https://doi.org/10.37815/rte.v37n1.1312

Artículos originales

Análisis predictivo y gestión optimizada de la cartera
de clientes morosos en CNEL EP, unidad de Negocio Bolívar

Predictive Analysis and Optimized Management of the Delinquent Customer
Portfolio at CNEL EP Bolívar Business Unit

Marco
Vinicio Carrillo Trujillo1 https://orcid.org/0009-0003-7699-1728,

Pedro
Stalyn Aguilar Encarnación1  https://orcid.org/0009-0005-1664-2280

1Escuela
Superior Politécnica de Chimborazo, ESPOCH Sede
Orellana, Ecuador

[email-masked],
[email-masked]

Enviado:       2025/04/15

Aceptado:       2025/05/15

Publicado:
2025/06/30

Resumen

Sumario: Introducción, Metodología, Resultados, Discusión, Conclusiones.

Como citar: Carrillo, M. & Aguilar, P. (2025). Análisis predictivo y gestión
optimizada de la cartera de clientes morosos en CNEL EP, unidad de negocio
bolívar. Revista Tecnológica - Espol, 37(1), 285-308. https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1312

La morosidad
representa un obstáculo estructural para la sostenibilidad financiera de las
empresas públicas de distribución eléctrica; sin embargo, a diferencia del
sector financiero, aún no se han adaptado modelos predictivos basados en
aprendizaje automático a este contexto. En particular, CNEL EP enfrenta
dificultades para anticipar el incumplimiento de sus clientes, lo cual limita
la eficacia de su gestión comercial. Ante esta problemática, el presente
estudio tiene como objetivo determinar el modelo de aprendizaje automático más
preciso para predecir el riesgo de morosidad en la Unidad de Negocio Bolívar.
Para ello, se adoptó un enfoque metodológico basado en Design Science Research
y CRISP-DM, el cual permitió integrar una revisión sistemática de literatura
(PRISMA), el análisis de un conjunto de 72.483 registros históricos y la
aplicación de técnicas como PCA, SMOTE y modelos ensemble (RandomForest,
Gradient Boosting, AdaBoost y VotingClassifier). Gradient Boosting y
VotingClassifier alcanzaron métricas casi perfectas (Accuracy: 0.9982; F1
Macro: 0.9957; AUC ROC: 1.000) y (Accuracy: 0.9983; F1 Macro: 0.9959; AUC ROC:
1.000), incluso en escenarios de estrés con ruido, desbalance y pérdida de
datos; además, la incorporación de SHAP y LIME facilitó la interpretación de
las predicciones, garantizando transparencia para usuarios no técnicos. Los
hallazgos evidencian que la solución es robusta, replicable y aplicable en la
práctica. Este estudio constituye un aporte significativo al demostrar que los
modelos de aprendizaje automático pueden fortalecer la gestión de cartera en el
sector eléctrico público ecuatoriano.

Palabras
clave: Aprendizaje
Automático, Ciencia del Diseño, Evaluación de Modelos, Modelos Ensemble,
Minería de Datos, Inteligencia Artificial Explicable, Riesgo de Morosidad.

Abstract

Payment delinquency represents a
structural barrier to the financial sustainability of public electricity
distribution companies; however, unlike the financial sector, predictive models
based on machine learning have not yet been adapted to this context. In
particular, CNEL EP faces challenges in anticipating customer defaults, which
limits the effectiveness of its commercial management. This study aims to
identify the most accurate machine learning model to predict delinquency risk
in the Bolívar Business Unit. A methodological approach based on Design Science
Research and CRISP-DM was adopted, incorporating a systematic literature review
(PRISMA), the analysis of 72,483 historical records, and the application of
techniques such as PCA, SMOTE, and ensemble models (RandomForest, Gradient
Boosting, AdaBoost, and VotingClassifier). Gradient Boosting and
VotingClassifier achieved near-perfect performance metrics (Accuracy: 0.9982;
F1 Macro: 0.9957; AUC ROC: 1.000) and (Accuracy: 0.9983; F1 Macro: 0.9959; AUC
ROC: 1.000), even under stress scenarios involving noise, imbalance, and data
loss. Furthermore, the integration of SHAP and LIME enabled transparent
interpretation of predictions for non-technical users. The findings show that
the proposed solution is robust, replicable, and applicable in practice. This
study makes a significant contribution by demonstrating that machine learning
models can enhance portfolio management in Ecuador's public electricity sector.

Keywords: Data Mining, Default Risk, Design Science,
Ensemble Models, Machine Learning, Model Evaluation, Explainable Artificial
Intelligence.

Introducción

La morosidad en la cartera de clientes
constituye un desafío estructural para la sostenibilidad financiera de las
empresas públicas de distribución eléctrica; en contraste, en el sector
financiero se han desarrollado modelos de aprendizaje automático altamente
efectivos para predecir el riesgo de incumplimiento (Liu et al., 2024; Xu, 2024); no obstante, estos
avances aún no han sido adaptados ni validados en contextos operativos del
sector eléctrico, donde las particularidades institucionales y regulatorias
exigen soluciones especializadas para anticipar el riesgo y optimizar la
recuperación de cartera (Akinjole et al., 2024; Ha et al., 2024; Rios & Arbeláez,
2023).

En la literatura científica se han
documentado múltiples enfoques exitosos de clasificación del riesgo crediticio,
destacando el uso de modelos ensemble como Random Forest, Gradient Boosting y
Voting Classifier, junto con técnicas de balanceo de clases como SMOTE y
métodos de reducción de dimensionalidad como PCA (Dastile et al., 2020; Kim et al., 2020; Ren, 2025);
sin embargo, la mayoría de estas aplicaciones se han desarrollado en el sector
bancario, bajo condiciones de mercado muy distintas a las del sector eléctrico
público.

No se han documentado estudios empíricos
aplicados al sector eléctrico público que implementen y validen modelos de
aprendizaje automático para la predicción del riesgo de morosidad, considerando
la complejidad operativa, los esquemas tarifarios diferenciados y los factores
sociales que influyen en el comportamiento de pago de los usuarios (Ha et al., 2024; Rios & Arbeláez, 2023). Esta
brecha representa un obstáculo para incorporar soluciones tecnológicas en la
gestión comercial de las empresas públicas de energía. (Mujo et al., 2025; Wang et al., 2025).

