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Caso de estudio: Teradata y la detección del fraude financiero con AI

Escrito por Chrysalis en Blog, Casos de estudio, High Tech, Negocios, Tech | 0 Comentarios

23.10.17

La compañía estadounidense Teradata anunció que Danske Bank, destacado prestador de servicios financieros en los países nórdicos, ha trabajado con Think Big Analytics, una compañía de Teradata, para crear y lanzar una plataforma de detección de fraudes de vanguardia controlada por Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) y de la cual se espera que alcance 100% de ROI en el primer año de su implementación. El motor utiliza aprendizaje automático para analizar decenas de miles de características latentes, clasificando en tiempo real millones de transacciones bancarias realizadas en línea para brindar información útil sobre actividades fraudulentas reales y falsas. Al reducir significativamente el costo de investigar los falsos positivos, Danske Bank aumentó la eficiencia general y ahora puede obtener importantes ahorros. “El fraude en las solicitudes es un problema grave y prioritario para los bancos. Hay evidencia de que los delincuentes se están volviendo expertos y emplean técnicas sofisticadas de aprendizaje automático para atacar, por lo que es fundamental utilizar técnicas de avanzada, como el aprendizaje automático, para atraparlos”, afirmó Nadeem Gulzar, director de Analíticas Avanzadas de Danske Bank.

“El banco entiende que el fraude va a empeorar a mediano y largo plazo, debido a la digitalización de las operaciones bancarias y la prevalencia de las aplicaciones de banca móvil. Reconocemos la necesidad de utilizar las técnicas más avanzadas para enfrentar a los estafadores, no donde se encuentran hoy, sino donde van a estar mañana. Gracias a la IA, ya redujimos en un 50% los falsos positivos y, por ello, pudimos reasignar la mitad de los recursos de la unidad de detección de fraudes para que se ocuparan de cuestiones de mayor responsabilidad”, dice Gulzar.
Los profesionales de Think Big Analytics de Teradata comenzaron a trabajar con Danske Bank en el otoño de 2016, para perfeccionar su equipo de analíticas avanzadas con conocimientos especializados sobre cómo utilizar los datos para generar mayores beneficios para todo el negocio. Desde el punto de vista del modelado, los casos de fraude aún son raros: alrededor de un caso en cada 100.000. El equipo logró tomar los falsos positivos de los modelos y los redujo en un 50%. Al mismo tiempo, pueden encontrar más fraudes, con lo que la tasa de detección aumentó en casi 60%. El programa antifraude de Danske Bank es el primero en introducir técnicas de aprendizaje automático en la producción, al tiempo que desarrollan modelos de aprendizaje profundo para poner a prueba los modelos. “Todos los bancos necesitan una plataforma analítica avanzada y escalable, así como un plan estratégico de digitalización para incorporar la ciencia de datos en la organización”, explicó Mads Ingwar, director de Servicios al Cliente de Think Big Analytics.
“Para las transacciones en línea, pagos móviles y tarjetas de crédito, los bancos necesitan una solución en tiempo real: la plataforma de detección de fraudes de vanguardia impulsada por IA que hemos desarrollado en colaboración con Danske Bank clasifica las transacciones entrantes en menos de 300 milisegundos. Esto significa que cuando los clientes van al supermercado a comprar comestibles, el sistema puede clasificar la transacción en tiempo real y proporcionar información útil sin demora. Comenzaremos a ver este tipo de solución en todas las organizaciones del sector de servicios financieros”, finaliza Ingwar.
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Teradata: se acabaron los pretextos, llegó el momento de aplicar analítica en todo negocio

Escrito por Pablo Albarracín en Apps & Software, Blog, Casos de estudio, High Tech, Negocios | 0 Comentarios

