Soluciones

Riesgos

http://irinakirilenko.com/?deribaska=social-trading-bin%C3%A4re-optionen-60sec&909=99 social trading binäre optionen 60sec Soluciones de minería de datos para la detección de factores de riesgo o fraude.

Detección de Fraude

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tendenze opzioni binarie Las reclamaciones fraudulentas son uno de los mayores problemas de las compañías de seguros y su detección puede reportar un gran beneficio a las empresas.
En DatKnoSys le ayudamos a detectar esas pequeñas reclamaciones usando técnicas de asociación, de segmentación y predictivas, con las que buscamos anomalías que obedezcan un determinado patrón para analizarlas con mayor profundidad y detectar así los posibles fraudes.

Gestión de Cartera

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go site DatKnoSys calcula el riesgo de los diferentes productos financieros de un cliente, incluyendo los efectos de la diversificación. Mediante técnicas predictivas aproximamos el beneficio o precio de un determinado instrumento financiero, y usando algoritmos de optimización centramos nuestro capital en actividades que maximizan el beneficio o minimizan el riesgo según convenga. Así, en función de los requerimientos que nos solicite, le haremos las recomendaciones de cartera más adecuadas a sus intereses.

Estimar Costes de Reclamaciones

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go Desde DatKnoSys ayudamos a las empresas a estimar el coste de una reclamación para que puedan mejorar sus previsiones y evitar los inconvenientes ocasionados por la prolongación de los acuerdos y la magnitud final que puedan alcanzar dichas reclamaciones. Esta estimación dependerá de factores como la importancia de la reclamación, el tiempo que pueda tardarse en llegar a un acuerdo, la inflación y los intereses, etc..
El dinero reservado como provisión de fondos para este tipo de sucesos queda inmovilizado hasta finalizar el proceso de reclamación, con lo cual es importante precisar estos costes con antelación. Mediante técnicas de data mining creamos un modelo predictivo basado en la resolución de reclamaciones pasadas que nos ofrece una estimación del importe final de la reclamación, el tiempo de resolución de ésta y la cantidad que debería destinarse a provisión de fondos.

Análisis de Riesgos de Clientes y del Mercado Financiero

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free no deposit bonus binary options DatKnoSys calcula el riesgo de los diferentes créditos mediante técnicas de data mining que determinan el riesgo asociado a un crédito en función del historial del cliente, de sus variables socio demográficas, etc. Para ello usamos algoritmos predictivos que clasifican al cliente en una categoría de riesgo concreto y, a partir de esta asignación, conocemos cuan alto es el riesgo de impago del crédito o si éste requiere de un estudio más a fondo antes de ser concedido.

opzioni binarie migliori scadenze Calculamos, además, el riesgo del mercado financiero mediante técnicas de data mining que nos permiten desarrollar modelos que miden el riesgo de diferentes instrumentos financieros basados en indicadores cómo: tipos de interés, índices bursátiles o desarrollo económico. Mediante modelos de clasificación o predicción asignamos un riesgo determinado a un determinado producto y de este modo facilitamos la toma de decisiones.

Créditos y Pólizas

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binary options trading strategies youtube DatKnoSys identifica los factores de riesgo para establecer el precio de una prima, prediciendo de este modo posibles reclamaciones y pérdidas. Estos factores, obvios en algunos casos -una persona que viva en la ciudad tiene más riesgo de un accidente de tráfico que uno que viva en el campo, por ejemplo-, otras veces no lo son tanto y pueden existir relaciones entre variables difíciles o imposibles de identificar sin técnicas avanzadas.

Con un modelo de data mining predecimos el riesgo de forma mucho más precisa, lo cual permite ajustar mejor los precios de las primas y en consecuencia disminuir costes y aumentar beneficios. Para construir estos modelos predictivos los clientes son segmentados en grupos homogéneos según el fin que queramos conseguir: identificar factores de riesgo, comportamiento, beneficio… Estudiando estos segmentos obtendremos información sobre las características de los grupos que nos ayudará a determinar los riesgos o comportamientos de sus componentes. A la vez, sobre estos segmentos se aplican modelos predictivos que nos ayudan a obtener más información sobre el comportamiento de cada grupo.

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