El objetivo del estudio es, determinar el
modelo de aprendizaje automático más preciso mediante un proceso de minería de
datos para gestionar de forma efectiva a los clientes en riesgo de morosidad en
CNEL EP Unidad de Negocio Bolívar.

La investigación busca proporcionar una
solución replicable, robusta y basada en evidencia que permita automatizar la
clasificación de clientes morosos, reducir las pérdidas por incobrabilidad y
fortalecer la gestión comercial mediante la incorporación de inteligencia
artificial (Kim et al., 2020; Ren, 2025; Xu, 2024). Asimismo,
aporta al desarrollo del conocimiento académico al extender la aplicación de
modelos de aprendizaje automático hacia dominios no financieros, demostrando su
utilidad en contextos operativos complejos como la gestión de cartera en
empresas públicas del sector eléctrico (Akinjole et al., 2024; Ha et al., 2024).

El artículo se organiza en cinco
secciones:  Sección 1, “Introducción,
presentación del tema, relevancia, brecha de conocimiento, objetivo y
justificación”; Sección 2, “Metodología, describe el enfoque Design Science
Research y CRISP-DM para el desarrollo del artefacto, detalla las fases de
Entendimiento del Negocio, Comprensión y Preparación de datos, Modelado y
Evaluación”; Sección 3, “Resultados de los modelos implementados, su
rendimiento comparativo, pruebas de estrés”; Sección 4, “Discusión, contraste
entre los resultados alcanzados y los reportados en investigaciones
previas”;  Sección 5, ”Conclusiones, se
exponen las principales conclusiones y se sugieren futuras líneas de
investigación para optimizar y ampliar la solución desarrollada.

Metodología

El estudio se desarrolló bajo el marco metodológico
de la Ciencia del Diseño (Design Science Research, DSR), un enfoque que permite
abordar problemas complejos mediante la construcción y validación de artefactos
tecnológicos en contextos reales(Akoka et al., 2023; Aurona & Richard, 2023; Goecks et
al., 2021). Esta metodología ha demostrado ser particularmente eficaz
en el desarrollo de modelos predictivos aplicables a contextos
organizacionales, al permitir una articulación efectiva entre teoría y
práctica. Su enfoque se sustenta en la interacción dinámica de tres ciclos
fundamentales: el ciclo de rigor, el ciclo de relevancia y el ciclo de diseño (Delport et al., 2024; Goecks et al., 2021; Montevechi et al.,
2024). La Figura 1
detalla las actividades desarrolladas en cada ciclo.

Figura 1

Metodología de la Ciencia del Diseño
Aplicada (DSR)

El Ciclo de Relevancia vinculó la solución
propuesta con una necesidad institucional crítica: anticipar el riesgo de
morosidad para optimizar la gestión de cartera. Esta necesidad se asocia con el
problema formulado en la presente investigación, el cual muestra sus causas
estructurales y efectos en la Figura 2. En
consecuencia, la investigación inició con un proceso de revisión de la
literatura a fin de determinar los modelos de aprendizaje automático más
utilizados en la predicción del riesgo de morosidad y la recuperación de
cartera en contextos generales.

Figura 2

Análisis de Causas Estructurales, Causas
Directas y Consecuencias

El proceso de revisión sistemática de
literatura se realizó siguiendo el protocolo PRISMA, el diagrama de flujo de
este proceso en esta investigación se observa en la Figura 3. Este
protocolo permitió establecer criterios claros para la búsqueda, selección y
evaluación de fuentes (Alvi et al., 2024; Kim et al., 2020).

Figura 3

Diagrama de Flujo de la Metodología
PRISMA para la Revisión de Literatura

Identificación

Se recopilaron un total de 56 registros
iniciales, provenientes de bases de datos científicas reconocidas por su rigor
académico, tales como IEEE Xplore, SpringerLink, Elsevier y ScienceDirect. En
esta fase, se eliminaron 2 documentos duplicados y otros 6 artículos que no
cumplían con los siguientes criterios temáticos, contextuales:

·
Artículos que traten sobre
modelos de aprendizaje automático.

·
Artículos cuyo enfoque sea la
predicción de riesgo de morosidad o default crediticio.

·
Artículos que empleen técnicas
de minería de datos.

·
Artículos cuyo contexto del
estudio sea operativo, no solo teórico o simulado.

Screening (Cribado)

Se procedió al análisis preliminar de los
48 estudios restantes, sin que se registraran exclusiones adicionales en esta
etapa, ya que todos los estudios cumplían con los requisitos básicos para pasar
a la fase de evaluación completa.

Elegibilidad

Se realizó un análisis en profundidad de
los 48 estudios filtrados, de los cuales se excluyeron 18 trabajos por las
siguientes razones:

·
12 estudios se centraban
exclusivamente en aspectos metodológicos sin aplicación directa a problemas de
morosidad o riesgo crediticio.

·
4 estudios estaban orientados
al desarrollo de técnicas de interpretabilidad (Explainable AI - XAI) sin
abordar directamente la predicción de morosidad.

·
2 estudios fueron descartados
por pertenecer a otras temáticas que no se alineaban con los objetivos de la
presente investigación.

Inclusión

Finalmente, se obtuvieron 30 estudios en la
revisión final, los cuales aportaron evidencia empírica y mejores prácticas
sobre la implementación de modelos de aprendizaje automático para la predicción
de morosidad y riesgo crediticio en entornos organizacionales, conforme el
detalle de la Figura 4.

Figura 4

Cantidad de modelos utilizados por
estudio en los trabajos analizados

El Ciclo del Diseño permitió la construcción del artefacto, facilitando la validación
empírica de las soluciones propuestas. En esta etapa, se describe la
construcción de los modelos predictivos propuestos orientados a resolver el
problema identificado en el entorno organizacional. Para estructurar este
proceso de manera sistemática y efectiva, se adoptó la metodología CRISP-DM
(Cross Industry Standard Process for Data Mining), la cual se observa en la Figura 5.

