Característica 8. Ofrece flexibilidad de modelo
Tu solución BNPL debe ser un acelerador de la implementación y mejora del modelo, no un obstáculo. Un estudio de Rexer señala que el 61% de los científicos de datos esperan retrasos en la implementación del modelo. Los resultados de las encuestas indican que a menudo se necesitan semanas o meses para que los modelos puedan ponerse en marcha, y muchos de ellos nunca superan el proceso de implementación. 6 La solución tiene una serie de atributos que pueden ayudar a facilitar la implementación. Por ejemplo, recodificar un modelo alarga los tiempos programados, mientras que las soluciones independientes del modelo eliminan estos retrasos de recodificación y te ayudan a impulsar modelos más rápido. También significa que tu equipo puede trabajar en el lenguaje de modelado de su elección, no en el lenguaje que requiere tu tecnología. El reentrenamiento del modelo de aprendizaje automático también puede ser un punto de fricción. Ya sea que se base en los patrones de deriva del modelo o en un programa predeterminado, la conversión de los modelos puede ser un proceso que requiere mucho tiempo. Las soluciones que cuentan con capacidades de ML Ops que permiten volver a entrenar a los modelos en tiempo real pueden marcar una diferencia increíble en el desempeño de tus decisiones. Si tu empresa, al igual que muchas otras, enfrenta problemas ante la escasez de talento en ciencia de datos y podría beneficiarse del apoyo en la creación de modelos, debes optar por soluciones que ofrezcan modelos prediseñados o personalizados para mitigar el impacto que esa escasez tiene en tu organización. Puede ser una excelente manera de acelerar lanzamientos al mercado o realizar un cambio estratégico en tu estrategia de riesgo.
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