NinfaBot: prototipo de chatbot integrado para gestión de finanzas personales
| dc.contributor.advisor | Calderon, José Alejandro | |
| dc.creator | Angarita Mora, Diego Leonardo | |
| dc.creator | Rodríguez Valentín, Sinthia Katherine | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-10T19:25:49Z | |
| dc.date.available | 2025-06-10T19:25:49Z | |
| dc.date.created | 2025-05-25 | |
| dc.description.abstract | Este artículo presenta el diseño, desarrollo y evaluación de NinfaBot, un chatbot conversacional orientado a la gestión financiera personal, integrado con plataformas de mensajería como WhatsApp y una arquitectura modular basada en servicios de Microsoft Azure y OpenAI. A partir de un enfoque basado en intenciones y utilizando técnicas de finetuning, se entrenaron distintas versiones del modelo con datos sintéticos generados mediante Mockaroo, categorizando intenciones como saludo, ingreso, gasto y reporte. Se implementó un proceso de validación manual supervisada con más de 1.000 interacciones, donde la versión más equilibrada (v4) alcanzó tasas de precisión superiores al 60% en todas las intenciones, destacándose un 85,9% en registros financieros. Estos resultados demuestran que es viable adaptar grandes modelos de lenguaje a dominios específicos con conjuntos de datos sintéticos, reducidos y con recursos limitados. El trabajo confirma el potencial que existe al personalizar chatbots como herramientas efectivas y accesibles para promover la gestión financiera automatizando el control de ingresos y gastos personales. | spa |
| dc.description.abstractenglish | This article presents the design, development, and evaluation of NinfaBot, a conversational chatbot focused on personal financial management, integrated with messaging platforms such as WhatsApp and a modular architecture based on Microsoft Azure and OpenAI services. Using an intent-based approach and fine-tuning techniques, different versions of the model were trained with synthetic data generated via Mockaroo, categorizing intents such as greeting, income, expense, and reporting. A supervised manual validation process was implemented with over 1,000 interactions, where the most balanced version (v4) achieved precision rates above 60% across all intents, with a notable 85.9% in financial records. These results demonstrate the feasibility of adapting large language models to specific domains using synthetic, reduced, and resource-constrained datasets. The study confirms the potential of customizing chatbots as effective and accessible tools for promoting financial management by automating the control of personal income and expenses. | spa |
| dc.format.extent | 13 páginas | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12010/36780 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
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| dc.subject | Procesamiento de lenguaje natural | |
| dc.subject | Fine-tuning | |
| dc.subject | WhatsApp Business API | |
| dc.subject | Gestión educativa financiera | |
| dc.subject | Chatbot financiero | spa |
| dc.subject.keyword | Natural Language Processing | |
| dc.subject.keyword | Fine-tuning | |
| dc.subject.keyword | WhatsApp Business API | |
| dc.subject.keyword | Financial Education Management | |
| dc.subject.keyword | Financial chatbot | spa |
| dc.subject.lemb | Chatbots - Desarrollo | |
| dc.subject.lemb | Finanzas personales - Administración automatizada | |
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| dc.title | NinfaBot: prototipo de chatbot integrado para gestión de finanzas personales | spa |
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