Financial Inclusion in LatAm
Share:

Financial Inclusion in LatAm

Image
Description

La inclusión financiera sigue siendo uno de los principales obstáculos para el desarrollo económico y humano de Latinoamérica. Por ejemplo, en Arge...

Prizes
Estas serán las premiaciones una vez finalice la competición:1er Puesto: 10.000 pts 2do Puesto: 9.000 pts 3er Puesto: 8.000 pts 4to Puesto: 7.000 p...
Competitors
  • Carlos Villarroel
  • Claudio Andres Balmaceda
  • Juan Acostupa
  • Evy Nav
  • Raul Vila
  • Sebastian Alibaud
  • Junior Valentin Llanos
108 Competitors Created at: 03/17/2020
Points
10,000pts
This competition is finished
graphical divider

La inclusión financiera sigue siendo uno de los principales obstáculos para el desarrollo económico y humano de Latinoamérica. Por ejemplo, en Argentica, Chile, Colombia y México sólo 9,1 millones de adultos (o el 13,9% de la población adulta) tienen acceso a una cuenta bancaria comercial o la utilizan.

Tradicionalmente, el acceso a las cuentas bancarias se ha considerado un indicador de la inclusión financiera. A pesar de la proliferación del dinero móvil en América Latina y del crecimiento de las soluciones innovadoras de tecnología de punta, los bancos siguen desempeñando un papel fundamental en la facilitación del acceso a los servicios financieros. 

El acceso a las cuentas bancarias permite a los hogares ahorrar y facilitar los pagos, al tiempo que ayuda a las empresas a aumentar su capacidad de crédito y a mejorar su acceso a otros servicios financieros. Por lo tanto, el acceso a las cuentas bancarias es un contribuyente esencial al crecimiento económico a largo plazo.

El objetivo de esta competencia es crear un modelo de aprendizaje automático para predecir qué personas tienen más probabilidades de tener o utilizar una cuenta bancaria. Los modelos y soluciones desarrollados pueden proporcionar una indicación del estado de la inclusión financiera en Argentica, Chile, Colombia y México, al tiempo que permiten comprender algunos de los factores demográficos clave que podrían impulsar los resultados financieros de las personas.


Los competidores pueden registrarse y presentar soluciones como individuos (no como equipos, al menos por ahora).

Como este es una competencia de aprendizaje, aparte de las reglas de los Términos de Uso de DataSource.ai, no se aplican otras reglas particulares.

Máximo 10 soluciones enviadas por día.

Tengan en cuenta que no hay una división de la tabla de clasificación pública/privada para este desafío.

Nota: Nos reservamos el derecho de modificar estas reglas en cualquier momento según sea necesario.


La métrica de evaluación para este desafío será el porcentaje de encuestados para los cuales usted predice la clasificación binaria de "cuenta bancaria" incorrectamente, o sea el Accuracy del modelo.

Su archivo de presentación debe ser como:

unique_id                   bank_account
<string>                    <number>
uniqueid_1 x Argentina              1
uniqueid_2 x Argentina              0
uniqueid_3 x Argentina              1  


Estas serán las premiaciones una vez finalice la competición:

  • 1er Puesto: 10.000 pts 
  • 2do Puesto: 9.000 pts 
  • 3er Puesto: 8.000 pts 
  • 4to Puesto: 7.000 pts 
  • 5to Puesto: 6.000 pts 
  • 6to Puesto: 5.000 pts 
  • 7mo Puesto: 4.000 pts 
  • 8vo Puesto: 3.000 pts 
  • 9no Puesto: 2.000 pts 
  • 10mo Puesto: 1.000 pts

Points: 10000pts


Competition start: 03/17/2020
Competition closes on: 06/17/2020


Datos de la encuesta sobre la inclusión financiera

El principal conjunto de datos contiene información demográfica y qué servicios financieros utilizan aproximadamente 33.610 personas en toda Latinoamérica. Estos datos se extrajeron de varias encuestas de que van de 2016 a 2018.

Los datos se han dividido entre "train" y "test". El conjunto de test contiene toda la información sobre cada individuo excepto si el encuestado tiene una cuenta bancaria o no.

Su objetivo es predecir con precisión la probabilidad de que un individuo tenga una cuenta bancaria o no, es decir, Sí = 1, No = 0.

Acerca de los datos
Se le pide que haga predicciones para cada identificación única en el conjunto de datos de test sobre la probabilidad de que la persona tenga una cuenta bancaria. Entrenarás tu modelo con el 70% de los datos y probarás tu modelo con el 30% final de los datos.

  • Train.csv es el 70% de los datos, en cuatro países de Latinoamérica  (es decir, Argentina, Chile, Colombia, Mexico)
  • Test.csv es el 30% del conjunto de datos completos de los países de Latinoamérica.
  • SampleSubmission.csv es un ejemplo de cómo debería ser su archivo de envío. Tenga en cuenta que la variable unique_id del archivo de envío es:
 
uniqueid + " x " + country name

El orden de las filas no importa, pero los nombres de los identificadores únicos deben ser correctos. La columna "bank_account" es su predicción de la probabilidad de que el usuario tenga una cuenta bancaria.

Dos o más países pueden tener el mismo unique_id, por eso su archivo de presentación debe tener uniqueid x country.

Definición de las variables
  • country  = Country interviewee is in.
  • year  = Year survey was done in.
  • uniqueid  = Unique identifier for each interviewee
  • location_type  = Type of location: Rural, Urban
  • cellphone_access  = If interviewee has access to a cellphone: Yes, No
  • household_size  = Number of people living in one house
  • age_of_respondent  = The age of the interviewee
  • gender_of_respondent  = Gender of interviewee: Male, Female
  • relationship_with_head  = The interviewee’s relationship with the head of the house:Head of Household, Spouse, Child, Parent, Other relative, Other non-relatives, Dont know
  • marital_status  = The martial status of the interviewee: Married/Living together, Divorced/Seperated, Widowed, Single/Never Married, Don’t know
  • education_level  = Highest level of education: No formal education, Primary education, Secondary education, Vocational/Specialised training, Tertiary education, Other/Dont know/RTA
  • job_type  = Type of job interviewee has: Farming and Fishing, Self employed, Formally employed Government, Formally employed Private, Informally employed, Remittance Dependent, Government Dependent, Other Income, No Income, Dont Know/Refuse to answer

This competition is finished


Share this competition:

divider graphic

Other Competitions

Ready to start?

Register your data here to start with the competitions, you will have fun and learn like never before!

You will be notified shortly about your successful registration.
deco-ring-1 decoration
deco-dots-3 decoration
arrow-up icon