Figura 5

Metodología CRISP-DM para el análisis
predictivo de CNEL EP

Entendimiento del Negocio

En una primera
fase se analizó el impacto y estado de la cartera vencida en CNEL EP Unidad de
Negocio Bolívar en la gestión financiera, identificándose un porcentaje de
cartera vencida del 13,6% a diciembre de 2024, porcentaje considerado alto
según el Banco Mundial que recomienda para empresas de servicios públicos
mantener este indicador por debajo del 5% para garantizar su sostenibilidad
financiera. Así mismo, se realizó un análisis integral de las variables objeto
del estudio.

Comprensión de los Datos

La información
analizada estuvo compuesta por 72.483 registros y 43 variables relacionadas con
la gestión de cartera de CNEL EP Unidad de Negocio Bolívar. Esta incluye datos
de identificación del cliente, ubicación geográfica, tarifas, aplicación de
subsidios, nivel de morosidad y un desglose detallado de la deuda, como meses
de mora, valor total de la deuda, fechas de última factura y suspensión, así
como categorizaciones por rangos de antigüedad y valor. También se contemplan
componentes específicos de valores vencidos por concepto de energía, alumbrado,
intereses, entre otros.

Análisis Exploratorio

Se realizó una
depuración de columnas irrelevantes y se clasificaron las variables en
numéricas y categóricas. Se identificaron valores atípicos utilizando el rango
intercuartílico (IQR), detectándose anomalías especialmente en variables como
"MESES_DEUDA", "VALOR_DEUDA", y
"V_VENCIDO_ENERGIA".

Se implementaron
histogramas, boxplots, gráficos de barras para categorías con menos de
20 niveles, mapas de calor de correlación entre variables numéricas, y
diagramas de dispersión, como se muestra en las Figuras Figura 6 y Figura 7. Se identificó una alta dispersión y
presencia de valores extremos, como deudas que alcanzan hasta los 27.854 USD y
períodos de mora de hasta 193 meses. Este análisis permitió identificar
patrones de comportamiento de la morosidad y sentó las bases para el
preprocesamiento y modelado predictivo posterior (Alonso
Robisco & Carbó Martínez, 2022; Kim et al., 2020; Shahid et al., 2023).

Figura 6

Gráficas Descriptivas

Figura 7

Mapa de calor de Correlación de variables

Preparación de Datos

Se realizó una
depuración de registros. Se excluyeron clientes con estado “PASIVO” por
representar casos en etapa coactiva, no aptos para predicción temprana, así
como registros con deudas negativas y duplicados. Posteriormente, se eliminaron
variables irrelevantes o redundantes, y se estandarizaron los nombres de las
columnas. Se manejaron valores nulos, principalmente imputando la moda o
eliminando registros según el caso. Se identificaron y trataron valores
atípicos mediante IQR, y se aplicó winsorización para reducir su impacto sin
eliminar datos. Finalmente, se implementó un modelo Random Forest con selección
de características para reducir la dimensionalidad, mejorando la eficiencia del
modelo y su capacidad de generalización sin comprometer la precisión (Akinjole et
al., 2024; Alonso Robisco & Carbó Martínez, 2022), el resultado se
muestra en la Figura 8.

Figura 8

Importancia de las Variables (Random
Forest con selección de características)

Implementación de Modelos

Para identificar
el riesgo de morosidad, se desarrolló un enfoque en dos fases: una fase no
supervisada, orientada a la segmentación de clientes mediante técnicas de
agrupamiento y una fase supervisada, centrada en la construcción de modelos
predictivos basados en aprendizaje automático.

Fase No Supervisada

Se seleccionaron
las 10 variables más relevantes y se aplicó RobustScaler para escalar los
datos, mitigando el efecto de outliers. Posteriormente, se utilizó Análisis de
Componentes Principales (PCA) para reducir la dimensionalidad, conservando más
del 90% de la varianza. Sobre esta representación reducida se aplicó el
algoritmo K-Means, para determinar el número óptimo de clústeres se empleó el
método del codo, el cual indicó que tres clústeres ofrecían un buen equilibrio
de agrupamiento, representados gráficamente en la Figura 9. El índice de Silhouette del modelo fue
de 0.681, clasificando a los clientes en riesgo bajo (0), medio (1) y alto (2).
Este enfoque permitió identificar patrones de morosidad sin necesidad de
etiquetas predefinidas (Liu et al., 2024;
Sheikh et al., 2020; Yemmanuru et al., 2024).

Figura 9

Clasificación con KMeans

Fase Supervisada

A partir de un
conjunto de datos previamente segmentado mediante técnicas no supervisadas, se
procedió con la codificación de las variables categóricas mediante la técnica
de Label Encoding y la selección de variables explicativas relevantes, entre
ellas: VALOR_DEUDA, VALOR_FACTURACION, VALOR_RECAUDACION, MESES_DEUDA y los
componentes del valor vencido, en función de su contribución al estudio. La
variable objetivo fue RIESGO_DE_MOROSIDAD, categorizada en tres niveles (bajo,
medio y alto). Se dividió el conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento
y prueba bajo una proporción 80/20. Dado que se identificó un desbalance entre
las categorías de la variable objetivo, se aplicó la técnica SMOTE (Synthetic
Minority Over-sampling Technique) exclusivamente al conjunto de entrenamiento,
con el fin de equilibrar las clases mediante la generación de instancias
sintéticas de las categorías minoritarias, mejorando así la representatividad
de los datos y la capacidad del modelo para generalizar (Akinjole et al.,
2024; Shahid et al., 2023).

Se implementaron
tres algoritmos de aprendizaje ensemble: Random Forest, Gradient Boosting y
AdaBoost, además de un Voting Classifier que integra las
predicciones de los modelos base mediante votación suave.

Se realizó un
ajuste de hiperparámetros clave en el caso de Random Forest, se aumentó el
número de árboles (n_estimators=150) para incrementar la estabilidad del
modelo, se limitó la profundidad máxima (max_depth=12) y se establecieron
umbrales mínimos para divisiones y hojas (min_samples_split=5,
min_samples_leaf=3) para evitar el sobreajuste, mientras que la selección
aleatoria de características (max_features="sqrt") y el ajuste de
pesos por clase (class_weight="balanced") permitieron mejorar la
diversidad y compensar el desbalance de clases. Para Gradient Boosting, se
incrementó el número de árboles (n_estimators=200) con una tasa de aprendizaje
reducida (learning_rate=0.05) para estabilizar el aprendizaje progresivo, se
limitaron los árboles base en profundidad y tamaño de partición, así mismo, se
aplicó una técnica de muestreo parcial (subsample=0.8) para aumentar la
robustez frente al ruido. En el caso de AdaBoost, se configuraron 150
clasificadores débiles con una tasa de aprendizaje moderada (learning_rate=0.1)
que permite mejorar la estabilidad del modelo sin comprometer su capacidad de
ajuste. Estos hiperparámetros, para alcanzar altos niveles de precisión y
reducir la tendencia al sobreajuste mejorando la generalización (scikit-learn.org, n.d.-b).

