Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios

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1 Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios

2 Quienes somos Propuesta de Asignación de Riesgos Crediticios (Credit Scoring) CONTENIDO

3 QUIENES SOMOS

4 Matrix Data Labs es una Unidad de Negocios de Matrix CPM Solutions, empresa consolidada en el área de BI. Nuestra oferta de servicios incluye consultorías, desarrollos y formación en analítica predictiva, Big Data e integración de información compleja. Nuestro objetivo es la producción de valor a partir del análisis de la información.

5 Empresa fundada en Diciembre de 2005 Con oficinas en Venezuela y Colombia Amplia experiencia en el desarrollo de modelos de Inteligencia de Negocios. Pentaho Certified Partner desde Enero Pentaho Gold Reseller Febrero Latin American Partner of the Year Pentaho Global Partner Award 2011; Reseller of the Year Infobright System Integrator & Reseller Partner desde Abril 2009 Cuenta con experiencia en soporte, consultoría y capacitación en USA, México, República Dominicana, Colombia, Venezuela, Bolivia, Perú, Ecuador, El Salvador y Chile. Desde 2014 es Partner de Tableau en Venezuela, Colombia y Puerto Rico. MATRIX CPM Solutions

6 PRODUCTOS Y SERVICIOS BIG DATA Soporte técnico para proyectos Big Data Instalación de clusters Hadoop y sorporte técnico. Integración de datos y desarrollo de Data Warehouses. Integración de datos de redes sociales EQUIPO CIENTÍFICO DE DATOS Consultoría y tercerización Apoyo en plataformas diversas Planes de Formación MINERÍA DE DATOS Diseño e implementación de proyectos y modelos de análisis basados en datos Implementación de soluciones de analítica predictiva. Gestión de riesgo Minería de texto y redes sociales Integración de soluciones de analítica predictiva con herramientas de Inteligencia de Negocios para apoyar las necesidades de: Reportes, Análisis, Integración de Datos, Tableros de Control Soluciones en la nube (SaaS) Soluciones in situ

7 IINOVACIÓN = NUEVAS TECNOLOGÍAS Y MODELOS Analítica Predictiva Muestreo Segmentación Manejo de riesgo Detección de valores anómalos Predicción y Clasificación Series temporales Nuevas tecnologías Soluciones Telecom Banca Logística, transporte Retail Mercadeo 7

8 PROPUESTA CREDIT SCORING

9 OBJETIVO Y ALCANCES OBJETIVO Desarrollo de un sistema de integración de información, cálculo de puntajes o scores y probabilidades de cesación de pagos o default a través de la aplicación de los modelos Logit, Probit y Análisis Discriminante así como la integración de estos resultados al modelo analítico de la organización. ALCANCE Asesoría en la definición de los modelos y selección de variables apropiadas. Integración de la información Transferencia de las bases teórico-prácticas requeridas. Implementación de los modelos mediante las herramientas Weka y R sobre un esquema de integración de datos (Pentaho-PDI). Integración de la información al modelo analítico de la organización Integración con herramientas de visualización avanzadas (Tableau)

10 SOLUCIÓN PROPUESTA La solución propuesta es el diseño y desarrollo de un sistema sobre las herramientas Weka-R, que integre la información crediticia para la elaboración y posterior aplicación de modelos sobre toda la cartera de clientes que soliciten créditos. La solución propuesta incorpora los siguientes elementos: Extracción y transformación de los datos necesarios para la elaboración de los modelos de asignación de riesgo crediticio Creación de los modelos de asignación de riesgo crediticio Aplicación de los modelos para la asignación de riesgo crediticio sobre el universo de clientes que realicen las solicitudes correspondientes Creación de reportes, estadísticas, indicadores y visualizaciones avanzadas Transferencia tecnológica y la transmisión de las bases teórico prácticas asociadas a la elaboración de los modelos de riesgo.

11 ARQUITECTURA Servidor Pentaho / Tableau Dashboards, reporting, visualización avanzada. Pentaho Data Mining (WEKA) Exploración & preparación de data Construir, probar y comparar modelos Pentaho Data Integration Combinar/preparar data Construir & guardar modelos de DM Incluir modelos para Scoring & actualización del DW con predicciones Repositorio ETL de transformación Data warehouse

12 BENEFICIOS Administración de modelos de gestión de riesgo crediticio automatizada y estandarizada Cumplir con los requerimientos normativos del Sudeban Mejoras en tiempos de análisis y otorgamiento de créditos Mayor confiabilidad de la información. Facilidades para la visualización avanzada de indicadores que muestren la realidad de la gestión. Flexibilidad en la construcción de reportes a través de un acceso amplio de la información del sistema. Transferencia tecnológica y uso potenciado de las herramientas de análisis instaladas.

13 OPORTUNIDADES Inclusión de otros modelos de asignación de riesgo crediticio para enriquecer calidad del análisis Posibilidad de extender la solución para incluir mejoras en el sistema de gestión de créditos y ampliar la cartera de clientes y montos de créditos Mayor efectividad en el uso de la información para el descubrimiento de necesidades y diseño de nuevos productos crediticios.

14 EQUIPO GERENCIAL Carenne es Científica de Datos e investigadora en matemática estadística. Luego de su doctorado en la Universidad de Orsay (Francia), trabajó durante 15 años en el Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas y es Coordinadora de la maestría de Modelos Aleatorios de la Universidad Central de Venezuela. Combina sus intereses académicos con desarrollo de aplicaciones en petróleo, salud, finanzas y telecomunicaciones. Es experta en minería de datos y el uso de R y Weka. En 2011 fue galardonada con el premio de la Fundación Empresas Polar, una de las distinciones científicas más importantes de Venezuela. Carlos tiene más de 20 años de experiencia en consultaría de desarrollo de sistemas de información especializados en el área de Inteligencia de Negocios. Se ha desempeñado como consultor, líder técnico, gerente de proyectos y ventas. Posee más de 50 proyectos implantados en 7 paises y en áreas que incluyen ventas, finanzas, consolidación y planificación financiera, logística e inventarios. Con muchas horas de cursos dictados en su haber, en los 90 hizo la labor de evangelización de BI en Latinoamérica y ha sido una gran promotor de Pentaho en la región. Es un emprendedor de proyectos relacionados con BI. Carenne Ludeña DATA SCIENTIST Carlos Urgelles ESPECIALISTA EN BI

15 DEMO

16 Modelos WEKA KNOWLEDGE FLOW

17 Modelos resultados WEKA KNOWLEDGE FLOW

18 Modelos parámetros WEKA KNOWLEDGE FLOW

19 Modelos en R + plugins WEKA WEKA + R

20 Inclusión de modelos para análisis PENTAHO + WEKA

21 Inclusión de modelos para análisis PENTAHO + WEKA

22 Inclusión de modelos para análisis PENTAHO + WEKA

23 Inclusión de modelos para análisis PENTAHO + WEKA

24 PENTAHO + MATRIX DATA LABS Equipo multifacético Analítica + BI Big Data +PA Científicos de datos Web and text mining Herramienta flexible Pentaho Business Analytics Pentaho Data Mining SOLUCIONES A LA MEDIDA SOPORTE CONSULTORÍA CAPACITACIÓN SOLUCIONES INTEGRADAS PENTAHO + BD + DM EN SITIO OUTSOURCING SAAS

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