Modelos de Machine Learning

Asignar un puntaje al solicitante de un préstamo estimando su perfil de riesgo a partir de datos que permitan predecir su comportamiento

Segmentación de Clientes

Comprender el comportamiento de los clientes para agruparlos utilizando técnicas de clustering

Business Intelligence

Analizar y transformar los datos disponibles de la empresa y visualizarlos en Dashboard con información valiosa para mejorar el proceso de toma de decisiones

Business Analytics

Analizar los datos históricos de la empresa para poder predecir futuros patrones comportamiento y generar insights

Consultoría Ciencia de Datos

Ofrecemos consultoría y asesoramiento en ciencia de datos y business intelligence acompañando a las empresas en la creación y revisión de sus procesos de ETL, modelado e implementacion de modelos

Fuentes Alternativas de Datos

Nuestro equipo brinda asesoramiento para la incorporacion y exploracion de fuentes alternativas de datos trabajando en los procesos de recoleccion de datos e ingenieria de variables para obtener el máximo poder predictivo de los datos

Consultoría en Riesgo de Crédito

Nuestro equipo ofrece asesoramiento dedicado a la gestion integral del proceso de credito desde la identificación, analisis y gestión de riesgos pasando por el analisis de las areas de riesgo potencial hasta la elaboración de planes de contingencia.

Beneficios de implementar Data Analytics

El principal beneficio es la toma de decisiones basadas en información completa, confiable y de calidad.

Data_analytics

Muchas empresas cuentan con grandes volumenes de datos pero estos no son utilizados adecuadamente o,en muchos casos, no se encuentran disponibles.La falta de información de calidad se traduce en decisiones erroneas y/o pérdida de oportunidades de negocios.
Por este motivo, la visualización de datos se ha convertido en una parte crítica de business analytics. Sin visualización, los números y las estadísticas de análisis son difíciles de interpretar. El auge de big data acentuó aun más la necesidad de utilizar dashboards en los negocios, como la técnica más adecuada para comprimir grandes volúmenes de datos en presentaciones accesibles.
Los beneficios de utilizar ANALYTICS son múltiples y aplicables a diferentes industrias industrias

Segmentacion_clientes

Consumo Masivo

Comprender los gustos y hábitos de compras de los consumidores permite enfocar las campañas de Marketing a los clientes adecuados a traves los canales de comunicación que ellos utilizan optimizando el uso del presupuesto.

Fintech

Bancos e Instituciones Financieras

Comprender cuan riesgosos son sus clientes permite ofrecer préstamos y tarjetas de crédito a los mejores pagadores.

Modelo de baja de clientes

Compañías de Servicios

Identificar quienes son los clientes con mayores probabilidades de darse de baja de sus servicios permite ofrecer beneficios y descuentos a fin de retener a los usuarios antes que se vayan a la competencia

Nosotros

Somos un equipo de profesionales apasionados y comprometidos con mas de 10 años de experiencia en riesgos,business intelligence, analytics y machine learning

Cecilia_Lopez

Cecilia López

Actuario en Economía
Lucrecia_Lopez

Lucrecia López

Ingeniera Industrial

Servicios

Segmentación de clientes

Segmentación de Clientes

Dirigir la estrategia de Marketing a las personas correctas permite optimizar los recursos. Para lograrlo es necesario entender el comportamiento y las preferencias de los clientes.
La segmentación de clientes es una técnica para crear grupos de consumidores que presentan patrones similares de comportamiento con el objetivo de ofrecerle a cada segmento los productos/servicos que se ajustan a sus intereses y necesidades

Modelos de Riesgo de Credito

Modelos de Machine Learning

Conocer el riesgo asociado a cada solicitante de un crédito puede ser estimado a partir de la información disponible o de datos de comportamiento.
Los scores de crédito nos permiten conocer la probabilidad de que un cliente page sus deudas disminuyendo las pérdidas asociadas a los malos pagadores y abriendo el abanico para ofrecer productos diferenciales a los mejores.

Business Analytics

Business Analytics

Tomar decisiones comerciales basadas en información requiere obtener datos sobre el mercado,los proveedores y los clientes. Cuando los datos se tratan correctamente, pueden proporcionar una gran ventaja competitiva. Business Analytics implica:     
*Análisis predictivo: identificar tendencias para predecir la probabilidad de resultados futuros     
*Análisis prescriptivo: utilizar el rendimiento pasado para generar recomendaciones para el futuro

Dashboard: Business Intelligence

Business Intelligence

Automatizar y optimizar los procesos requiere conocer en profundidad lo que ocurre internamente en la compañía. Muchas veces, esta simple pregunta es dificil de responder. En otros casos, la respuesta es tardía, incompleta o poco específica.
La inteligencia de negocios busca dar respuesta a las necesidades de informacion en el momento que la misma es requerida. A traves de Dashboard de Gestión es posible conocer en pocos clicks la perfomance de un determinado departamento o producto. Mediante indicadores de gestion (KPI) permiten comprender rapidamente el estado actual del negocio.