Se desarrollaron
curvas de aprendizaje completas con el objetivo de identificar signos de
sobreajuste.

Se aplicó
validación cruzada estratificada con k=5 asegurando que cada fold conserve la
proporción original de clases (riesgo bajo, medio y alto), lo que es
fundamental en problemas multiclase con datos desbalanceados (scikit-learn.org, n.d.-a).

Las métricas de
evaluación empleadas incluyeron Accuracy, Balanced Accuracy, F1 Score Macro,
Precision Macro, Recall Macro, Cohen’s Kappa y Matthews Correlation
Coefficient, lo que proporcionó una valoración robusta del desempeño de los
modelos en contextos con clases desbalanceadas. Adicionalmente, se aplicaron
métricas basadas en probabilidades, como AUC ROC (One-vs-Rest) y Average
Precision Score (PR AUC), lo que permitió analizar su capacidad discriminativa
entre clases y su rendimiento frente a clases minoritarias. También se
elaboraron matrices de confusión, curvas ROC y curvas Precision-Recall por
clase, lo cual enriqueció la interpretación visual de los resultados y
fortaleció la validación de los modelos predictivos.

Se construyó un
entorno de pruebas sistemático en el que, para cada modelo, se midió su
capacidad de generalización y su sensibilidad frente a clases con menor
representación. Los escenarios definidos incluyeron: (1) evaluación con el
conjunto base original, (2) adición de ruido moderado (σ=0.3) para simular
datos con perturbaciones, (3) reducción del 50% de los datos correspondientes a
la clase minoritaria (clase 2), y (4) eliminación aleatoria del 40% del total
de muestras. Estos escenarios permitieron analizar la robustez y estabilidad de
los modelos ante condiciones de incertidumbre, pérdida de información o
desbalance inducido, consolidando una metodología orientada a validar el
comportamiento de los algoritmos en situaciones cercanas a un entorno real de
aplicación (Akinjole et
al., 2024; Ren, 2025; Shahid et al., 2023).

También se implementaron técnicas de
interpretabilidad en inteligencia artificial (Explainable AI – XAI),
específicamente SHAP (Shapley Additive Explanations) y LIME (Local
Interpretable Model-Agnostic Explanations). Estas herramientas permitieron
analizar individualmente las decisiones del modelo, identificando el aporte
específico de cada variable en la clasificación de riesgo de morosidad.

Finalmente, se realiza una propuesta de
integración del modelo en los sistemas de gestión de CNEL EP, tal como se
detalla en la Figura 10. La
arquitectura propuesta incluye un módulo de alertas en tiempo real y un sistema
de visualización interactiva que permite segmentar y priorizar clientes según
su nivel de riesgo estimado. El sistema incorpora técnicas de interpretabilidad
como SHAP y LIME, lo que garantiza la transparencia de las predicciones y
facilita su evaluación por parte de usuarios no expertos; además, se plantea un
entorno de actualización continua (MLOps) con monitoreo de desempeño y
generación de reportes ejecutivos, alineado con principios de trazabilidad y
auditoría en contextos regulados. Estos elementos permiten vincular los
resultados obtenidos con aplicaciones prácticas en la gestión de cartera,
conforme a lo sugerido en estudios previos (Qin et al., 2021; Dinh & Thanh,
2022; Zanke, 2023).

Figura 10

Propuesta de integración del
modelo en los sistemas de gestión comercial de CNEL EP Unidad de Negocio
Bolívar

Ciclo de Rigor

La construcción del modelo se fundamentó en
principios teóricos ampliamente validados en la literatura científica, los
cuales fueron identificados de manera sistemática mediante el protocolo PRISMA.
Esta revisión rigurosa permitió explorar y sintetizar críticamente los enfoques
más relevantes en segmentación de clientes, técnicas de clasificación en
contextos multiclase, y métodos para el tratamiento de desbalance de clases,
como SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). A partir de esta base
teórica consolidada, se justificó la selección de los algoritmos Random Forest,
Gradient Boosting, AdaBoost y un Voting Classifier, cuya eficacia ha sido ampliamente
demostrada en investigaciones aplicadas a problemáticas similares.

Asimismo, se adoptó el modelo metodológico
CRISP-DM para estructurar el proceso de análisis en seis fases, desde el
entendimiento del negocio hasta la evaluación de los modelos. El uso de esta
metodología permitió implementar una limpieza exhaustiva de datos, selección de
variables relevantes mediante Random Forest, reducción de dimensionalidad con
PCA y una fase exploratoria que identificó valores atípicos críticos como
deudas de hasta 27.854 USD o 193 meses de mora acumulada.

La robustez del diseño se reforzó a través
de la validación cruzada estratificada (k=5), y de un conjunto amplio de
métricas de evaluación: Accuracy, F1 Score Macro, Balanced Accuracy, Matthews
Correlation Coefficient, AUC ROC OVR y Average Precision Score (PR AUC). Las
métricas fueron seleccionadas por su idoneidad en la evaluación de modelos
predictivos multiclase con desbalance. Por ejemplo, el modelo Gradient Boosting
alcanzó una accuracy del 0.9982 y una F1 Macro de 0.9957, mostrando desempeño
casi perfecto incluso ante perturbaciones simuladas.

Se implementaron escenarios de stress
testing, para evaluar la estabilidad de los modelos frente a la introducción de
ruido (σ=0.3), eliminación aleatoria del 40% de los registros, y reducción del
50% de la clase minoritaria. El modelo de Gradient Boosting y el Voting
Classifier mantuvieron su capacidad de generalización con AUC ROC de 1.000 y PR
AUC de 1.000, validando empíricamente su idoneidad para aplicaciones reales. De
esta forma, el estudio no solo aplica conocimientos existentes, sino que contribuye
al cuerpo científico con evidencia replicable sobre la aplicación de algoritmos
ensemble en entornos públicos con alto grado de incertidumbre y desbalance
estructural en los datos.

