El Machine Learning cómo método para predecir el impago big data aprendizaje automático

Desde que se lanzó al mercado a principios de este otoño, organizaciones de todos los sectores han adoptado Qlik AutoML para mejorar su capacidad de toma de decisiones con la potencia del machine learning aplicado al 90% de los casos de uso que no requieren de la profunda experiencia de los científicos de datos.

El machine learning se utiliza en todos los sectores, pero su adopción y valor más amplio se han visto limitados por la falta de ancho de banda y recursos de los científicos de datos. Qlik AutoML está llenando ese vacío aportando una forma sencilla para que los usuarios y equipos de analítica de datos aprovechen esta tecnología para entrenar modelos, hacer predicciones y planificar decisiones en sus casos de uso actuales. Con Qlik AutoML, las organizaciones pueden explorar datos predictivos y probar escenarios hipotéticos directamente en Qlik Sense, lo que les permite tener alertas y automatizaciones en las distintas acciones que se desarrollan en todo el negocio.

Con Qlik AutoML y el machine learning las organizaciones pueden explorar datos predictivos y probar escenarios hipotéticos directamente en Qlik Sense

Organizaciones de todo el mundo están adoptando Qlik AutoML para predecir mejor la pérdida de clientes, impulsar la eficiencia, y captar y retener a los clientes mediante el modelado de resultados probables y estrategias de pivoteo basadas en predicciones. Un ejemplo es Polygon Research, que proporciona a la industria hipotecaria con inteligencia de mercado accionable. Polygon utiliza Qlik AutoML para realizar predicciones en áreas como la devolución de préstamos para ayudar a los prestamistas a realizar las intervenciones adecuadas ofreciendo opciones de refinanciación o modificación de préstamos.

“Aquí es donde AutoML brilla de verdad”, afirma Greg Oliven, CTO de Polygon Research. “Se puede llegar a los préstamos individuales, ver los porcentajes de cada una de las variables y, a continuación, ver la decisión acumulada: ¿este prestatario va a pagar por adelantado o no? ¿Cuál es la predicción y cuál es su certeza?”, comenta.

Hay casos de uso comunes de AutoML en todos los departamentos de una organización: ventas (previsión/retorno/retención), marketing (valor del tiempo de vida del cliente y previsión de la demanda), finanzas (gestión del riesgo y optimización de la inversión), RRHH (retención/satisfacción/captación de empleados) o incluso la cadena de suministro (predicciones de inventario/cuellos de botella u optimización del transporte) pueden beneficiarse de mejores predicciones que impulsen un engagement proactivo.

“La analítica moderna, cuando se potencia con el machine learning, puede eliminar las conjeturas y ayudar a los responsables de la toma de decisiones a saber qué es probable que ocurra, por qué y, fundamentalmente, qué cambios influirán en el resultado”, comenta Josh Good, vicepresidente de marketing de productos de Qlik. “Qlik AutoML está ayudando a las organizaciones a obtener más valor de sus datos y a empoderar a sus equipos para que miren todas las casuísticas a la hora de tomar decisiones que impacten en los resultados”, concluye.