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Publicado el 19/12/2024
El machine learning al servicio del pago fraccionado. Te lo explicamos
¿Cómo se tramitan 2 millones de solicitudes de financiación al mes garantizando una respuesta en 150 milisegundos? Ese es el reto al que nos enfrentamos día a día en Floa, uno de los líderes franceses del pago fraccionado. Entre innovación tecnológica y compromiso ético, la empresa amplía las fronteras de la data science para simplificar el acceso a la financiación. Presentamos a Sébastien Robert, Head of Data3 e IA en Floa, que nos explica cómo la inteligencia artificial está transformando la experiencia del pago fraccionado.
Como uno de los líderes del pago fraccionado, ¿cómo utiliza FLOA el machine learning para optimizar sus servicios de financiación?
Nuestra posición como actor principal en la solución BNPL (Buy Now Pay Later)5 hace que seamos especialmente exigentes en materia de innovación tecnológica. Nuestra misión es clara: validar el mayor número posible de solicitudes de financiación para prestar un apoyo eficaz a nuestros clientes y socios, controlando al mismo tiempo los riesgos de impago y fraude.
Para lograrlo, tomamos la decisión estratégica de utilizar Dataiku1, una solución líder en IA y Data Science2. Esta plataforma nos permite desarrollar algoritmos de machine learning especialmente potentes que generan probabilidades precisas de distintos hechos contables en tiempo real, previniendo así riesgos financieros.
Nuestro planteamiento se basa en tres pilares fundamentales.
- En primer lugar, la rapidez: nuestros sistemas ofrecen una respuesta en 150 milisegundos aproximadamente, un tiempo récord en nuestro sector.
- En segundo lugar, la simplicidad: reducimos al mínimo la cantidad de datos que deben introducir nuestros clientes, al tiempo que maximizamos el enriquecimiento automático por parte de nuestros sistemas.
- Por último, la eficacia: nuestros modelos alcanzan un rendimiento muy elevado, garantizando la solidez óptima de nuestra infraestructura.
En la práctica, una vez desarrollados nuestros modelos, los desplegamos en producción a través de Dataiku, haciéndolos accesibles vía API (de sus siglas en inglés, Application Programming Interface, Interfaz de Programación de Aplicaciones) en cada solicitud de financiación. Esta industrialización nos permitirá alcanzar nuestro objetivo de ofrecer una experiencia sin fisuras a nuestros clientes y socios, asegurando al mismo tiempo nuestras operaciones de financiación.
¿Qué ventajas concretas obtienen nuestros socios comerciales con esta experiencia en Data Science?
El Data Science se traduce en beneficios muy tangibles. En primer lugar, nuestros modelos de Machine Learning1, cada vez más precisos, nos permiten aumentar significativamente la tasa de aceptación de las solicitudes de financiación de nuestras soluciones de pago, al tiempo que reducen o incluso evitan los impagos.
La principal ventaja para nuestros socios reside en nuestra capacidad para enriquecer los datos en tiempo real. En la práctica, esto les simplifica la vida: solo deben enviarnos una cantidad mínima de información, puesto que nuestras tecnologías se encargan de analizar los datos contextuales, nuestras bases de conocimiento del cliente y los open data7 (datos abiertos) dde forma inteligente.
Además de rendimiento puro, nuestros socios tienen acceso a un sistema ultrarrápido y de alta disponibilidad. También quiero destacar el hecho de que, al elegir FLOA, nuestros socios se asocian a una empresa comprometida éticamente. Nuestro patrocinio de la cátedra IA4 de Confiance en la Universidad de Burdeos y nuestra contribución a los trabajos del Acta IA con el Hub France IA dan fe de ello. Es un compromiso que marca la diferencia en la relación con nuestros socios.
¿Y cuáles son las ventajas para los clientes?
Excelente pregunta: en realidad, todo nuestro trabajo de innovación tiene como objetivo mejorar la experiencia de nuestros clientes finales. Las ventajas para ellos coinciden naturalmente con las de nuestros socios comerciales.
