Big Data, AI, Data Science es trending…
Actualmente escuchamos en todas partes los términos Machine Learning, Big Data, AI, Data Science… Pero, ¿qué es realmente toda esta moda? y lo más importante ¿cómo puede afectar a nuestro negocio?
El término de Inteligencia Artificial no es algo nuevo, puesto que ya empezó a utilizarse desde mediados del siglo pasado. En su definición más básica, se trata de un conjunto de reglas que busca imitar el funcionamiento del cerebro humano. De hecho, en las últimas décadas encontramos un gran número de películas de esta temática; Blade Runner, Terminator, Yo Robot, etc.
Machine Learning…
Pero dentro de este mundo de ficción hay un término más reciente que empieza a estar de moda, y que ya está teniendo una repercusión real en la vida de todos nosotros: el Machine Learning. Este nuevo concepto se encuentra dentro del campo de estudio de la Inteligencia Artificial y su aparición ha sido posible gracias a los avances de la ciencia en las últimas décadas, pero, sobre todo, al incremento de la potencia de los ordenadores de los últimos años. ¿Quién no tiene a día de hoy un mini-ordenador en su bolsillo?
Pero… ¿Qué es Machine Learning?
Por simplificar mucho, el Machine Learning es un proceso en el cual seleccionamos un algoritmo y lo ajustamos (o entrenamos) con conjuntos de datos, para que aprenda los patrones de comportamiento de las variables y su relación con la variable objetivo que queremos predecir. Una vez entrenado, nuestro algoritmo pasa a llamarse modelo, pues ha aprendido de nuestra problemática y estará listo para hacer predicciones cuando le mostremos nuevos datos.
Durante este proceso de entrenamiento es fundamental disponer de datos, muchos datos. Ya que cuanta más información podamos mostrarle a nuestro algoritmo, más aprenderá y mejores serán los resultados. Como decía antes, el avance de la tecnología ha sido clave en este paso, pues ha hecho posible que podamos extraer y procesar enormes cantidades de datos, y lo más importante, en tiempo real.
¿Qué hace Hocelot?
Pero es que, además, en Hocelot no sólo utilizamos la información que nos facilitan nuestros clientes, sino que hemos desarrollado modelos y técnicas con las que somos capaces de crear más de 100 variables adicionales de personas físicas. Gracias a estas variables podemos saber, por ejemplo, la exactitud de la información introducida por el usuario y la correlación entre la identidad real y su perfil digital, con el objetivo de facilitar la detección de prácticas fraudulentas. Este enriquecimiento de los datos hace que nuestros modelos aprendan más y mejor. En definitiva, hacen predicciones más exactas.
¿Y cuál es el impacto en el negocio? Somos capaces de detectar fraude, anticiparnos a impagos, incrementar la probabilidad de contacto, etc. Y lo más relevante, que todo se traduce en un incremento de ventas o una reducción de gastos, como se verá en próximos artículos.
Como veis, a pesar de que utilizar modelos para predecir el futuro parezca magia, en realidad es ciencia. Y es que no hay que olvidar que la estadística y las matemáticas juegan un papel fundamental en este proceso, y que sin ellas nada de esto tendría sentido.