Resultados

En esta sección, se presentan los resultados
derivados de la implementación de los modelos de aprendizaje automático Random
Forest, Gradient Boosting y AdaBoost, además de un Voting Classifier; se
implementan curvas de aprendizaje para identificar tendencias de convergencia y
posibles indicios de sobreajuste; se comparan las métricas de desempeño
utilizando validación cruzada estratificada y escenarios simulados
representativos de condiciones operativas reales; se evalúa la robustez de los
modelos a través de análisis de sensibilidad y pruebas de estrés,
complementadas con técnicas de inteligencia artificial explicable (SHAP y LIME)
para interpretar la influencia de las variables en las predicciones y
finalmente se propone un modelo matemático que aborde el problema de
clasificación multiclase en la predicción del riesgo de morosidad.

Curvas
de Aprendizaje

Los modelos Gradient Boosting y Voting Classifier
presentaron un comportamiento altamente estable, con precisiones cercanas al
100%, lo que evidenció una sólida capacidad de generalización. Random Forest
mantuvo también un desempeño consistente, con una brecha controlada entre ambas
curvas. En contraste, el modelo AdaBoost evidenció una mayor variabilidad en la
precisión de validación y una separación más pronunciada respecto al
entrenamiento, lo que indicó una menor robustez frente a incrementos en el tamaño
del conjunto de datos y una posible tendencia al sobreajuste, tal como se observa en la Figura 11.

Figura 11

Clasificación
con KMeans

Validación
Cruzada

Los modelos fueron evaluados mediante validación
cruzada estratificada (k=5). Todos los modelos, excepto AdaBoost, presentan un
rendimiento sobresaliente con una concordancia cercana entre el accuracy
puntual y el promedio de validación cruzada, lo que sugiere una alta capacidad
de generalización y robustez, los resultados se presentan en la Tabla 1. GradientBoosting y VotingClassifier
emergen como las opciones más sólidas para entornos críticos, mientras que
AdaBoost, aunque funcional, podría no ser óptimo en contextos con alta
variabilidad o donde las clases minoritarias son relevantes.

Tabla 1

Resultados
Validación Cruzada (k=5)

Modelo

Accuracy

Cross-Validation

Análisis

RandomForest

0.997

0.999

Excelente
capacidad de ajuste, con mínima diferencia entre entrenamiento y validación,
lo que indica buena generalización y bajo riesgo de sobreajuste.

GradientBoosting

0.998

0.999

Ligeramente
superior en precisión puntual. Su alto desempeño en validación cruzada
refuerza su confiabilidad, incluso en entornos variados.

AdaBoost

0.984

0.983

Notablemente
menor que los otros modelos. Puede tener mayor sensibilidad al ruido o menor
capacidad de adaptación a patrones complejos, pese al balanceo con SMOTE.

VotingClassifier

0.998

0.999

Iguala
el rendimiento del GradientBoosting y lo supera en robustez al combinar
varios algoritmos, lo que le permite mantener consistencia entre precisión
individual y validación cruzada.

Evaluación
de modelos

Los resultados mostrados en la Tabla 2
indican que el modelo GradientBoosting obtuvo el mejor desempeño global con
métricas casi perfectas en todas las clases. VotingClassifier también mostró
resultados sobresalientes, siendo robusto y estable, ideal para escenarios
operativos. RandomForest alcanzó una precisión muy alta y balance entre clases.
En contraste, AdaBoost, aunque competitivo, presentó menor rendimiento en
clases minoritarias. La evaluación incluyó métricas tradicionales y
probabilísticas, así como análisis gráfico (ROC y Precision-Recall),
confirmando la efectividad de SMOTE en mejorar el aprendizaje de clases
minoritarias.

Tabla 2

Evaluación
de Modelos

Modelo

Accuracy

Balanced Accuracy

F1 Macro

Precision Macro

Recall Macro

Cohen's Kappa

Matthews Corrcoef

AUC ROC (OVR)

Avg. Precision (PR AUC)

RandomForest

0.9965

0.9980

0.9916

0.9853

0.9980

0.9873

0.9874

1.0

0.9998

GradientBoosting

0.9982

0.9987

0.9957

0.9927

0.9987

0.9935

0.9935

1.0

1.0

AdaBoost

0.9845

0.9805

0.9590

0.9404

0.9805

0.9450

0.9459

0.9997

0.9981

VotingClassifier

0.9983

0.9990

0.9959

0.9927

0.9990

0.9938

0.9938

1.0

0.9999

Matrices
de Confusión

Las
matrices de confusión muestran que GradientBoosting y VotingClassifier son los
modelos con mejor desempeño general, presentando apenas 23 errores cada uno y
una excelente capacidad para discriminar entre las tres clases de riesgo de
morosidad (bajo, medio y alto). RandomForest también demuestra alta precisión,
aunque con un leve incremento en errores de clasificación, especialmente en la
clase 0. En contraste, AdaBoost es el modelo con menor desempeño relativo,
acumulando más errores en las clases 0 y 1, lo que evidencia una menor
sensibilidad frente a clases minoritarias, a pesar de clasificar correctamente
todos los casos de la clase 2, tal como se observa en la Figura 12.

Figura 12

Matrices
de Confusión modelos implementados

Curvas
Precision-Recall y ROC

Las curvas ROC y Precision-Recall por clase
reflejaron un desempeño sobresaliente en todos los modelos evaluados.
GradientBoosting y VotingClassifier, cuyos perfiles se mantuvieron próximos al
punto ideal, evidenciando una excelente capacidad de discriminación y precisión
en la clasificación de las tres clases. RandomForest mostró un comportamiento
igualmente sólido, aunque con leves desviaciones en la clase 1. Por su parte,
AdaBoost presentó una ligera disminución en la precisión y sensibilidad, particularmente
en las clases minoritarias, lo que se tradujo en curvas menos ajustadas al
óptimo, como se ilustra en la Figura 13.

