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CorpshoreUS

Implementación y entrega de IA

Analítica predictiva y aprendizaje automático

Desarrollamos e implementamos modelos de aprendizaje automático sobre sus propios datos empresariales estructurados, abarcando pronóstico de demanda, predicción de abandono de clientes, calificación de fraude, sistemas de recomendación y modelos de riesgo. Los resultados se integran en los sistemas que su equipo ya utiliza, no en una nueva plataforma.

Resumen

Se trata de aprendizaje automático aplicado a datos empresariales tabulares, no de IA generativa. Desarrollamos modelos que pronostican una cifra, califican un riesgo o predicen una categoría, como la demanda del próximo mes, la probabilidad de que un cliente cancele, la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta o qué producto es probable que compre un cliente a continuación.

El trabajo comienza con los datos que usted ya recopila: historial de transacciones, registros de uso, historial de reclamos o historial de ventas. Evaluamos la calidad de los datos, diseñamos las variables que el modelo necesita y entrenamos modelos candidatos, para luego validarlos con datos reservados antes de acercarse a producción.

La implementación significa que los resultados del modelo llegan al lugar donde su equipo ya trabaja: un panel de control, un campo del CRM, una cola de reclamos o un archivo por lotes que alimenta sus reportes existentes. No estamos creando una nueva plataforma de análisis que usted deba aprender a usar.

Después del lanzamiento, monitoreamos la desviación del modelo a medida que cambian el comportamiento del cliente o las condiciones del mercado, lo reentrenamos según un calendario establecido y reportamos la precisión a lo largo del tiempo, de modo que el modelo se gane su lugar en la decisión en lugar de quedar sin uso después del primer lanzamiento.

Lo que obtiene

  • Pronósticos y calificaciones construidos a partir de los datos que ya recopila
  • Resultados del modelo entregados en los sistemas que su equipo ya utiliza
  • Menos pronósticos manuales en hojas de cálculo y decisiones puntuales basadas en criterio
  • Alertas más tempranas ante abandono de clientes, fraude o cambios en la demanda
  • Reportes claros sobre la precisión del modelo a lo largo del tiempo

Qué incluye

Evaluación de datos e ingeniería de variables

Revisamos qué datos tiene y en qué condición se encuentran, y a partir de ahí construimos las variables que necesita un modelo.

Pronóstico de demanda y ventas

Los modelos predicen la demanda, las ventas o las necesidades de inventario con el nivel de detalle que requiere su proceso de planificación.

Predicción de abandono de clientes

Los modelos identifican qué clientes tienen mayor probabilidad de cancelar o darse de baja, para que los esfuerzos de retención se enfoquen en las cuentas correctas.

Calificación de fraude y riesgo

Los datos de transacciones o solicitudes se califican según el riesgo, con umbrales ajustados a su tolerancia frente a falsos positivos.

Sistemas de recomendación

Los modelos sugieren el próximo producto, contenido u oferta según el comportamiento previo, diseñados para su catálogo y sus clientes.

Entrenamiento, validación y comparación de modelos

Los modelos candidatos se entrenan y prueban con datos reservados, y los resultados se reportan antes de que cualquier modelo entre en producción.

Implementación en sistemas existentes

Los resultados del modelo se entregan en su panel de control, CRM, sistema de reclamos o proceso por lotes, en lugar de en una herramienta separada.

Monitoreo del modelo y detección de desviaciones

La precisión se monitorea después del lanzamiento para detectar a tiempo un modelo que comienza a desviarse, antes de que afecte las decisiones.

Reentrenamiento programado

Los modelos se reentrenan con una periodicidad establecida a medida que ingresan nuevos datos y cambian las condiciones.

Documentación de la lógica y los supuestos del modelo

Cada modelo se entrega con documentación de los datos, las variables y los supuestos utilizados, para revisión interna o auditoría.

Cómo entregamos

Un camino simple y transparente desde la primera conversación hasta un equipo que escala con usted.

1. Descubrir

Conocemos sus objetivos, volúmenes, herramientas y necesidades de cumplimiento, y dimensionamos el equipo y el modelo correctos. Respuesta en menos de 6 horas.

2. Diseñar

Definimos roles, niveles de servicio, reportes y el plan de arranque, y acordamos un precio claro e indicativo antes de que se comprometa.

3. Entregar

Reclutamos, capacitamos y montamos el equipo dentro de sus herramientas y procesos, con gestión norteamericana responsable de la calidad desde el primer día.

4. Escalar

Medimos el desempeño frente a sus niveles de servicio, ajustamos a medida que crece y flexibilizamos la capacidad según cambian sus volúmenes.

Modelos de colaboración

Empiece donde encaje y cambie a medida que crece, sin ataduras rígidas.

Equipo dedicado

Un equipo que trabaja solo para usted, gestionado por Corpshore con sus niveles de servicio. Ideal para operaciones continuas y escala.

Ampliación de personal

Personas capacitadas que se integran a su equipo y herramientas existentes. Ideal para sumar capacidad rápido.

Proyecto o servicio gestionado

Un entregable acotado o una función totalmente gestionada con un resultado acordado. Ideal para trabajo y resultados definidos.

Herramientas e integraciones

Los modelos se construyen para funcionar sobre la plataforma de datos que ya tiene, en lugar de requerir un nuevo conjunto de herramientas.

Pythonscikit-learnXGBoostTensorFlowPyTorchAWS SageMakerAzure Machine LearningGoogle Vertex AISnowflakeDatabricksdbtTableau

Consideraciones de cumplimiento

Manejo de datos alineado con CCPA

Los registros de clientes utilizados para entrenar y ejecutar los modelos se manejan bajo controles de acceso y reglas de retención alineadas con CCPA.

Calificación de fraude alineada con PCI DSS

Los modelos de fraude y riesgo construidos sobre datos de transacciones de pago se diseñan para que los datos de tarjetas sin procesar permanezcan dentro de sistemas conformes con PCI DSS.

Gobernanza de modelos y documentación de auditoría

Los modelos regulados de riesgo y suscripción se entregan con documentación de las fuentes de datos, las variables y los resultados de validación para revisión de auditoría.

Preguntas frecuentes

  • Cualquier dato estructurado que cubra el resultado que desea predecir, como historial de transacciones, registros de uso o historial de reclamos. Evaluamos lo que tiene antes de definir el alcance del proyecto.

Construya su equipo con Corpshore US

Cuéntenos qué desea tercerizar y trazaremos un equipo, un modelo y un cronograma. Responsabilidad norteamericana, entrega global.

Respondemos a cada consulta en EE. UU. en menos de 6 horas.