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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/23363
Titre: Gestión de riesgos en negocios internacionales : una perspectiva avanzada utilizando business intelligence y machine learning.
Auteur(s): León Negrete, Victoria Elizabeth
Solano Jaramillo, Scarlet Michelle
metadata.dc.contributor.advisor: Carrera Buri, Félix Miguel
Mots-clés: INTELIGENCIA DE NEGOCIO;GESTIÓN DE RIESGOS;COMPETENCIA GLOBAL;MERCADO FINANCIERO;POLÍTICA COMERCIAL
Date de publication: 23-aoû-2024
Editeur: Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Résumé: This study focuses on risk management in international business, a topic of increasing relevance in a globalized world. As companies expand their operations beyond national borders, they face challenges such as market volatility, cultural differences, and variations in political and economic environments. The primary objective of this research is to develop an automated classification system that optimizes the identification, assessment, and mitigation of risks in this context. To achieve this goal, a comprehensive literature review was conducted, establishing a solid theoretical framework on the intersection of technology and risk management. Additionally, a methodology based on machine learning techniques, specifically supervised classification, was implemented, demonstrating its effectiveness in improving decisionmaking and data management. The results indicate that integrating technological tools into risk management not only enhances the operational efficiency of companies but also enables them to better adapt to a complex global environment.
Description: Este estudio se centra en la gestión de riesgos en los negocios internacionales, un tema de creciente relevancia en un mundo globalizado. A medida que las empresas expanden sus operaciones más allá de las fronteras nacionales, enfrentan desafíos como la volatilidad de los mercados, las diferencias culturales y las variaciones en los entornos políticos y económicos. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar un sistema de clasificación automática que optimice la identificación, evaluación y mitigación de riesgos en este contexto. Para alcanzar este objetivo, se realizó una revisión exhaustiva de la literatura, estableciendo un marco teórico sólido sobre la intersección entre la tecnología y la gestión de riesgos. Además, se implementó una metodología basada en técnicas de aprendizaje automático, específicamente en clasificación supervisada, demostrando su efectividad en la mejora de la toma de decisiones y la gestión de datos. Los resultados indican que la integración de herramientas tecnológicas en la gestión de riesgos no solo mejora la eficiencia operativa de las empresas, sino que también les permite adaptarse mejor a un entorno global complejo.
URI/URL: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/23363
Collection(s) :Trabajos de Titulación - Carrera de Negocios Internacionales

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