Ciencia de Datos

• Aplicación de algoritmos supervisados y no supervisados de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para detectar anomalías y posible fraude en transacciones vinculadas con operaciones de tarjeta de crédito y débito.
• Desarrollo de modelos de clasificación y detección de patrones inusuales que permiten identificar actividades sospechosas en tiempo real.

• Aplicación de algoritmos supervisados y no supervisados de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para detectar posible fraude en demandas de indemnización.
• Implementación de modelos predictivos para identificar patrones sospechosos en los reclamos, utilizando técnicas como el análisis de redes neuronales, árboles de decisión, random forests y clustering.

• Aplicación de algoritmos de Machine Learning (ML) para predecir la rotación de clientes (customer churn) en empresas del sector comercial, financiero y asegurador.
• Identificación de patrones de comportamiento que anticipan la desvinculación de clientes, utilizando modelos predictivos como regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales.
• Segmentación de clientes con mayor probabilidad de abandono para la implementación de estrategias de retención personalizadas.

• Implementación de soluciones RAG (Retrieval-Augmented Generation) para interactuar con bases de datos y documentos no estructurados en empresas financieras y aseguradoras.
• Utilización de modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para obtener respuestas precisas y contextualizadas, mejorando la eficiencia en la búsqueda y el análisis de información clave.

• Creación de dashboards y tableros interactivos para una visualización clara y eficiente de procesos y registro de actividades en empresas financieras y aseguradoras.
• Integración de métricas clave y KPIs en tiempo real, permitiendo a los usuarios monitorear el rendimiento y la eficiencia operativa de manera rápida y precisa.
• Personalización de los tableros según las necesidades específicas del negocio, facilitando la identificación de áreas de mejora y la toma de decisiones informadas.

• Extracción de información relevante de internet mediante técnicas de web scraping, enfocadas en precios de alimentos, bebidas, activos financieros, cotizaciones de mercado, pólizas de seguro, entre otros.
• Automatización del proceso de recopilación de datos desde múltiples fuentes en línea, permitiendo la obtención de información actualizada en tiempo real.

• Elaboración e implementación de chatbots mediante técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para facilitar y automatizar la atención al cliente.
• Desarrollo de chatbots capaces de gestionar consultas frecuentes, proporcionando respuestas rápidas y precisas para mejorar la experiencia del usuario.
• Automatización de la interacción con clientes, optimizando los tiempos de respuesta y reduciendo la necesidad de intervención humana en procesos rutinarios.

• Aplicación de algoritmos de clustering no supervisados para segmentar y agrupar clientes, con el objetivo de identificar patrones de comportamiento y optimizar estrategias comerciales. maximizando el valor de vida del cliente (Customer Lifetime Value, CLV).
• Optimización de campañas de marketing y estrategias de fidelización mediante la agrupación eficiente de clientes en segmentos que comparten comportamientos similares, lo que aumenta la tasa de retención y la satisfacción del cliente.

• Mejora de la gestión del portafolio de créditos, permitiendo a la empresa seleccionar a los clientes adecuados y diversificar el riesgo. Una cartera de clientes diversificada entre diferentes niveles de riesgo reduce las probabilidades de pérdidas significativas por impagos.
• Automatización de decisiones. Evaluación oportuna y eficiente para aprobar o rechazar solicitudes de crédito.
• Optimización de la cartera de clientes. El credit scoring ayuda a mejorar la gestión del portafolio de créditos, permitiendo a la empresa seleccionar a los clientes adecuados y diversificar el riesgo.

• Incremento en ventas y conversiones. Sugerencia de productos relevantes basados en el comportamiento previo de los usuarios para aumentar la probabilidad de compras adicionales.
• Personalización de la experiencia del cliente. Personalización de la experiencia de compra al sugerir productos que coinciden con las preferencias, intereses y comportamientos previos de los clientes.