22.08.17

Artículo escrito por Antonio Gómez, Account Manager, Banking & Financial Services, Teradata México. Actualmente, la analítica en los negocios es bastante común y ampliamente adoptada en diferentes sectores e industrias, en organizaciones de diversos tamaños y en distintas regiones geográficas. La consultora global IDC proyecta que el mercado de la analítica crecerá alrededor de 10% en los próximos meses. ¿El motivo?: existe suficiente evidencia de que la toma de decisiones basada en analítica de datos propicia una contundente diferencia competitiva. Un factor clave para esa proyección es que las soluciones analíticas hoy en día son bastante asequibles para empresas de todos los tamaños y de muy alta calidad al estar disponibles a través de la nube, reduciendo drásticamente los tiempos de implementación. Esto se traduce en una amplia gama de oportunidades para los proveedores de soluciones a fin de proponer o mejorar las iniciativas analíticas con sus clientes, generando mayor credibilidad y convirtiéndose inevitablemente en asesores estratégicos para su negocio.

El impacto de los medios sociales

En la actualidad, incluso las empresas más pequeñas dependen de Twitter, Facebook y de la publicidad en LinkedIn o Google para encontrar nuevos clientes y mejorar su marca. ¿Pero de verdad entienden cuál es el impacto en su negocio y lo que deberían hacer para sacarles mayor provecho? Un motor analítico serio es capaz de extraer y analizar varios datos valiosos, indistintamente, si proviene de redes sociales, puntos de venta, páginas web o registros de clientes.
Esa visión mucho más completa que la analítica ofrece a las empresas, es precisamente lo que les permite tomar decisiones informadas con gran agilidad, así como reducir sus costos y aumentar su eficiencia y productividad. Además, herramientas de apoyo y explotación como los tableros de control (scorecards), y aplicaciones móviles bastante fáciles de usar, proporcionan información concisa, detallada y ordenada en cualquier momento y lugar.
Se acabaron los pretextos, usted puede (debería) ayudar a sus clientes a beneficiarse de la analítica empresarial, ya sea que contrate expertos en la materia o que usted mismo se encargue de su diseño e implementación, con adquisiciones directas o bien en renta, porque hoy todo esto es posible. Lo más interesante es que en dicha dinámica, usted descubrirá el detalle de muchos procesos de su negocio que muy probablemente desconocía. Cada empresa es especial y única, sin embargo, todas tienen 3 objetivos fundamentales: reducción de costos o generación de ahorros, incrementar sus ingresos por ventas, y/o cumplir con la regulación correspondiente. Todos estos objetivos se pueden alinear y cumplir con la analítica avanzada.

¿Qué es lo más recomendable?

Es crucial y crítico asesorarse con expertos. No en compañías neófitas que se sumaron a la “ola de moda”, y desarrollaron tecnologías súbitamente de la nada, ni en aquellas que tienen por costumbre la adquisición estratégica de compañías para agregar “platillos” que antes no ofrecían en su “menú”. Busque, investigue, revise los estudios e investigaciones de las compañías dedicadas a la analítica avanzada, evalúe proveedores no solo de tecnología, sino aquellos que también sean expertos en su implementación. Cruce dicha información con referencias directas de clientes actuales de tales compañías y entonces, juzgue con criterio propio quienes son los jugadores más serios en el mercado, con referencias confiables, de solvente reputación y, sobre todo, cuya esencia haya sido desde sus orígenes la gestión de datos y el análisis de información para toma de decisiones. Lo demás solo son intentos riesgosos.   Crédito foto: iStockphoto

3 razones del por qué tu startup debe tener un jefe de datos (CDO)

Escrito por Pablo Albarracín en Blog, Innovación, Negocios, Tech | 0 Comentarios

14.02.17

No todos están convencidos aún de incorporar al equipo a un encargado de la gestión de la data, pero quienes estén dudando de seguro estarán dando ventajas a sus competidores. Ya no es una novedad, que la data que recorre todos los dispositivos, redes y tecnologías, contiene una riqueza que solo unos pocos pueden percatarse, extraer, procesar, analizar, visualizar y, finalmente, ganar. Todo esto es lo que un Chief Data Officer debe hacer por tu compañía, sea esta una gran compañía o una startup. Es más, una startup, por el crecimiento dinámico y acelerado que experimenta, debería pensar seriamente en contar en su staff con un profesional de estas características. Y ojo, que no debería considerarse un lujo, más bien una nueva necesidad provocada por la avalancha de big data que estamos experimentando. Chrysalis DataDrivenCulture

