Evaluación multicriterio neutrosófica sobre las tendencias en transacciones y montos generados en ATM´s por Cooperativas de Ahorro y Créditos

Contenido principal del artículo

Martha Elizabeth Guaigua Vizcaíno
María Gladys Balla Yumisaca
Norma Eulalia Barona López
Roberto Rolando López López

Resumen

El proceso de globalización económica ha impulsado un rápido avance tecnológico, dando origen a innovaciones financieras como los cajeros automáticos (ATM´s). Estos han mejorado la eficiencia y velocidad de las transacciones, ofreciendo conveniencia en horarios y ubicaciones. La implementación de redes de cajeros compartidas amplía aún más la disponibilidad de servicios, beneficiando a bancos y cooperativas de ahorro y crédito al ofrecer a sus clientes acceso las 24 horas del día, los 365 días del año. Las Cooperativas de Ahorro y Créditos (COAC), con su enfoque local y comunitario, ofrecen servicios financieros a grupos específicos y son reguladas por la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Sin embargo, el avance tecnológico y la creciente adopción de soluciones financieras sin contacto están transformando el panorama, generando nuevos desafíos para los ATM´s. Para analizar estas tendencias en un contexto de cambio, esta investigación se propone desarrollar una evaluación multicriterio neutrosófica sobre las tendencias en transacciones y montos generados en ATM´s. Este análisis permitirá comprender mejor cómo los cajeros automáticos se están adaptando a las nuevas demandas del mercado y mantener su relevancia en las COAC.  

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Cómo citar
Evaluación multicriterio neutrosófica sobre las tendencias en transacciones y montos generados en ATM´s por Cooperativas de Ahorro y Créditos. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 528-536. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/748
Sección
Articulos

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Evaluación multicriterio neutrosófica sobre las tendencias en transacciones y montos generados en ATM´s por Cooperativas de Ahorro y Créditos. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 528-536. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/748