Como responsable de crédito y analista, una parte importante de mi trabajo consiste en realizar llamadas mensuales o quincenales con la dirección para explicar el estado de pago de nuestros clientes. Es fundamental que la dirección entienda quién paga a tiempo, quién se retrasa y por qué.
En el pasado utilicé macros VBA para automatizar algunos informes. Aunque esas macros cumplían su función, necesitaba algo más potente y flexible que pudiera ayudar no solo a mí sino a cualquiera que quiera analizar el comportamiento de pago de clientes de forma eficiente. Por eso desarrollé una herramienta en Python que analiza las empresas con mayor morosidad, identifica a quienes no han pagado y explica las posibles causas mediante reglas, filtros y visualizaciones claras.
Complementando el análisis de vencimientos, construí un modelo predictivo de aprendizaje automático para anticipar qué clientes podrían retrasar sus pagos en el futuro. Esto es clave para planificar flujos de caja, asignar recursos y tomar acciones preventivas, como ajustar límites de crédito o priorizar gestiones comerciales.
Al combinar análisis en Python con predicciones de machine learning, la solución supera el simple reporting y aporta capacidad de previsión sobre el comportamiento de cobro, ayudando a la dirección a tomar decisiones mejor informadas y a reducir el riesgo financiero.
He compartido el proyecto completo en GitHub y además preparé un walkthrough en vídeo donde explico el código y la lógica detrás de cada módulo, desde la extracción y limpieza de datos hasta el entrenamiento del modelo y las métricas de evaluación. Puedes ver el repositorio y el material de apoyo en repositorio en GitHub.
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