En la práctica, nuestros clientes obtienen una triple ventaja:
- En primer lugar, en una relación con el cliente cada vez más digital, reciben una respuesta de principios casi instantánea a su solicitud de financiación2.
- En segundo lugar, el proceso se ha simplificado considerablemente: hemos reducido al mínimo la cantidad de información que se debe introducir manualmente, lo que hace que la experiencia sea mucho más fluida y agradable.
Pero lo más importante para mí es que nuestros clientes pueden estar seguros de tratar con un actor de confianza, como he explicado antes. Es esta combinación de sencillez, rapidez y confianza lo que marca la diferencia en la experiencia del cliente.
Ante esta explosión de datos, ¿cuál es el principal reto técnico al que se enfrenta FLOA a diario?
El rendimiento de un algoritmo depende esencialmente de la calidad y la cantidad de los datos que lo alimentan. En Floa tramitamos más de 2 millones de solicitudes de financiación al mes, lo que representa un volumen de datos considerable. Pero el verdadero reto reside en su diversidad: en función de nuestros productos, ya sea en términos de duración o de tipo de financiación, de nuestros recorridos y de nuestros socios, recibimos datos muy diferentes y a menudo muy específicos.
El mayor reto es, por tanto, encontrar el equilibrio adecuado en nuestro planteamiento algorítmico. Si nos limitáramos a unos pocos modelos genéricos, sin duda tendríamos la ventaja de explotar enormes volúmenes de datos, pero perderíamos precisión sobre las características específicas de nuestros socios, nuestros productos y nuestros recorridos. Por el contrario, crear un modelo distinto para cada caso nos llevaría a trabajar con volúmenes insuficientes de datos, lo que comprometería el rendimiento y la solidez de nuestros modelos.
Por eso optamos por una solución intermedia con unos cincuenta modelos diferentes en Dataiku. Este enfoque nos permite mantener un equilibrio entre el volumen de datos y las características específicas. No obstante, esto implica dos grandes retos técnicos: ser capaz de seleccionar instantáneamente el algoritmo adecuado en función de los parámetros particulares de una solicitud, y gestionar eficazmente la creación y el reentrenamiento periódico de todos estos modelos.
Floa acaba de ganar un premio por su innovación en MLOps3. ¿Puede hablarnos de sus avances tecnológicos?
Nuestra principal innovación es el desarrollo de SOUL, una herramienta propia creada a través de nuestra plataforma Dataiku, lo cual nos valió el título de «Mejor caso de uso de MLOps» en los Dataiku Frontrunner Awards 2024. Estamos especialmente orgullosos de este reconocimiento, sobre todo porque el Head of AI Strategy de Dataiku describió nuestro logro como «increíblemente impresionante».
En la práctica, SOUL es una herramienta de supervisión continua que automatiza y normaliza las numerosas etapas de transformación y combinación de datos necesarias para desarrollar nuestros algoritmos. Los resultados son espectaculares: hemos aumentado nuestra productividad en un 25 % y reducido considerablemente el riesgo de error.
Este premio, que sucede a los Snowflake Data Driver Awards 2023, confirma nuestra excelencia técnica en este campo. Pero más allá de los premios, es sobre todo la automatización del reaprendizaje de nuestros modelos lo que nos permite ahora mantener un rendimiento estable en el tiempo y ganar tiempo para dedicárselo a nuestros equipos, que pueden desarrollar proyectos innovadores de gran valor añadido para nuestros clientes y socios.
Estos avances tecnológicos son sólo un primer paso. Nuestra ambición es seguir ampliando los límites de la innovación en data science2 y mantener nuestro compromiso con una IA ética y responsable. Nuestro objetivo sigue siendo el mismo: ofrecer a nuestros clientes y socios una experiencia de financiación cada vez más eficaz, fluida y segura. Esta visión es la que guía diariamente a nuestros equipos y hace de Floa uno de los líderes reconocidos del pago fraccionado.
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