Figura 13

Curva
ROC y Curva de Precisión-Recall de los modelos implementados

Stress
Testing

Los
resultados del stress testing demostraron que todos los modelos evaluados
mantuvieron un alto rendimiento en el escenario base, destacándose
GradientBoosting y VotingClassifier con métricas cercanas a la perfección en
precisión, sensibilidad, F1, AUC y PR AUC. Ante escenarios adversos como ruido,
reducción de clases y eliminación de datos, GradientBoosting mostró la mayor
robustez y consistencia, con caídas mínimas en las métricas clave, mientras que
VotingClassifier también mantuvo un desempeño muy alto, aunque con una leve
sensibilidad al balance de clases. En contraste, AdaBoost evidenció mayor
vulnerabilidad, especialmente en escenarios de reducción de datos o desbalance.
En función de estos resultados, GradientBoosting se perfila como el modelo más
adecuado para entornos operativos exigentes, donde la precisión y la
resiliencia frente a condiciones cambiantes son fundamentales, como se detalla
en la Tabla 3.

Tabla 3

Stress
Testing modelos implementados

Modelo

Escenario

Accuracy

Balanced Accuracy

F1 Macro

Precision Macro

Recall Macro

AUC ROC (OVR)

Avg. Precision (PR AUC)

Observaciones

RandomForest

Base
(original)

0,9965

0,998

0,9916

0,9853

0,998

1

0,9998

Desempeño
sólido y estable.

GradientBoosting

Base
(original)

0,9982

0,9987

0,9957

0,9927

0,9987

1

1

Máxima
precisión y robustez.

AdaBoost

Base
(original)

0,9845

0,9805

0,959

0,9404

0,9805

0,9997

0,9981

Alta
precisión pero menor balance.

VotingClassifier

Base
(original)

0,9983

0,999

0,9959

0,9927

0,999

1

0,9999

Desempeño
sólido y estable.

RandomForest

Ruido
moderado (σ=0.3)

0,9926

0,9939

0,9823

0,9711

0,9939

0,9997

0,9982

Ligeramente
afectado por ruido.

GradientBoosting

Ruido
moderado (σ=0.3)

0,9952

0,9903

0,9865

0,983

0,9903

0,9999

0,9994

Buena
tolerancia al ruido.

AdaBoost

Ruido
moderado (σ=0.3)

0,9811

0,9783

0,9517

0,9302

0,9783

0,9995

0,9962

Disminución
significativa por ruido.

VotingClassifier

Ruido
moderado (σ=0.3)

0,9954

0,9941

0,9885

0,9831

0,9941

0,9999

0,9993

Resistente
a ruido con leve pérdida.

RandomForest

Reducción
clase 2 al 50%

0,9964

0,998

0,9886

0,9795

0,998

1

0,9997

Pérdida
de sensibilidad clase 2.

GradientBoosting

Reducción
clase 2 al 50%

0,9982

0,999

0,9943

0,9896

0,999

1

1

Reducción
marginal con buena generalización.

AdaBoost

Reducción
clase 2 al 50%

0,9839

0,9805

0,939

0,9074

0,9805

0,9997

0,9973

Menor
precisión en clase minoritaria.

VotingClassifier

Reducción
clase 2 al 50%

0,9982

0,999

0,9943

0,9896

0,999

1

0,9999

Mantuvo
desempeño elevado.

RandomForest

Eliminación
aleatoria del 40%

0,9965

0,9982

0,9917

0,9854

0,9982

1

0,9998

Afectado
por reducción de muestra.

GradientBoosting

Eliminación
aleatoria del 40%

0,9984

0,9989

0,9962

0,9936

0,9989

1

1

Estable
bajo eliminación aleatoria.

AdaBoost

Eliminación
aleatoria del 40%

0,9853

0,9821

0,961

0,9427

0,9821

0,9998

0,9983

Alto
impacto por pérdida de datos.

VotingClassifier

Eliminación
aleatoria del 40%

0,9984

0,9994

0,9962

0,9931

0,9994

1

0,9999

Alto
rendimiento con buena resiliencia.

Aplicación
de técnicas de interpretabilidad de modelos (Explainable AI - XAI)

El análisis SHAP
aplicado al modelo VotingClassifier mostró que la
predicción individual se ajustó desde un valor esperado de 0.463 a una
probabilidad final de 0.055 de morosidad. Las variables que más contribuyeron a
esta reducción fueron VALOR_DEUDA = 2.63 (–0.18), VALOR_FACTURACION = 2.63
(–0.16) y VALOR_RECAUDACION = 2.58 (–0.08), todas asociadas a bajos montos que
disminuyeron significativamente el riesgo estimado. Otras variables como
MESES_DEUDA = 1, V_VENCIDO_ENERGIA = 0 y RANGO_VALOR = 6 tuvieron un impacto
marginal positivo (+0.01 o menor), sin alterar el resultado final. En conjunto,
el modelo clasificó correctamente al cliente como No Moroso, basándose en
características económicas clave, como se visualiza en la Figura 14.

Figura 14

SHAP aplicado al modelo
VotingClassifier

Así mismo, LIME de VotingClassifier mostró que el cliente fue
clasificado como No Moroso con una probabilidad del 86%, frente a un 5% de ser
considerado moroso. Las variables que más contribuyeron a esta decisión fueron
VALOR_DEUDA = 2.63 (+0.19), VALOR_FACTURACION = 2.63 (+0.14) y VALOR_RECAUDACION
= 2.58 (+0.11), todas asociadas a montos bajos que redujeron el riesgo
proyectado. En contraste, factores como V_VENCIDO_ENERGIA = 0 (+0.08),
DESC_TERCERA_EDAD = 0 (+0.03) y MESES_DEUDA = 1 (+0.02) tuvieron un efecto leve
hacia la morosidad, pero sin suficiente peso para alterar la clasificación.
Esta interpretación confirma la consistencia del modelo al otorgar mayor peso a
variables económicas directas en su decisión final, como se muestra en la Figura 15.

