SAS Analytics Week

23 al 27 de noviembre

Las empresas buscan hoy en día capturar nuevos insights con el fin de tomar mejores decisiones basadas en los datos, y esto surge porque es de conocimiento que el uso de modelos predictivos avanzados como técnicas de machine learning e inteligencia artificial en los negocios puede generar grandes beneficios en todos los ámbitos y en todo tipo de negocio.

La combinación de disponibilidad de datos, aplicación de algoritmos sofisticados y visualización de resultados es la fórmula para abordar el corazón del ciclo analítico, el cual es fundamental para la toma de decisiones.

Con un mundo cada vez más online, los clientes buscan mejorar sus experiencias, convirtiéndose en consumidores más exigentes que esperan una personalización del consumo, así, las empresas saben que la analítica es el aliado para conocerlos mejor en todo aspecto.

Los invitamos a conocer cómo podemos generar una plataforma analítica que utilice las técnicas de Machine Learning, Forecast, Análisis de texto, Optimización y Procesamiento de imágenes con el fin de apoyar los desafíos empresariales en cada una de las etapas principales del ciclo, como por ejemplo: la fase de preparación de datos, que es crítica para lograr el éxito, abordar el modelamiento utilizando una variedad moderna de técnicas de aprendizaje automático, de lenguajes Open Source y también la operacionalización analítica que nos permite la gestión de modelos.

Livia Moraes
Customer Advisor en SAS

Lívia es una profesional con formación en Estadística con 7 años de experiencia en Advanced Analytics. Ha adquirido experiencia en modelos de riesgo crediticio en un banco importante en Brasil con un enfoque en modelos para Basileia, IFRS9 y Stress Testing.

En el área de tecnología, trabajó con las plataformas SAS de riesgo apoyando a las empresas en las necesidades y desafíos de implementar temas como IFRS9, IFRS17, Credit Scoring y Gestión de Riesgo de Modelo.

Actualmente, trabaja como Customer Advisory en SAS con enfoque en Advanced Analytics con clientes de diversos mercados como banca, retail, seguros y telecomunicaciones, apoyando la identificación de oportunidades, desarrollo y monitoreo de modelos predictivos e implementación de manera ágil y segura.

Carolina Velásquez
Customer Advisor Chile

Profesional con formación analítica, con más de 9 años de experiencia en el mercado de la tecnología. Ha desempeñado su carrera en el ámbito de la consultoría, generando valor desde el proceso de diseño, implementación y asesoramiento funcional de las soluciones SAS. Ha adquirido experiencia en el mercado de telecomunicaciones, gobierno, banca, y retail, con foco en Inteligencia de clientes, y las ramas del Analytics, Data Science y Machine Learning. Hoy continúa su carrera como Customer Advisory para las distintas soluciones que SAS provee.
 

Saby Celestino
Credit Risk & Advanced Analytics Consultant en SAS.

Magister en Administración PUCP con más de 10 años de experiencia liderando equipos en analítica avanzada para áreas de riesgos, comercial, inteligencia de negocios y cobranzas en diversos sectores cómo la banca, microfinanzas entre otros.
Especialista en segmentación, diseño y creación de estrategias para todo el ciclo de vida del cliente (Prospección, admisión, comportamiento y cobranzas) usando herramientas analíticas tradicionales y no tradicionales como machine learning y herramientas GIS (Geomarketing) para su desarrollo e implementación con distintas plataformas tecnológicas.

Mentora y miembro del jurado en hackathones sobre analítica avanzada en distintos bancos y organismos del estado. Speaker nacional e internacional sobre inteligencia artificial y analítica en general.

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En SAS queremos charlar directamente sobre cómo podemos ayudarle a manejar de forma óptima y asertiva estas decisiones de negocio que están impactando su negocio actual y futuro.

Mientras hacemos frente a los nuevos retos de manera conjunta. Ponemos a su disposición el Covid-19 resource hub como parte de nuestros esfuerzos para mantenerles informados.

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