CCM/DataVue

Dónde estaban

CCM es una empresa estadounidense de marketing crediticio que dependía de un vendor externo para su modelo de scoring de crédito. A todos los fines prácticos, este modelo era una caja negra que no podían auditar, mejorar ni explicar a sus propios clientes. Con más de 300 millones de registros de consumidores fluyendo a través de Equifax y otros proveedores, necesitaban entender sus propios datos; pero no tenían equipo de data, IA, e infraestructura, y menos aún forma de construir modelos de scoring internamente.

Qué encontramos

El problema en la superficie era “necesitamos un datalake”. El problema real era más profundo: toda la lógica de negocio de CCM (a quién targetear, con qué oferta, a qué costo) estaba tercerizada a un vendor que no podían cuestionar. Los modelos de scoring eran opacos, el pipeline de datos era manual, y no había forma de iterar sobre el rendimiento de los modelos. CCM no solo necesitaba infraestructura: necesitaba ser dueño de su propiedad intelectual más importante.

Qué construimos

Un primer modelo de machine learning se convirtió en un producto entero, separado de la unidad de negocios inicial. A lo largo de los años logramos muchas cosas: ingesta de datos encriptados con AWS Transfer Family + PGP + Step Functions, construimos un datalake sobre S3 y SingleStore con más de 4500 atributos por registro y creamos más de 30 modelos de scoring ML (respuesta y conversión) con MLflow sobre SageMaker, workflows automatizados de entrenamiento y scoring, capa de visualización de datos, y pipelines de monitoreo y reentrenamiento. Y como consecuencia de todo esto, CCM pudo diseñar DataVue, un producto nuevo, que suma un framework de compliance APRA para privacidad de datos en EE.UU.

Qué pueden hacer ahora

CCM opera DataVue de forma independiente. La tasa de respuesta se duplicó. Las conversiones subieron 130%. El error de scoring bajó 30%. Pasaron de un vendor opaco a más de 30 modelos que son suyos y que entienden. La plataforma hoy sirve 3 veces más clientes que cuando arrancó.

Por qué se quedaron

26 meses de engagement continuo. Lo que empezó como un proyecto de datalake evolucionó en una plataforma completa de ML, una nueva línea de producto (DataVue), y un framework de compliance. CCM siguió ampliando el alcance porque confían en el diagnóstico y en la ejecución.