Si el Machine Learning es el motor del riesgo moderno, el dato es su combustible.
Y el informe Forrester es categórico: sin calidad, integración y gobernanza del dato, el ML pierde fiabilidad y capacidad predictiva.
La “madurez del dato” según el informe Forrester no se trata solo de tener muchos datos, sino de tenerlos limpios, actualizados, integrados, trazables, explicables y gobernados. Las empresas que lideran en ML son aquellas con ecosistemas de datos sólidos y bien estructurados.
La ventaja diferencial de Experian: dos mundos en una sola visión
El verdadero poder reside en la integración de Business Information (BI) y Consumer Information (CI) dentro de una arquitectura analítica unificada. Muy pocas organizaciones en el mercado son capaces de combinar datos empresariales —como los proporcionados por Axesor— con información de consumidores procedente del Bureau, logrando así una visión holística del riesgo. Esta dualidad se traduce en una mayor cobertura, precisión superior y modelos predictivos más robustos. Un ejemplo claro de esta madurez es Delphis, el nuevo score para particulares que incorpora aprendizaje automático avanzado, señales híbridas BI + CI, variables dinámicas y mecanismos de aplicabilidad que garantizan el cumplimiento normativo, ofreciendo una capacidad predictiva significativamente mejorada
Delphis: el ejemplo perfecto de madurez del dato + ML avanzado
Delphis es el nuevo score de particulares que integra: ML avanzado, señales híbridas BI + CI, variables dinámicas, aplicabilidad para cumplir regulación y una capacidad predictiva superior. Su diseño responde exactamente a lo que el Forrester describe como el “modelo del futuro”: información variada + calidad del dato + ML + explicación del modelo.
Los modelos solo son tan buenos como los datos que los alimentan.
– Informe Forrester
Y en este terreno, Experian cuenta con una ventaja que muy pocos pueden ofrecer, la integración real de datos empresariales y de consumidores, sumada a modelos de última generación como Delphis y Next Gen.
Muchos quieren adoptar ML. Pocos tienen la base necesaria. Sin madurez del dato no hay ML. Y sin ML, no hay futuro en la gestión del riesgo.