Figura 15

LIME aplicado al modelo
VotingClassifier

SHAP aplicado al
modelo Gradient Boosting indicó que la predicción final fue 0, a partir de un
valor esperado del modelo de 0.38, lo que refleja una fuerte inclinación hacia
la clasificación de No Moroso. Las variables que más contribuyeron a esta
disminución fueron VALOR_DEUDA = 2.63 (–0.16), VALOR_FACTURACION = 2.63 (–0.15)
y VALOR_RECAUDACION = 2.58 (–0.08), evidenciando que valores bajos en estos
indicadores financieros son determinantes para reducir el riesgo. En contraste,
V_VENCIDO_ENERGIA = 0 aportó ligeramente a la morosidad (+0.01), pero sin
impacto relevante. Otras variables como DESC_TERCERA_EDAD, PARROQUIA, CANTON,
TARIFA_DIGNIDAD y V_VENCIDO_INTERESES no influyeron significativamente. Esta
interpretación muestra que el modelo priorizó información cuantitativa sobre
deuda y facturación como factores clave para una decisión confiable, como se
representa en la Figura 16.

Figura 16

SHAP
aplicado al modelo Gradient Boosting

Mientras que LIME
mostró que el cliente fue clasificado como No Moroso con una probabilidad del
100%. Las variables que más contribuyeron a esta decisión fueron VALOR_DEUDA =
2.63 (+0.24), VALOR_FACTURACION = 2.63 (+0.20) y VALOR_RECAUDACION = 2.58 (+0.14),
indicando que estos montos bajos o adecuados tuvieron un peso determinante en
la reducción del riesgo proyectado. En contraste, V_VENCIDO_ENERGIA = 0.00
(+0.12) fue la única variable con una contribución moderada hacia la morosidad,
mientras que otras como DESC_TERCERA_EDAD = 0, V_VENCIDO_BOMBEROS = 0, CANTON =
2 y RANGO_PASTEL = 0 mostraron impactos muy bajos (+0.01 a +0.02). Esta
explicación confirma que el modelo priorizó los indicadores económicos directos
para tomar la decisión, descartando variables estructurales por su escasa
influencia en esta observación, como se muestra en la Figura 17.

Figura 17

LIME
aplicado al modelo Gradient Boosting

Modelo
matemático

Finalmente,
se propone un modelo matemático formulado para abordar el problema de
clasificación multiclase en la predicción del riesgo de morosidad. Este modelo
busca proporcionar una base teórica rigurosa que respalde la validación técnica
del enfoque implementado y, al mismo tiempo, facilite su replicabilidad en
otros entornos operativos con características comparables (Akinjole
et al., 2024; Gao & Balyan, 2022; Qin et al., 2021).

-
Clase 0 (Riesgo Bajo): Clientes
con baja probabilidad de incumplimiento.

-
Clase 1 (Riesgo Medio):
Clientes con una probabilidad intermedia de incumplimiento.

-
Clase 2 (Riesgo Alto): Clientes
con alta probabilidad de incumplimiento.

Se
define

como el vector de
características asociadas al cliente i, donde n es el número de
variables predictoras relevantes (monto de deuda, meses de mora, consumo de
energía, tipología tarifaria, entre otras).

Se
busca encontrar una función de clasificación multiclase:

Donde

representa
la clase de riesgo asignada al cliente.

Estructura
del sistema ensemble

El
sistema ensemble implementado agrupa m clasificadores individuales

, cada uno entrenado de manera independiente bajo
metodologías basadas en árboles y boosting. Entre estos se encuentran: Random
Forest, Gradient Boosting, AdaBoost.

Cada
clasificador

produce una probabilidad
vectorial sobre las tres clases posibles:

Donde:

-

es la probabilidad de que el
cliente i pertenezca a la clase,

según el clasificador j,

-

para cada j e i.

Votación
ponderada (Soft Voting Multiclase)

Ensemble
integra las predicciones individuales mediante una votación ponderada,
asignando un peso

a cada clasificador base,
donde

y

.

Para
cada clase k la probabilidad agregada es:

La
asignación de la clase al cliente i se realiza seleccionando la
clase con la probabilidad conjunta máxima:

La
optimización del ensemble multiclase se realiza minimizando la pérdida
logarítmica categórica (categorical cross-entropy):

Donde:

-

es una función indicadora que vale 1 si el
cliente i pertenece a la clase k y 0 en caso contrario.

-

es la probabilidad estimada de la clase k
para el cliente i,

-
N es el total de observaciones en el conjunto de entrenamiento.

Gradient
Boosting Multiclase

Gradient
Boosting construye una función de decisión compuesta como suma de árboles de
decisión:

Donde:

-

es el árbol base número t
especializado de la clase k,

-

es el peso del árbol

-
T es el número total de iteraciones (boosting rounds).

La
función de predicción utiliza la normalización softmax para convertir los
scores

en probabilidades:

La
clase predicha es la que tiene la mayor probabilidad estimada:

Función
de Pérdida

El
entrenamiento de Gradient Boosting optimiza la función de pérdida categórica
(log-loss) sobre N ejemplos del conjunto de entrenamiento:

-

es una función indicadora que vale 1 si el
cliente i pertenece a la clase k y 0 en caso contrario.

-

es la probabilidad estimada de la clase k
para el cliente i.

Discusión

El
presente estudio permitió identificar el modelo de aprendizaje automático con
mayor capacidad predictiva para anticipar el riesgo de morosidad en clientes de
CNEL EP Unidad de Negocio Bolívar, a partir de un enfoque metodológico riguroso
sustentado en Design Science Research (DSR). Esta perspectiva metodológica
facilitó la integración de evidencia empírica con la construcción de un
artefacto tecnológico alineado a las necesidades operativas institucionales,
identificadas en el Ciclo de Relevancia. La aplicación de DSR resultó adecuada
para el contexto de la ingeniería aplicada, al permitir la solución de
problemas prácticos mediante la construcción y validación iterativa de
artefactos, como señalan Goecks
et al., 2021; Gregor, 2021. Asimismo, la relevancia y madurez de este
enfoque en entornos organizacionales complejos ha sido ratificada por estudios
recientes que reconocen su contribución tanto al desarrollo de conocimiento
científico como a la transformación digital de procesos en sectores intensivos
en datos (Akoka
et al., 2023).

