Poder recopilar los datos de los distintos microservicios asociados a la aplicación, con el fin de personalizar los servicios y mejorar la tasa de uso, retención y fidelización de una e-wallet con más de 1.500.000 usuarios.
Lograr identificar de manera automatizada las transacciones fraudulentas que conllevan a estafas o robos a los usuarios finales, con el fin de detener y contener los montos asociados a seguros y malestar de los clientes.
Reducir la tasa de NoShow de los centros de Salud, eficientando la manera en la que los pacientes son contactados para solicitar su confirmación de asistencia.
El uso de Redes Neuronales mediante AutoML permitió lograr un 85% de precisión en la predicción de afluencias permitiendo tener un sistema de Forecast de Movimiento.
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