{"id":5211,"date":"2020-09-28T10:51:55","date_gmt":"2020-09-28T10:51:55","guid":{"rendered":"https:\/\/beta.bluetab.net\/?p=5211"},"modified":"2020-09-28T10:51:55","modified_gmt":"2020-09-28T10:51:55","slug":"entidad-financiera-lider-en-su-geografia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/2020\/09\/entidad-financiera-lider-en-su-geografia\/","title":{"rendered":"Entidad financiera l\u00edder en su geograf\u00eda"},"content":{"rendered":"

Modelo de monitoreo de faltantes en el canal ATM.
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\nNuestro cliente es una entidad financiera de servicios universales y l\u00edder en su geograf\u00eda. Como todo el sector y en su proceso de optimizaci\u00f3n continua de su gesti\u00f3n del canal ATM est\u00e1 desarrollando modelos de monitorizaci\u00f3n para su gesti\u00f3n de fraude.
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\nEn Bluetab Per\u00fa hemos colaborando con ellos en desarrollar un modelo que permita anticipar los \u201cfaltantes cr\u00edticos\u201d en los cuadrantes de los cajeros en agencia y segmentar el riesgo operativo en sus ejes de origen (fraude interno, errores operativos o fallas t\u00e9cnicas) y de esta manera generar diferentes niveles de alertas de gesti\u00f3n para las diferentes \u00e1reas.<\/p>\n

Nuestro cliente ha logrado dotar a sus usuarios de negocio de un sistema de monitorizaci\u00f3n capaz de optimizar entre otros aspectos el nivel de efectividad del modelo de detecci\u00f3n de fraude en los faltantes, aquellos que generan reclamos, los reiterativos y los producidos por fallas t\u00e9cnicas. Actualmente seguimos colaborando con ellos realizando mejoras y nuevos proyectos en el \u00e1rea y est\u00e1 previsto que extendamos el modelo a varias geograf\u00edas.<\/p>\n

CASOS DE \u00c9XITO<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"woman\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Entidad financiera l\u00edder en su geograf\u00eda<\/a><\/h2>\n

Modelo de monitoreo de faltantes en el canal ATM. Nuestro cliente es una entidad financiera de servicios universales y l\u00edder en su geograf\u00eda. Como todo el sector y en su proceso de optimizaci\u00f3n continua de su gesti\u00f3n del canal ATM…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"person\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Utility multinacional del sector energ\u00e9tico<\/a><\/h2>\n

Optimizaci\u00f3n del 50% en los costes AWS.Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energ\u00eda con inversiones en extracci\u00f3n, generaci\u00f3n y distribuci\u00f3n, con importante implantaci\u00f3n en Europa y Latinoam\u00e9rica. En los \u00faltimos a\u00f1os ha emprendido un importante proceso…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"assorted\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

NPS<\/a><\/h2>\n

Proyecto para el \u00e1rea de Customer Experience de un operador Telco. Preparaci\u00f3n y an\u00e1lisis cuantitativo y cualitativo de encuestas de clientes para la determinaci\u00f3n del indicador b\u00e1sico de la experiencia de cliente con la compa\u00f1\u00eda y sus servicios. El equipo…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"man\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Modelo de predicci\u00f3n de Fraude<\/a><\/h2>\n

Dise\u00f1o del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera l\u00edder del mercado Espa\u00f1ol\u00a0Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegaci\u00f3n seg\u00fan su similitud con las sesiones en las que se…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"white\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

CRM con inteligencia artificial<\/a><\/h2>\n

En el acompa\u00f1amiento a la estrategia tecnol\u00f3gica de una de las entidades financieras l\u00edderes, se implementa un algoritmo de machine learning para predecir y priorizar el mejor mix de offering a proponer a los clientes, con el objetivo de incrementar…<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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