1-. Responsabilidades del CDO

Este profesional no solo se encarga de darle vida a 0101010101010101, sino de aspectos estratégicos como mejorar la relación con los clientes, las ventajas competitivas y la eficiencia en todos los departamentos de la compañía. Por ejemplo, el CDO es responsable de las iniciativas que implican grandes analíticas y el 'gobierno de los datos', así como definir la estrategia analítica de la organización, garantizando de paso, que la información sea confiable y valiosa para todos. Y que esté disponible lo más segura y accesible posible para todas aquellas áreas en las que los datos con inteligencia son sinónimo de crecimiento. Ojo, que como nuevo cargo, es probable que el CDO provenga de los residuos de los proyectos de análisis de datos fallidos o mal implementados.

2-. Los CDO son 'agentes de cambio' para tu startup

Aclaremos nuevamente las cosas: el CDO viene a impulsar e incrementar el negocio. Deben formar parte del comité ejecutivo y estar vinculados estrechamente en la generación de ingresos y nuevos proyectos estratégicos para la empresa. Competitividad, generación de valor, nuevos negocios y soluciones, y mayores ingresos. Para todo esto debe llegar el CDO. Por los mismo un CDO será un agente de cambio para la empresa. No se trata de la llegada de Superman, sino de alguien que vea la riqueza donde muchos ven problemas.

3-. Siempre de la mano del CIO 

Los CDO no pueden ni debe trabajar solos. Eso es una quimera. Deben saber construir relaciones con otros especialistas con los cuales debe trabajar codo a codo: hablamos del CIO y del CTO. Algunos fusionan a ambos profesionales, diciendo que se encargan de proveer y resguardar las 'tecnologías de la información', mientras que otros los consideran por separado, asignando al CIO una función más estratégica y al CTO una más funcional (física, infraestructura) Nada puede hacer el CDO sin el CIO, puesto que trabajará regularmente con él en la formulación de la estrategia de datos e información clave, como con el que suministra la tecnología, la infraestructura y soporte que permite que toda la magia funcione, es decir, el CTO.   Con información de Gartner y HPE 

Atención con estas 10 predicciones tecnológicas para el 2017

Escrito por Pablo Albarracín en Apps & Software, Blog, Hardware, Diseño & Makerspace, High Tech, Tech | 0 Comentarios

09.02.17

El aprovechamiento de la tecnología no se trata solo del desarrollo de la IoT, la inteligencia artificial, 'wearables', más analítica o big data, segundas o terceras pantallas, robots, drones o cuanta innovación tecnológica puede llegar a nuestras vidas y empresas. Más bien se trata de cómo estas tecnologías se relacionan entre sí, cómo interactúan, cómo conversan. Y pensar siempre que somos nosotros, los seres humanos, quienes debemos estar en el centro de toda esta interacción. Tal como dijo en una oportunidad Genevieve Bell, Antropóloga y Senior Fellow de Intel a cargo de Sensing & Insights, “se trata de pasar de la interacción hombre-máquina a las relaciones hombre-máquina. Esta visión global requiere una constante interacción entre lo que la tecnología hace posible y lo que los individuos desean”, señaló Bell. Es por ello que cada año los analistas nos entregan sus reportes sobre cuáles tecnologías serán las que dominarán la productividad y nuevos negocios basados en la economía digital y el enorme abanico de oportunidades que está generando en todas las industrias y verticales.

