{"id":2895,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/building-predictive-models-to-improve-debt-collection-process\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"building-predictive-models-to-improve-debt-collection-process","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/es\/resource\/creacion-de-modelos-predictivos-para-mejorar-el-proceso-de-cobro-de-deudas\/","title":{"rendered":"Creaci\u00f3n de modelos predictivos para mejorar el proceso de cobro de deudas"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Detalles clave<\/h2>\n<p>Los ingresos se han multiplicado por 2 gracias a una mejor segmentaci\u00f3n de los clientes.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Desaf\u00edo<\/div>\n<div>Mejorar la eficacia del cobro de deudas con la ayuda del an\u00e1lisis predictivo<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Soluci\u00f3n<\/div>\n<div> Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir la probabilidad de promesa de pago<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Tecnolog\u00edas y herramientas<\/div>\n<div>Ecosistema de an\u00e1lisis de datos Python, VPN Checkpoint, SQL Server, paquete Lightgbm<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Cliente<\/h2>\n<p>El cliente es una agencia de cobro de deudas que cobra deudas de diversos sectores y clientes. Los principales clientes de la agencia son bancos, <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-solutions-retail\">venta al por menor<\/a>empresas estatales.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Reto: mejorar la eficacia del cobro de deudas con ayuda del an\u00e1lisis predictivo<\/h2>\n<p>M\u00e1s de 1 500 agentes de cobro de todo el pa\u00eds atienden a unos 3,5 millones de deudores al mes y llegan a unos 2 millones de ellos mensualmente.<\/p>\n<p>El proceso de cobro de deudas incluye los siguientes pasos:<\/p>\n<ol>\n<li>conectarse con una cuenta<\/li>\n<li>verificaci\u00f3n de cuenta<\/li>\n<li>promesa de pago<\/li>\n<li>colecci\u00f3n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Junto con el Director de Ciencia de Datos de la empresa, cuyo departamento ya hab\u00eda iniciado la implantaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida de las colecciones, se decidi\u00f3 que <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">Soluciones ESSID<\/a> explorar\u00eda el potencial de <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">an\u00e1lisis predictivo<\/a> para identificar a los clientes con m\u00e1s probabilidades de reembolso.<\/p>\n<p>La condici\u00f3n indispensable del encargo era permitir la ejecuci\u00f3n de predicciones en la infraestructura MS SQL existente del cliente.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Soluci\u00f3n: modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir la probabilidad de promesa de pago<\/h2>\n<p>ESSID Solutions empez\u00f3 a trabajar en un <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">modelo de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> para predecir la probabilidad de promesa de pago de las cuentas verificadas. Unas predicciones precisas deber\u00edan conducir a una selecci\u00f3n m\u00e1s prioritaria de las cuentas y, por tanto, a una mejora de los \u00edndices de cobro y una reducci\u00f3n de los costes.<\/p>\n<p>El desarrollo del modelo predictivo incluy\u00f3 algunos pasos importantes, como la construcci\u00f3n de una canalizaci\u00f3n para el procesamiento de datos y la creaci\u00f3n de caracter\u00edsticas en SQL Server, el entrenamiento del modelo predictivo basado en lightgbm, la construcci\u00f3n de una canalizaci\u00f3n para obtener predicciones.<\/p>\n<p>Se asign\u00f3 al proyecto un equipo formado por un ingeniero de datos y un cient\u00edfico de datos, que constaba de las siguientes fases:<\/p>\n<table style=\"height: 438px;\" width=\"711\">\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>Escenario<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>Alcance del trabajo <\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\">1. Preparaci\u00f3n de los datos<\/td>\n<td style=\"text-align: left;\">\n<p style=\"text-align: left;\">An\u00e1lisis de datos<\/p>\n<p>Depuraci\u00f3n de datos<\/p>\n<p>Construcci\u00f3n de Data Pipeline para el procesamiento\/agregaci\u00f3n de datos<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\">2. Modelizaci\u00f3n<\/td>\n<td>\n<p style=\"text-align: left;\">Desarrollo y ensayo de modelos<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: left;\">3. Despliegue<\/td>\n<td>\n<p style=\"text-align: left;\">Implantaci\u00f3n en MS SQL 2017, pruebas de integraci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><span style=\"letter-spacing: 0.6px; -webkit-text-stroke-color: transparent;\">Como resultado del proyecto, hemos proporcionado los siguientes productos al cliente:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li>M\u00f3dulo Python desplegable con:<br \/> - Motor de procesamiento de datos<br \/> - Motor predictivo<\/li>\n<li>M\u00f3dulo Python desplegado en MS SQL 2017:<\/li>\n<li>C\u00f3digo fuente y documentaci\u00f3n del proyecto.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Resultado: mayor eficacia del proceso de cobro de deudas<\/h2>\n<p>El modelo predictivo suministrado por ESSID Solutions predice con exactitud la probabilidad de promesa de pago de una cuenta.<\/p>\n<p>El rendimiento del modelo se midi\u00f3 mediante la puntuaci\u00f3n ROC_AUC. La puntuaci\u00f3n ROC_AUC alcanz\u00f3 \u22480,775, lo que supuso una mejora significativa para el Cliente.<\/p>\n<p>Esto ofrece al cliente la posibilidad de optimizar el tiempo de los agentes de cobros, permiti\u00e9ndoles centrarse primero en las cuentas m\u00e1s prometedoras.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Detalles clave Los ingresos se multiplicaron por 2 gracias a una mejor segmentaci\u00f3n de los clientes. Reto Mejorar la eficacia del cobro de deudas con la ayuda del an\u00e1lisis predictivo Soluci\u00f3n Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir la probabilidad de promesa de pago Tecnolog\u00edas y herramientas Ecosistema de an\u00e1lisis de datos Python, VPN Checkpoint, SQL Server, paquete Lightgbm Cliente El cliente es una empresa de cobro de deudas ... <a title=\"Creaci\u00f3n de modelos predictivos para mejorar el proceso de cobro de deudas\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/esisoc.com\/es\/resource\/creacion-de-modelos-predictivos-para-mejorar-el-proceso-de-cobro-de-deudas\/\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre Building Predictive Models to Improve Debt Collection Process\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":2896,"template":"","industry":[73],"expertise":[93,42,43],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.9 (Yoast SEO v21.9.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Building Predictive Models to Improve Debt Collection Process - ESISOC | ESSID Solutions<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/esisoc.com\/es\/resource\/creacion-de-modelos-predictivos-para-mejorar-el-proceso-de-cobro-de-deudas\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Building Predictive Models to Improve Debt Collection Process\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Key Details Increased revenue 2x times due to improved customer segmentation. 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