Propuesta de Modelo de Analítica predictiva para flujo de caja en MiPyMEs en Colombia

Abstract

En el contexto empresarial colombiano, las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) enfrentan desafíos críticos en la gestión y control de su flujo de caja, lo que las expone al riesgo de insolvencia y posible desaparición en sus primeros años de operación, según indican las estadísticas. Lo cual es muy preocupante, dado el alto porcentaje que representa este tipo de empresas en el tejido empresarial y en la generación de empleo. El objetivo de esta investigación es proponer un modelo de analítica predictiva para contribuir al seguimiento del flujo de caja y que pueda apoyar a la supervivencia de las MiPyMEs. Los modelos considerados fueron árboles de decisiones, Bosques aleatorios, Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales, siendo el segundo el modelo con mejores resultados. Con el propósito de abordar esta problemática, esta investigación llevó a cabo una caracterización de los procesos de flujo de caja en las MiPyMEs colombianas mediante la construcción de un estado del arte. Y se concluyó que mediante la aplicación de modelos de IA es posible contribuir a la mitigación de riesgos de iliquidez y de insolvencia de las empresas, debido a que el modelo sirve como una alerta temprana para la identificación del riesgo financiero que una empresa pueda tener y, por lo tanto, esta podrá tomar las decisiones pertinentes para evitar la insolvencia