A lo largo de la entrevista, se tratan las siguientes cuestiones:
Presentación
Escenarios de lucha contra el fraude
Estudios que alertan sobre la incidencia del fraude en las pérdidas empresariales
Propuestas de Apara para la gestión de clientes y de márketing
Carencias de calidad de datos en las empresas: Malas prácticas
Qué sectores invierten más en la explotación de sus datos
¿Cómo es el proceso de definición de modelos predictivos con Apara?
Productos y soluciones propias de Apara: La familia dVelox
Objetivo: Enriquecer las reglas de negocio con análisis predictivo
Diferencias con la competencia: Aprendizaje automático, precisión y agilidad
Opciones de reporting: Alianza con MicroStrategy
Requisitos tecnológicos para implantar dVelox
Perfiles internos que participan en una implantación: Fases, tiempo y formación
Estrategia de comercialización
Modelos predictivos en SaaS
Clientes y ROI
Evolución Data Mining y expectativas de negocio