¿Qué es Smart Predictive Modeling?
La mayoría de las decisiones que una organización toma todos los días —a quién otorgar un crédito, a qué cliente contactar primero, qué operación revisar, sobre quién actuar antes de perderlo— se resuelven con reglas heredadas, criterios manuales o experiencia individual.
Smart Predictive Modeling incorpora análisis predictivo y evidencia analítica a esas decisiones. A partir del análisis del comportamiento histórico, desarrollamos modelos que identifican patrones y relaciones que anticipan lo que va a ocurrir, y entregan un score que permite automatizar y optimizar la decisión.
El desarrollo es a medida: cada modelo se construye sobre los datos, la población y los objetivos de negocio de cada organización.
Aplicaciones por industria
- Banca y servicios financieros: Evaluación de riesgo crediticio para definir aprobaciones, límites y condiciones; anticipación de mora y priorización de la gestión de cobranza según probabilidad de recupero; detección de operaciones sospechosas; modelos de propensión para venta cruzada y crecimiento de la relación con el cliente.
- Retail y consumo masivo: Predicción de demanda por producto, punto de venta y período para optimizar abastecimiento y reducir quiebres de stock y sobrantes; identificación de clientes con mayor propensión a responder a cada acción comercial; anticipación de la caída en la frecuencia de compra; modelos de recomendación y de valor del cliente para orientar la inversión comercial.
- Telecomunicaciones: Modelos de fuga que identifican a los clientes en riesgo mientras todavía es posible retenerlos, junto con la acción de retención más efectiva para cada perfil; predicción de propensión a la contratación de servicios adicionales o al cambio de plan; anticipación de reclamos y de deterioro de la experiencia.
- Seguros: Modelos de siniestralidad esperada para apoyar la suscripción y la definición de condiciones; anticipación de la no renovación de pólizas; priorización de siniestros para auditoría según su nivel de riesgo, concentrando la revisión en los casos que la justifican y agilizando la liquidación del resto.
- Utilities y servicios: Identificación de pérdidas no técnicas y consumos irregulares para dirigir las inspecciones hacia los casos con mayor probabilidad de detección y mayor monto de recupero; predicción de la demanda de energía, gas o agua; anticipación de mora en la facturación de servicios.
- Salud y medicina prepaga: Anticipación del costo asistencial esperado y de la utilización de servicios; identificación temprana de poblaciones de riesgo para orientar programas de prevención; detección de patrones de prestación anómalos; modelos de baja de afiliados.
- Manufactura y logística: Predicción de demanda para planificar producción, compras y niveles de inventario; anticipación de fallas en equipos a partir de datos de operación y mantenimiento; estimación de tiempos y desvíos en la cadena de abastecimiento.
- Sector público: Priorización de fiscalizaciones y detección de inconsistencias en declaraciones para orientar los recursos de control; modelos de riesgo para la asignación y evaluación de programas sociales; anticipación de demanda de servicios públicos.
Inteligencia artificial aplicada a cada problema
No existe una única técnica que resuelva mejor todos los problemas predictivos. Por eso BeSmart no parte de un algoritmo predefinido. La IA predictiva es una de las herramientas que utilizamos para desarrollar modelos adaptados a cada problema de negocio.
Trabajamos con técnicas de machine learning e inteligencia artificial, y también con metodologías estadísticas clásicas ampliamente probadas. La selección depende de la decisión que se necesita mejorar, del volumen y las características de los datos disponibles, de la necesidad de explicar el resultado y de la forma en que el modelo será utilizado.
En numerosos casos la mejor solución no proviene de una técnica aislada sino de la combinación de varias. Evaluamos alternativas y seleccionamos aquella que ofrece el mejor equilibrio entre capacidad predictiva, estabilidad, robustez, explicabilidad y aplicabilidad al negocio.
La sofisticación técnica no es un objetivo en sí mismo: la mejor técnica es la que permite tomar la mejor decisión.
Smart Adaptive Score: modelos que se adaptan a tus datos
El comportamiento de los clientes, las condiciones del mercado y la composición de la cartera cambian permanentemente. Un modelo con excelente capacidad predictiva inicial comienza a perder efectividad con el tiempo, y esa degradación suele advertirse recién cuando las decisiones que sostiene ya dejaron de ser buenas.
