Motor de recomendación y riesgo crediticio

Integrar y homologar sistemas de core bancarios, como flexcube, SAT, sistemas legado y bases de datos creadas por visa y Mastercard para generar un Data Lake disponible para proyectos de distintas áreas.

50%

Aumento de préstamos


Se realizó un framework de ingesta además de un modelamiento de datos para cada caso de negocio. Con la información unificada (data lake), se disponibiliza a distintas áreas como Loyalty, Seguros, riesgos y otras áreas complementarias para realizar ventas cruzadas, detección temprana de fraudes y modelos de retención de acuerdo a los patrones de compra, erosión y comportamiento de los clientes en las distintas plataformas. Cada área tenía distintos KPI de acuerdo a los modelos realizados. Los más destacados, fue disminuir la fuga en un 20% del quintil de mayor riesgo, aumentar la venta de productos cruzados en un 30% y aumentar los préstamos en un 50% a clientes vetados por Riesgo sin percibir mora en los pagos.

Google Cloud Platform

DataLake

Data Engineers / Data Architects