NO HACER COPY PASTE DE EXPERIENCIAS ANTERIORES PARA DESARROLLAR UN MODELO; INCORPORA SIEMPRE LA INNOVACIÓN

Cuando construí uno de los primeros modelos de Cobranza en Chile, junto al equipo de BECO, un desafío, aunque importante, no era tanto desarrollar una funcionalidad con alta calidad predictiva, sino que el principal reto, era tener claridad en los objetivos, algo que siempre es fundamental para el desarrollo de toda solución de Analytic y Machine Learning, pero que adquiría especial relevancia, dado que no había experiencia previa (Normalizar el mayor número de Clientes?, Maximizar el Recupero?, Minimizar las Provisiones?, entre otros tantos objetivos). Pero también había que incorporar las estrategias, no sólo para aislar el Modelo (su calidad predictiva) de las Gestiones, evitando así “ruidos”, que algunas veces se generan con herramientas de Business Intelligence en campañas de Marketing, sino que principalmente, para que la solución fuera capaz de recomendar la estrategia para cada Cliente, maximizando el resultado y optimizando los recursos disponibles.

Así lo hicimos, desarrollamos una solución, que proponía la mejor estrategia; a parir de un algoritmo simple y que utilizaba como insumo el Modelo. Esto, sin necesidad de invertir adicionalmente en una aplicación (El sólo hecho de recomendar a que Clientes no gestionar, ya era una gran innovación, eficientando  el uso de los recursos y mejorando la experiencia del Cliente).

Fue una gran trabajo junto al equipo de BECO, pero nada de aquello se hubiese logrado, sin el apoyo del Gerente General, que siempre confió en los Modelos Predictivos como un importante aporte a la gestión, confianza que es fundamental, para el éxito de cualquier proyecto de envergadura.