Biblioteca "Otoniel Paredes García" - Intenalco

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Subject: search.filters.subject.gestión de cartera

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    Propuesta de políticas de crédito y cartera para la optimización financiera en METAL ELÉCTRICOS RBO S.A.S. año 2023
    (Noguera Campo , A. O. (Asesor), 2024) Gómez Lizarralde , Jairo
    El presente estudio aborda la ausencia de políticas y procedimientos en la gestión de crédito y cobranza de la empresa Metal Eléctricos RBO S.A.S., lo que limita la transparencia, liquidez y sostenibilidad financiera. El objetivo principal es diseñar e implementar un modelo estructurado de crédito y cartera que optimice los procesos de evaluación, otorgamiento y recuperación de recursos. La metodología empleada es de enfoque aplicado y descriptivo, basada en análisis organizacional, revisión normativa y diseño de controles internos, incluyendo herramientas como scoring financiero, verificación en listas restrictivas y evaluación de estados financieros. Como resultado, se establecieron lineamientos claros para la gestión del crédito, mecanismos de control y estrategias como factoring, mejorando la toma de decisiones y reduciendo el riesgo de cartera. Se concluye que la implementación del modelo fortalece la liquidez, la seguridad financiera y la sostenibilidad empresarial.
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    Gestión de cartera con inteligencia artificial en las pequeñas empresas comerciales de la ciudad de Cali
    (Noguera Campo , A. O. (Asesor), 2025) Bolaños Bolaños , Keidy Vanessa; Guevara Solís , Anggie Yasuri
    Las pequeñas empresas comerciales de Cali enfrentan deficiencias críticas en la gestión de cartera debido a procesos empíricos, escasa digitalización y ausencia de políticas formales de crédito y cobro, lo que compromete su liquidez y sostenibilidad financiera. El estudio analiza el potencial de la inteligencia artificial (IA) como herramienta estratégica para optimizar las cuentas por cobrar en este sector. Mediante un enfoque mixto, de alcance descriptivo-exploratorio y método inductivo, se aplicaron encuestas y entrevistas virtuales a 20 empresas representativas. Los resultados evidencian que el 68% carece de políticas formales, el 70% desconoce aplicaciones de IA financiera y solo el 5% emplea automatización. Se concluye que la adopción gradual de soluciones basadas en IA —modelos predictivos, chatbots financieros y clasificación automatizada de cartera— puede reducir la morosidad, fortalecer la toma de decisiones y mejorar la estabilidad financiera empresarial.