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El banco necesitaba entender cómo reaccionan sus clientes al spread en créditos empresariales. Cada operación tiene montos, riesgos y condiciones distintas, lo que dificulta definir un pricing adecuado.
La SoluciónDesarrollamos un modelo de elásticidad de precios que clasifica a los clientes según su sensibilidad al spread. Esto permite apoyar decisiones de pricing basadas en datos y operaciones comparables.
El banco necesitaba proyectar la evolución del spread para apoyar decisiones comerciales y de pricing. Su comportamiento depende tanto de su historia como del entorno macroeconómico.
La SoluciónDesarrollamos un modelo de forecast con variables exógenas macroeconómicas para anticipar la evolución del spread en distintos escenarios. Esto permitió incorporar señales económicas a la toma de decisiones.
El banco enfrentaba un alto volumen de consultas internas relacionadas con procesos, normativas y productos. La información se encontraba distribuida en múltiples fuentes y generando tiempos de respuesta elevados.
La SoluciónDesarrollamos un agente IA basado en modelos de lenguaje, capaz de responder consultas en lenguaje natural y acceder a información interna del banco. Esto permitió automatizar la atención de consultas frecuentes.
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