Se
evidencia un desempeño sobresaliente del modelo Gradient Boosting, el cual
alcanzó métricas cercanas a la perfección (Accuracy: 0.9982; F1 Macro: 0.9957;
AUC ROC: 1.000). El modelo VotingClassifier presentó un rendimiento igualmente
elevado (Accuracy: 0.9983; F1 Macro: 0.9959; AUC ROC: 1.000). Al comparar estos
resultados con hallazgos previos en la literatura, se constata una mejora
significativa. (Xu,
2024) reportó para Gradient Boosting un Accuracy del 92% y un AUC de
0.85, mientras que (Lai,
2020) informó un Accuracy del 95.2% y un AUC de 0.94 para XGBoost.
Asimismo, (Akinjole
et al., 2024) alcanzaron un Accuracy del 93.7% y un AUC de 96.5% utilizando un
enfoque ensemble basado en VotingClassifier. Estos antecedentes respaldan la
superioridad de los modelos desarrollados en este estudio, particularmente en
contextos caracterizados por desbalance de clases y elevada exigencia en
capacidad discriminativa.

La
aplicación de técnicas de preprocesamiento como SMOTE y PCA resultó fundamental
para la mejora del desempeño predictivo. En particular, SMOTE contribuyó
significativamente al equilibrio de clases, incrementando la capacidad del
modelo para identificar correctamente observaciones pertenecientes a clases
minoritarias, como ha sido evidenciado también por (Akinjole
et al., 2024), quienes reportan mejoras sustanciales al combinar métodos de
sobremuestreo con algoritmos ensemble. Por su parte, el uso de PCA permitió
reducir la dimensionalidad del conjunto de datos manteniendo el 90.21% de la
varianza explicada, lo cual optimizó la eficiencia computacional sin afectar la
precisión, coincidiendo con lo planteado por (Liu
et al., 2024), quienes subrayan los beneficios que la transformación basada en
árboles aporta al desempeño de los modelos logísticos. Asimismo, la calidad de
la segmentación previa al modelado supervisado fue validada mediante un índice
de Silhouette de 0.681, reforzando la solidez de las agrupaciones generadas y
la pertinencia del enfoque adoptado.

Una
limitación relevante del estudio es la falta de validación externa en contextos
distintos al conjunto de entrenamiento. Aunque se aplicaron validación cruzada
y pruebas de estrés, se requiere contrastar los resultados en otros entornos
operativos para confirmar la generalización del modelo, como recomiendan (Alonso Robisco & Carbó Martínez, 2022) en aplicaciones financieras
reguladas.

Desde
una perspectiva aplicada, los modelos desarrollados presentan un alto potencial
para ser integrados como herramientas de apoyo a la toma de decisiones en la
gestión de cartera, permitiendo la priorización de intervenciones en función
del nivel de riesgo estimado. Para investigaciones futuras, se sugiere evaluar
su desempeño en entornos productivos reales, a fin de validar su eficacia
operativa. Asimismo, se recomienda la incorporación de técnicas de
interpretabilidad, como SHAP o LIME, que faciliten la comprensión de las
predicciones individuales, lo cual es particularmente relevante en contextos
regulados. Finalmente, se plantea como línea de trabajo futura la exploración
de modelos híbridos basados en arquitecturas neuronales o enfoques secuenciales
que capturen la dinámica temporal del comportamiento del cliente, siguiendo
propuestas recientes como las de (Zhang
& Wang, 2023).

En
síntesis, la investigación demuestra la viabilidad de adaptar metodologías
avanzadas de ciencia de datos al sector eléctrico público, logrando soluciones
predictivas precisas, replicables y contextualizadas operativamente. Estos
resultados respaldan las metas de sostenibilidad tanto operativa como
financiera de CNEL EP, y se relacionan con estudios previos que destacan la
efectividad de los modelos ensemble en dominios de riesgo crediticio (Akinjole
et al., 2024; Dastile et al., 2020), así como con la
aplicabilidad del enfoque de Design Science Research para generar artefactos
útiles en contextos reales (Delport
et al., 2024).

Conclusiones

El presente estudio tuvo como objetivo
identificar el modelo de aprendizaje automático más preciso para predecir el
riesgo de morosidad en los clientes de CNEL EP, Unidad de Negocio Bolívar
enmarcándose en la necesidad institucional de mejorar la sostenibilidad
financiera a través de la optimización de la gestión de cartera.

Se aplicaron diversas técnicas de
preprocesamiento y modelos de clasificación multiclase, destacando Gradient
Boosting y VotingClassifier como los más eficaces. Ambos modelos alcanzaron
métricas de desempeño sobresalientes (Accuracy: 0.9982–0.9983; F1 Macro:
0.9957–0.9959; AUC ROC: 1.000) incluso bajo condiciones simuladas de ruido,
desbalance y pérdida de datos.

Los resultados refuerzan la validez de aplicar
técnicas de aprendizaje automático en contextos distintos al financiero, como
el sector eléctrico público. Además, contribuyen al cuerpo de conocimiento al
evidenciar que, mediante PCA, SMOTE y modelos ensemble, es posible desarrollar
soluciones predictivas robustas y replicables que superan el rendimiento
reportado en estudios previos.

Una limitación clave del estudio es la
ausencia de validación externa en otros entornos geográficos o temporales.
Aunque se realizaron pruebas de estrés y validación cruzada, se recomienda
aplicar el modelo en otros contextos reales para evaluar su generalización.

Los modelos propuestos pueden ser integrados
como herramientas de apoyo en la gestión comercial de CNEL EP, permitiendo
priorizar intervenciones según el riesgo de morosidad. Para investigaciones
futuras, se sugiere validar el modelo en tiempo real, incorporar variables
temporales y explorar arquitecturas híbridas con redes neuronales que capturen
la dinámica del comportamiento del cliente.

Este estudio demuestra la factibilidad de
adaptar técnicas avanzadas de ciencia de datos al sector eléctrico público,
generando artefactos predictivos precisos y útiles. Su contribución se
manifiesta no solo en el fortalecimiento de la gestión operativa de CNEL EP,
sino también en la ampliación del alcance de la inteligencia artificial
explicable a contextos no financieros, promoviendo una toma de decisiones más
informada y transparente.

Reconocimientos

Deseo expresar mi más sincero
agradecimiento a la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, así como a
nuestros docentes, el distinguido Dr. Wilson Gustavo Chango Sailema por su
valiosa colaboración y apoyo en la realización de este estudio.

Los autores declaran
la contribución y participación equitativa de roles de autoría para esta
publicación.

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