El uso de técnicas de Machine Learning , permiten gestionar de una manera más efectiva el riesgo de cada cliente, ofreciendo modelos rápidamente actualizables y más precisos que los tradicionales, los cuales son más estáticos y lineales.
No importa la actividad, el perfil o el tamaño de la compañía El “churn” afecta a todas las empresas, sin que estas sepan aún cómo actuar frente a un fenómeno que deteriora sus cuentas de resultados. Si hablamos de telecomunicaciones, las tasas de abandono superan en algunos casos el 30%. Si hablamos de banca y seguros, oscila entre el 7 y el 18%; si nos fuéramos a retail, distribución o turismo, se sitúan entre el 5% y el 15%.
Ofrecer un producto o servicio al cliente adecuado en el momento oportuno, supone una gran ventaja para las corporaciones y la analítica avanzada y la tecnología Big Data nos permite ajustar los precios a la multitud de factores que influyen en la estrategia de pricing de manera personalizada,
Los sistemas de propensión de compra son uno de los métodos mas útiles a la hora de facilitar a los clientes o usuarios el disfrute de los servicios, productos y contenidos que posee la empresa. Todo este proceso se realiza de manera automática gracias al uso del filtrado colaborativo basado en Machine Learning y el tratamiento de productos y cestas de compra con técnicas de Deep Learning.
Con el uso de analítica Big Data podemos analizar los datos que ya poseen las compañías junto con la Voz del Consumidor (lo que dicen en redes sociales, foros, comentarios en blogs, etc…). Esto nos permitirá segmentar o clusterizar a nuestros clientes y acercarnos a ellos en los momentos más adecuados de su interacción con la Marca.
Para hacer las recomendaciones, el sistema basado en Machine Learning analiza y procesa información histórica de los usuarios (edad, compras previas, calificaciones…), de los productos (marcas, modelos, precios, contenidos similares…) y la transforma en conocimiento accionable.
Desde Grupo AIA hemos desarrollado métodos que permiten a nuestros clientes identificar a sus usuarios del medio online y fidelizarlos mediante medios promocionales. Para ello, utilizamos algoritmos de Machine Learning, que nos capacita para conocer las preferencias de los clientes y fidelizarlos según sus necesidades.
Mediante las nuevas técnicas de Machine Learning es posible caracterizar y detectar con precisión patrones de comportamiento anómalo. De esta manera, es posible prevenir ciberataques incluso cuando todavía no se conoce el modus operandi, proporcionando así protección ante futuras vulnerabilidades aún no descubiertas.
Para evitar el blanqueo de capitales y la financiación del terrorismo, una de las técnicas empleadas es la detección de nombres en las listas de designación especial (listas oficiales de sanción, listas de PRP’s y listas propias de la entidad), cada vez son más numerosas e incluyen más entradas que deben ser analizadas. Grupo AIA ha desarrollado sus propias herramientas de detección de nombres.
El blanqueo de capitales y el fraude (tanto de clientes como de empleados propios) son problemas que afectan gravemente a la reputación y a los resultados de las entidades financieras. La detección temprana y eficiente de estos casos es cada vez más eficaz (minimizando falsos positivos) gracias al Big Data y los últimos algoritmos de Machine Learning.
Mediante las nuevas técnicas de Machine Learning es posible caracterizar y detectar con precisión patrones de comportamiento anómalo. De esta manera, es posible prevenir ciberataques incluso cuando todavía no se conoce el modus operandi, proporcionando así protección ante futuras vulnerabilidades aún no descubiertas.
Mediante las nuevas técnicas de Machine Learning es posible caracterizar y detectar con precisión patrones de comportamiento anómalo. De esta manera, es posible prevenir ciberataques incluso cuando todavía no se conoce el modus operandi, proporcionando así protección ante futuras vulnerabilidades aún no descubiertas.