Human Resources Analytics

Human Resources Analytics

Reducir la tasa de rotación de personal es un desafio para las empresas. Comprender que pasa con los empleados, cuales son sus valores, motivaciones y qué esperan de la compañía permite dirigir las politicas de recursos humanos hacia aquellos empleados que resultan valiosos para la compañía.
El analisis de los datos permite construir modelos para predecir quienes dejaran la empresas en los próximos meses, agrupar a los empleados según su grado de satisfaccion con la organización y generar reportes para los líderes sobre el estado de sus equipos de trabajo.

Modelo de Baja de Clientes

Modelo de Baja de Clientes

Predecir quienes serán los clientes que dejaran de utilizar nuestro servicio permite anticiparse y ofrecerle beneficios para retenerlos. Los modelos de baja de clientes utilizan datos históricos de los clientes para entender su comportamiento pasado e identificar sus cambios con el fin de estimar la probabilidad de que una persona deje de hacer negocios con una compañía o de consumir un servicio.
Estos modelos permiten cambiar la estrategia de reactiva a proactiva logrando una reducción en la tasa de pérdida de clientes.

Consultoria en Data Science

Consultoría en Data Science

Pensar el futuro de las empresas igual que al actual resulta imposible, la transformación digital es un proceso que permite a las empresas ser mucho más eficientes reduciendo tiempos y costos operativos. Entonces, surge la necesidad de repensar las herramientas, los procesos, el software, el hardware y cada elemento de la organización para moverse a una “Organización digital basada en los datos en la nube” (Data driven organization). Siendo los datos el centro de la misma y basando cada decisión en información de calidad donde cada empleado está comprometido y entiende el impacto de su trabajo en la exactitud y completitud de los datos.
Ofrecemos consultoría y asesoramiento en ciencia de datos y business intelligence acompañando a las empresas en la creación y revisión de sus procesos de ETL, modelado e implementacion de modelos.

Fuentes de datos alternativas

Fuente de datos alternativas

Otorgar líneas de crédito al segmento no bancarizado de la población representa un desafío en términos de manejo del riesgo. La escasa -o nula- información disponible resulta insuficiente para utilizar las herramientas tradicionales de otorgamiento de préstamos. Entonces, surge la necesidad de buscar fuentes alternativas de datos (cuestionarios de personalidad, uso del teléfono celular, billeteras virtuales, Mobile Apps utilizadas, etc.) que permitan construir el perfil de riesgo de los solicitantes y. mediante la utilización de técnicas de machine learning, construir modelos de admisión de riesgo de crédito.
Nuestro equipo brinda asesoramiento para la incorporacion y exploracion de fuentes alternativas de datos trabajando en los procesos de recoleccion de datos e ingenieria de variables para obtener el máximo poder predictivo de los datos.

Consultoria Riesgo de Credito

Consultoría Riesgo de Crédito

Disminuir el riesgo asociado al proceso de crédito ofreciendo tasas de interes que sean competitivas para el mercado es el deseo de toda financiera. Alcanzar el éxito requiere establecer politicas de crédito claras y diseñadas especificamente para el caso de negocio y para la población objetivo. Además se deben establecer que modelos se utilizarán para cada etapa del proceso y que fuentes de datos son necesarias para su entrenamiento. Nuestro equipo ofrece asesoramiento dedicado a la gestión integral del proceso de crédito desde la identificación, analisis y gestión de riesgos pasando por el analisis de las areas de riesgo potencial hasta la elaboración de planes de contingencia. Brindamos consultoría para definir los modelos de riesgos, diseñar y revisar procesos de seguimiento de cuentas y cobranzas, diseñar reglas de detección de fraude; recomendar estrategias para la mitigación de riesgos o monitorear evolución de portafolios.

Testimonios

“Mi experiencia trabajando con los founders de kydata me ha permitido entender cómo resolver problemas reales y causar impacto a través de enfoques de ciencia de datos altamente estructurados, para una compañía de credit scoring que aplica tecnología de machine learning apoyada en datos de psicometría con el fin de lograr la inclusión financiera de individuos no alcanzados por las instituciones financieras tradicionales.
Los fundadores de kydata se especializan en la comunicación y la definición clara de los problemas, derivando insights a partir de los datos, y modelándolos matemáticamente. Con su aptitud y entusiasmo, nuestro proyecto ha tenido un impacto positivo en la sociedad permitiendo a los solicitantes obtener préstamos y permitiendo a las instituciones financieras manejar el riesgo de su cartera.
Les recomiendo trabajar con estos expertos y descubrir el gran impacto que generan!”

Wooyung Noh, Senior Data Scientist, ICS

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Decisiones basadas en información de calidad

LL• Mayo 16, 2020•

Cada decisión, por más pequeña que sea, puede tener un gran impacto en nuestro negocio. Detrás de cada una siempre aparece la gran duda, si estaremos tomando el curso de acción correcto. Qué hubiera pasado si en lugar de elegir la primera alternativa hubiese optado la segunda? Qué hará la competencia?.
No es posible mitigar todo el riesgo asociado con la elección de un plan de acción, pero si es posible reducir su incertidumbre. Qué queremos decir con esto?Supongamos por un momento que tenemos a nuestro cargo la elaboración del plan de producción de nuestra empresa.

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