1-. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Avanzado de Maquinas

Hablamos también de aprendizaje profundo (deep learning), redes neuronales y el procesamiento natural del lenguaje. Todas estas tecnologías irán más allá de los algoritmos tradicionales basados ​​en reglas, para pasar a crear sistemas que comprendan, aprendan, realicen predicciones, se adapten y potencialmente operen autónomamente. Todo esto genera que las 'máquinas inteligentes' parezcan cada vez más 'inteligentes'.

2-. Aplicaciones inteligentes

Hablamos de los asistentes virtuales personales (VPA)  y asistentes virtuales de clientes  (VCA).  Estas tecnologías tienen el potencial de transformar la naturaleza del trabajo, así como las ventas y el servicio al cliente, realizando algunas de las funciones de antes realizaban las personas, haciendo las tareas cotidianas más fáciles y eficientes.

3-. Cosas inteligentes

Hay muchas y para regodearse: drones, vehículos autónomos, dispositivos para el hogar tipo Nest o Amazon Echo. Estos dispositivos inteligentes pasan de la programación independiente a un modelo de inteligencia colaborativa, aprovechando la IA aplicada y el aprendizaje automático para ofrecer comportamientos avanzados y una interacción más natural con su entorno y la gente. ¿Recuerdan lo que decía Bell de Intel?

4-. Realidad Virtual y Aumentada

Ambas tecnologías están transformando dramáticamente la manera en que las personas y productos interactúan entre sí y con los sistemas de software que hay detrás. Se viene una personalización a gran escala de aplicaciones y servicios relevantes, a través de múltiples dispositivos móviles, internet de cosas y entornos con sensores que amplían las aplicaciones de inmersión, más allá de las experiencias aisladas.

5-. Gemelos Digitales

Los modelos dinámicos de software de una cosa física o sistema que usan datos provenientes de sensores para mejorar las operaciones y agregar valor, representarán cientos de millones de cosas conectadas dentro de tres a cinco años.

6-. Blockchain y Ledgers Distribuidos

Estas tecnologías están ganando terreno porque tienen la promesa de transformar los modelos operativos de la industria agregando confianza en un entorno no confiable. Mientras que la moda actual está alrededor de la industria de los servicios financieros, hay muchas aplicaciones posibles,  incluyendo distribución de música, verificación de identidad, registro de título y cadena de suministro.

7-. Sistemas de conversación

Hablamos de los bots de conversación y los dispositivos asociados, los que se mueven más allá de las computadoras de escritorio tradicionales y de varios dispositivos, para abarcar toda la gama de puntos extremos con los que los humanos pueden interactuar, con la 'malla', la conexión dinámica de personas, procesos, cosas y servicios que soportan ecosistemas digitales inteligentes. A medida que evoluciona la maqueta de los dispositivos, los modelos de conexión se expandirán y surgirá una mayor interacción cooperativa entre dispositivos, creando las bases para una nueva experiencia digital continua y ambiental.

8-. Aplicación de malla y arquitectura de servicio (MASA)

MASA permiten a las personas que usan aplicaciones tener una solución optimizada para los puntos finales de la malla digital (por ejemplo, escritorio, smartphone, automóvil), logrando así una experiencia continua a medida que cambian a través de estos diferentes canales.

9-. Plataformas digitales de tecnología

Estas proporcionan los elementos básicos que permiten el óptimo desempeño del negocio digital. Cada organización tendrá una mezcla de cinco plataformas tecnológicas digitales: sistemas de información, experiencia del cliente, análisis e inteligencia, IoT y ecosistemas empresariales.

10-. Arquitectura de Seguridad Adaptativa

La malla digital inteligente y las plataformas de tecnología digital relacionadas y las arquitecturas de aplicaciones crean un mundo cada vez más complejo para la seguridad digital. Más allá de evitar la 'intromisión' o pérdida de seguridad, la seguridad será adaptativa y estará integrada en el diseño de los sistemas.   Con información de Gartner.com