 factores, además del análisis se confirma de qué estos factores contenidos en los códigos de ética generan armoní­a de relaciones en las organizaciones y sus partes interesadas, ya que son la estructura base para comportamientos, generando confianza y recompensa con el prestigio del nombre de la organización

DM Quito – Ecuador - Smart City para el 2022

Hacer de Quito una ciudad digital es la estrategia que impulsa el Municipio del Distrito Metropolitano de Quito, este artí­culo presenta los avances que se realizan en la capital del Ecuador con respecto al acceso, convivencia e innovación tecnológica que se encuentran a disposición de la ciudadaní­a, el objetivo del plan es mejorar las condiciones de vida de los quiteños a través de la tecnologí­a, por ello, la planificación de la “Agenda Digital, socialmente innovadora 2022” busca alcanzar un nivel alto de desarrollo digital, para que en un futuro convierta a la ciudad en un referente en la región, se incorpora un nuevo elemento a este proyecto que es la innovación social, este componente implica que no solo las autoridades municipales son las responsables de la evolución tecnológica en la ciudad, sino también es una tarea compartida con la sociedad, entidades públicas y privadas

Análisis de los Modelos de Capacidad para el proceso de gobierno de TI

Cobit 5 - Control Objectives for Information and Related Technology - es una metodologí­a de auditorí­a informática desarrollada por ISACA  (ISACA, 2013) , este trabajo realiza un análisis de las diferentes   aplicaciones en el ámbito de Gobierno y Gestión de las Tecnologí­as de Información TI, realizado por varios autores, entre estos el   alcance que este marco de referencia tiene en las organizaciones, considerando el enfoque Fuzzy o enfoque Multicriterios para la Gobernabilidad de TI, previsto como temas que proponen datos más exactos para la precisión en la toma de decisiones, también se da una relación entre COBIT 5  (ISACA, 2013) y el modelo de capacidad de procesos de mejoras para el proceso de Gobierno de TI, y finalmente se analiza un Modelo Conceptual del Gobierno de TI utilizado para educación superior basado en el marco de COBIT 5  (ISACA, 2013) actividades de TI   estén direccionados a la buena gobernanza

Simplifying credit scoring rules using LVQ+PSO

One of the key elements in the banking industry rely on the appropriate selection of customers. In order to manage credit risk, banks dedicate special efforts in order to classify customers according to their risk. The usual decision making process consists in gathering personal and financial information about the borrower. Processing this information can be time consuming, and presents some difficulties due to the heterogeneous structure of data. We offer in this paper an alternative method that is able to classify customers' profiles from numerical and nominal attributes. The key feature of our method, called LVQ+PSO, is the finding of a reduced set of classifying rules. This is possible, due to the combination of a competitive neural network with an optimization technique. These rules constitute a predictive model for credit risk approval. The reduced quantity of rules makes this method not only useful for credit officers aiming to make quick decisions about granting a credit, but also could act as borrower's self selection. Our method was applied to an actual database of a credit consumer financial institution in Ecuador. We obtain very satisfactory results. Future research lines are exposed

Variations of Particle Swarm Optimization for Obtaining Classification Rules Applied to Credit Risk in Financial Institutions of Ecuador

Knowledge generated using data mining techniques is of great interest for organizations, as it facilitates tactical and strategic decision making, generating a competitive advantage. In the special case of credit granting organizations, it is important to clearly define rejection/approval criteria. In this direction, classification rules are an appropriate tool, provided that the rule set has low cardinality and that the antecedent of the rules has few conditions. This paper analyzes different solutions based on Particle Swarm Optimization (PSO) techniques, which are able to construct a set of classification rules with the aforementioned characteristics using information from the borrower and the macroeconomic environment at the time of granting the loan. In addition, to facilitate the understanding of the model, fuzzy logic is incorporated into the construction of the antecedent. To reduce the search time, the particle swarm is initialized by a competitive neural network. Different variants of PSO are applied to three databases of financial institutions in Ecuador. The first institution specializes in massive credit placement. The second institution specializes in consumer credit and business credit lines. Finally, the third institution is a savings and credit cooperative. According to our results, the incorporation of fuzzy logic generates rule sets with greater precision.Instituto de Investigación en Informátic

Simplifying credit scoring rules using LVQ + PSO

Purpose: One of the key elements in the banking industry relies on the appropriate selection of customers. To manage credit risk, banks dedicate special efforts to classify customers according to their risk. The usual decision-making process consists of gathering personal and financial information about the borrower. Processing this information can be time-consuming, and presents some difficulties because of the heterogeneous structure of data. Design/methodology/approach: This paper presents an alternative method that is able to generate rules that work not only on numerical attributes but also on nominal ones. The key feature of this method, called learning vector quantization and particle swarm optimization (LVQ + PSO), is the finding of a reduced set of classifying rules. This is possible because of the combination of a competitive neural network with an optimization technique. Findings: These rules constitute a predictive model for credit risk approval. The reduced quantity of rules makes this method useful for credit officers aiming to make decisions about granting a credit. It also could act as an orientation for borrower’s self evaluation about her/his creditworthiness. Research limitations/implications: In spite of the fact that conducted tests showed no evidence of dependence between results and the initial size of the LVQ network, it is considered desirable to repeat the measurements using an LVQ network of minimum size and a version of variable population PSO to adequately explore the solution space in the future. Practical implications: In the past decades, there has been an increase in consumer credit. Retail banking is a growing industry. Not only has there been a boom in credit card memberships, specially in emerging economies, but also an increase in small consumption credits. For example, it is very common in emerging economies that families buy home appliances on installments. In those countries, the association of a home appliance shop with a financial institution is usual, to provide customers with quick-decision credit line facilities. The existence of such a financial instrument aids to boost sales. This association generates conflict of interests. On one hand, the home appliance shop wants to sell products to all customers. Therefore, it is in its best interest to promote a generous credit policy. On the other hand, the financial institution wants to maximize the revenue from credits, leading to a strict surveillance of loan losses. Having a fair and transparent credit-granting policy favors a good business relationship between home appliances shops and financial institutions. One way of developing such a policy is to construct objective rules to decide to grant or deny a credit application. Social implications: Better credit decision rules generate enhanced risk sharing. In addition, it improves transparency in credit acceptance decisions, giving less room to arbitrary decisions. Originality/value: This study develops a new method that combines a competitive neural network and an optimization technique. It was applied to a real database of a financial institution in a developing country.Instituto de Investigación en Informátic

An exploratory analysis of methods for extracting credit risk rules

This paper performs a comparative analysis of two kind of methods for extracting credit risk rules. On one hand we have a set of methods based on the combination of an optimization technique initialized with a neural network. On the other hand there are partition algorithms, based on trees. We show results obtain on two real databases. The main findings are that the set of rules obtained by the first set of methods give a set of rules with a reduced cardinality, with an acceptable precision regarding classification. This is a desirable property for financial institutions, who want to decide credit approval face to face with customers. Bank employees who daily deal with retail customers can be easily trained for selecting the best customers, by using this kind of solutions.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI