Smart Closing con AI

El clásico "ciclo de control" basado en los cierres mensuales está limitado en cuanto a la puntualidad (ya que suele ser un proceso manual que requiere mucho tiempo), el detalle (ya que trabaja sobre partidas agregadas) y el rendimiento (debido a los límites de las herramientas que se suelen utilizar, por ejemplo, MS Excel).

En este escenario, surge la necesidad de un cierre de datos reales más rápido y oportuno, y de unas predicciones fiables y frecuentes sobre el cierre a corto plazo (durante el mes).

Bip apoyó a TIM en el desarrollo de una plataforma automatizada y escalable basada en un motor de aprendizaje automático propio.

Smart Closing permite gestionar los datos históricos diarios de los principales indicadores de gestión que contribuyen al Margen de Servicio, automatizando la recuperación de todas las dimensiones de análisis relevantes (por ejemplo, precios/planes tarifarios, ofertas/promociones, segmentos de clientes, tipo de uso, ...) a través de RPA o de conexiones directas a la BD, comprobando la calidad global de los datos y aplicando correcciones cuando sea necesario.

El motor de previsión se basa en un servicio Auto-ML para acelerar el proceso de desarrollo y los resultados se presentan a través de cuadros de mando web de Power BI que satisfacen todas las necesidades ejecutivas y operativas.

La solución aportó muchas ventajas cualitativas y cuantitativas, como:

• Reducción progresiva del error en la predicción al acercarse el final del mes
• Reducción de los tiempos de procesamiento: pocas horas de cálculo en comparación con los 4-5 días que se dedicaban antes a los cálculos manuales
• Herramienta de fácil manejo para la visualización de los resultados
• Extracción automatizada de los datos reales de los sistemas Legacy mediante RPA