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Analítica Predictiva y Big Data

CRIF convierte datos financieros y alternativos en modelos predictivos que anticipan riesgos y descubren oportunidades que el análisis tradicional no puede ver.

Modelos predictivos que entienden el mercado latinoamericano

Cada institución financiera en Latinoamérica genera cantidades enormes de datos todos los días: transacciones, comportamientos en app, solicitudes, pagos, rechazos, renovaciones. La mayoría de esas señales nunca se convierten en inteligencia. Se acumulan en silos, se procesan con semanas de retraso o se analizan con herramientas que no fueron diseñadas para la escala ni la velocidad que el negocio actual exige.

El resultado es una paradoja: las instituciones tienen más datos que nunca y siguen tomando decisiones con menos información de la que podrían tener.

Los bancos que ganan no tienen más datos. Tienen mejores modelos.

CRIF resuelve esa paradoja. Nuestra plataforma de analítica predictiva y Big Data combina infraestructura de datos de escala empresarial con modelos de machine learning entrenados específicamente para el mercado latinoamericano — sus particularidades regulatorias, sus patrones de comportamiento, su economía informal y sus segmentos desatendidos.

El resultado no es solo análisis más rápido. Es una ventaja competitiva estructural: decisiones más precisas en originación, gestión de riesgo y engagement del cliente, con modelos que se actualizan continuamente y gobernanza que cumple con los requerimientos regulatorios de cada país de LATAM.

 

 

Ventajas principales

Beneficios clave

  • Reducción significativa de los ratios de siniestralidad para las aseguradoras

    Optimización de las previsiones de riesgo en múltiples ámbitos, desde la identificación de drivers hasta daños relacionados con el clima o la identidad digital.

  • Insights de negocio y de consumidores para el sector retail

    Campañas estratégicas con datos geográficos sin precedentes y scores específicos por industria.

  • Medición del riesgo

    Evaluación de los efectos de contagio del riesgo y de los círculos virtuosos asociados a la pertenencia a una red de empresas, reduciendo las pérdidas crediticias.

  • Millones de euros en ahorro para los responsables de tesorería

    Algoritmos precisos mejoran la fiabilidad de las previsiones de liquidez y generan un mayor control sobre las decisiones clave.

  • Datos propios del mercado latinoamericano

    CRIF opera en Latinoamérica con datos reales de instituciones financieras de la región. Nuestros modelos no son adaptaciones de mercados europeos o norteamericanos — son construidos desde cero con las particularidades de comportamiento, estacionalidad y economía informal de LATAM.

  • Explicabilidad regulatoria incluida

    Cada modelo genera automáticamente las razones de decisión y la documentación técnica que los reguladores de la región exigen. Cumplimiento con lineamientos de fair lending, explicabilidad de rechazo y trazabilidad completa del ciclo de vida del modelo — sin trabajo adicional del equipo.

Detalles de la solución

La Business Intelligence y Data Analytics de CRIF abarcan la planificación, el diseño y la implementación de aplicaciones de negocio basadas en data science, utilizando datos propietarios, open data, fuentes web, datos alternativos y big data. Una transformación data-driven en la que data translators y data scientists convierten de forma responsable los datos en casos de uso e impactos de negocio, como:

  • Desarrollo de nuevas aplicaciones basadas en datos para hacer frente a los riesgos relacionados con el clima.
  • Identificación, recogida y sistematización de datos ESG y climáticos para desarrollar modelos predictivos de riesgo empresarial e inmobiliario.
  • Análisis del valor de las cadenas empresariales para un desarrollo económico sostenible, identificando efectos de contagio del riesgo y círculos virtuosos dentro de redes de empresas.
  • Educación e implicación de personas y empresas para reducir el impacto ambiental, mediante la identificación de su huella de CO₂ (índice de carbon footprint) basada en el cálculo de todas las transacciones financieras digitales.

A través de la innovación en el uso de los datos, CRIF puede mejorar la eficiencia en numerosos procesos e industrias, como:

  • Mayor sofisticación en el pricing.
  • Mejora del rendimiento de campañas, con segmentación dirigida a empresas y consumidores.
  • Gestión de falsos positivos en sistemas de monitorización de transacciones.
  • Lucha contra el fraude y reducción de falsos positivos en procesos de transacciones y solicitudes.
  • Optimización de la fiabilidad de las previsiones de liquidez para los responsables de tesorería.
  • Cumplimiento de los requisitos regulatorios ESG y de riesgo de transición.

Tus datos ya tienen las respuestas. Nosotros te ayudamos a leerlas.

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