Modelos de predicción a medida entrenados con sus datos — demanda, volumen de siniestros, producción, afluencia, tráfico. Creados por el equipo que está detrás de nuestro motor meteorológico, y validados con back-test antes de que se comprometa.
Unimos su histórico con nuestros datos meteorológicos, de mercado y socioeconómicos — y entrenamos un modelo para la cifra clave que mueve su negocio.
Histórico de ventas, siniestros o producción combinado con 20 años de contexto meteorológico y de mercado.
La fase de prototipo termina con cifras sobre temporadas reservadas — usted ve primero la precisión.
Demanda, volumen de siniestros, afluencia, producción, ocupación, riesgo — si tiene un patrón, se puede pronosticar.
Distribuciones y confianza, para que planifique con el nivel de riesgo que elija.
Feeds de API, paneles o informes programados — adaptados a cómo trabaja su equipo.
Los modelos siguen aprendiendo con cada temporada; nosotros vigilamos la precisión para que usted no tenga que hacerlo.
Una o dos temporadas de histórico suelen bastar para definir el modelo — bajo NDA, en cualquier formato.
Un modelo funcional sobre datos reservados en semanas — con cifras de precisión honestas, no diapositivas.
Lo gestionamos como servicio, o lo construimos y se lo entregamos a su equipo de datos — usted decide.
Usted consume las previsiones; nosotros gestionamos el pipeline, la monitorización y el reentrenamiento.
Diseñamos, entrenamos y documentamos el modelo — y luego se lo entregamos con el manual de uso.
Normalmente una o dos temporadas de histórico. Le diremos rápido — y con honestidad — si no es suficiente para un modelo fiable.
Para eso está la fase de prototipo: ve las cifras del back-test frente a su referencia antes de comprometerse con producción.
Según el acuerdo — desde un servicio por suscripción hasta la transferencia completa de la propiedad intelectual con entrega.
El tratamiento se realiza bajo NDA y un acuerdo de tratamiento de datos; sus datos nunca se usan para otros clientes.
“Lo más difícil de un modelo a medida no es el algoritmo — son los datos que deben rodearlo. Nosotros aportamos veinte años de ellos.”
Díganos qué le gustaría predecir y qué histórico tiene — definiremos un prototipo y le diremos con honestidad si vale la pena construirlo.
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