Smart Adaptive Score se adapta en forma automática a las variaciones del contexto. Incorpora la nueva información a medida que se produce y ajusta su comportamiento cuando los patrones observados evolucionan, sin necesidad de reconstruir el modelo desde cero.
Estable en el tiempo. El modelo acompaña la evolución de la cartera y sostiene su capacidad predictiva a lo largo del tiempo, extendiendo su vida útil y el valor que aporta al negocio.
Monitoreo permanente. Reportes periódicos de performance, con controles de estabilidad y calidad de las predicciones. La organización conoce en todo momento cómo está funcionando su score.
Beneficios principales de los modelos predictivos
Con Smart Predictive Modeling, las compañías obtienen:
- Un modelo propio, no un score estándar. Desarrollado sobre los datos, la población y los objetivos de cada organización, con la capacidad predictiva que eso permite alcanzar.
- La metodología adecuada a cada problema. Seleccionamos las técnicas en función del objetivo y de los datos disponibles, y no al revés.
- Modelos en producción, no informes. La puesta en marcha integrada a los sistemas existentes forma parte del servicio: el score llega al proceso que decide.
- Resultados explicables. Se conoce qué variables sustentan cada predicción, un requisito habitual de las áreas de riesgo, auditoría y cumplimiento.
- Performance monitoreada. Reportes periódicos del modelo y de cada variable, para detectar desvíos antes de que impacten en las decisiones.
- Adaptación automática al cambio. Smart Adaptive Score incorpora la nueva información y ajusta el modelo a medida que evolucionan los patrones.
Por qué elegir Smart Predictive Modeling
BeSmart cuenta con 30 años de experiencia en analítica avanzada e inteligencia artificial en Argentina, Chile y Uruguay. Desarrollar un modelo requiere conocimiento estadístico y tecnológico; lograr que ese modelo mejore efectivamente las decisiones de una organización requiere además experiencia y conocimiento de negocio.
Preguntas frecuentes sobre modelos predictivos
¿Qué es un modelo predictivo?
Un modelo predictivo analiza datos históricos para identificar patrones y estimar la probabilidad de que ocurra un determinado comportamiento o evento. En BeSmart, estos modelos se desarrollan a medida de los datos y objetivos de cada organización para anticipar escenarios y mejorar la toma de decisiones.
¿Qué datos se necesitan para desarrollar un modelo predictivo?
Se requiere información histórica del comportamiento que se desea anticipar, con suficiente profundidad temporal y casos identificados del evento a predecir. En la etapa inicial analizamos las fuentes disponibles, su calidad y consistencia, y realizamos los procesos de depuración, integración y transformación necesarios para construir la base analítica.
¿Cuánto tiempo lleva desarrollar un modelo?
Un desarrollo típico lleva entre 3 a 6 semanas desde que se dispone de los datos, incluyendo el análisis, la construcción y la validación del modelo. La puesta en producción depende además de los tiempos de integración con los sistemas de cada organización. En el arranque del proyecto definimos el alcance, los plazos y los criterios con los que se medirá el éxito.
¿El modelo se integra con los sistemas existentes?
Sí. Contemplamos la puesta en producción del modelo integrándolo a los sistemas y procesos que deben utilizar sus resultados, ya sea para realizar scoring en línea, priorizar casos, generar alertas o alimentar decisiones automatizadas.
¿Qué diferencia a un modelo a medida de un score genérico?
Un modelo a medida se construye sobre los datos, la población y los objetivos de negocio específicos de cada organización, lo que le permite alcanzar una capacidad predictiva significativamente mayor que la de un score estándar calibrado sobre poblaciones distintas.
¿Qué pasa cuando el modelo pierde capacidad predictiva?
Monitoreamos periódicamente su performance para detectar desvíos de manera temprana. Cuando se identifica una pérdida significativa, analizamos las causas y realizamos los ajustes o recalibraciones necesarios para recuperar el desempeño.
Cuando el modelo se implementa con Smart Adaptive Score, esa actualización ocurre en forma automática a medida que evolucionan los patrones observados.