<p><strong>Flujo de predicción de mora en facturas</strong><br>Este flujo tiene como objetivo aplicar el modelo predictivo previamente entrenado para estimar la probabilidad de mora en nuevas facturas. A diferencia del flujo de entrenamiento, aquí no se construye el modelo, sino que se utiliza el mejor modelo seleccionado para generar predicciones operativas.</p><p>El proceso se organiza en tres etapas principales:</p><p>1️⃣ Lectura de información</p><p>En esta fase se cargan dos elementos clave:</p><ul><li><p><strong>Modelo predictivo seleccionado</strong>, previamente entrenado y guardado durante el proceso de entrenamiento.</p></li><li><p><strong>Registros de facturas a evaluar</strong>, que corresponden a nuevas facturas o facturas activas para las cuales se desea estimar el riesgo de mora.</p></li></ul><p>Esto permite separar claramente la fase de entrenamiento de la fase de aplicación del modelo.</p><p>2️⃣ Preprocesamiento de datos</p><p>Antes de generar predicciones, se realiza el mismo tratamiento aplicado durante el entrenamiento para asegurar consistencia:</p><ul><li><p>Ajuste y normalización de fechas.</p></li><li><p>Cálculo de variables derivadas necesarias para el modelo (por ejemplo, variables históricas de comportamiento del cliente).</p></li></ul><p>Esta etapa es fundamental para garantizar que las nuevas facturas tengan la misma estructura y características que los datos utilizados para entrenar el modelo.</p><p>3️⃣ Predicción de mora</p><p>El modelo cargado se aplica sobre los registros preparados para:</p><ul><li><p>Predecir si la factura entrará en mora (clasificación binaria).</p></li><li><p>Calcular la probabilidad estimada de incumplimiento.</p></li></ul><p>El resultado final permite:</p><ul><li><p>Identificar facturas con mayor riesgo.</p></li><li><p>Priorizar gestión de cobranza.</p></li><li><p>Apoyar decisiones financieras basadas en probabilidad de incumplimiento.</p></li></ul><p>🎯 Resultado Final</p><p>El flujo genera, para cada factura evaluada:</p><ul><li><p>Clasificación de riesgo (Mora / No Mora).</p></li><li><p>Probabilidad asociada de mora.</p></li></ul><p>Esto permite integrar el modelo en procesos operativos reales, transformando el análisis predictivo en una herramienta práctica para la gestión de cartera y control financiero.</p>
Flujo de predicción de mora en facturas Este flujo tiene como objetivo aplicar el modelo predictivo previamente entrenado para estimar la probabilidad de mora en nuevas facturas. A diferencia del flujo de entrenamiento, aquí no se construye el modelo, sino que se utiliza el mejor modelo seleccionado para generar predicciones operativas.
El proceso se organiza en tres etapas principales:
1️⃣ Lectura de información
En esta fase se cargan dos elementos clave:
Modelo predictivo seleccionado, previamente entrenado y guardado durante el proceso de entrenamiento.
Registros de facturas a evaluar, que corresponden a nuevas facturas o facturas activas para las cuales se desea estimar el riesgo de mora.
Esto permite separar claramente la fase de entrenamiento de la fase de aplicación del modelo.
2️⃣ Preprocesamiento de datos
Antes de generar predicciones, se realiza el mismo tratamiento aplicado durante el entrenamiento para asegurar consistencia:
Ajuste y normalización de fechas.
Cálculo de variables derivadas necesarias para el modelo (por ejemplo, variables históricas de comportamiento del cliente).
Esta etapa es fundamental para garantizar que las nuevas facturas tengan la misma estructura y características que los datos utilizados para entrenar el modelo.
3️⃣ Predicción de mora
El modelo cargado se aplica sobre los registros preparados para:
Predecir si la factura entrará en mora (clasificación binaria).
Calcular la probabilidad estimada de incumplimiento.
El resultado final permite:
Identificar facturas con mayor riesgo.
Priorizar gestión de cobranza.
Apoyar decisiones financieras basadas en probabilidad de incumplimiento.
🎯 Resultado Final
El flujo genera, para cada factura evaluada:
Clasificación de riesgo (Mora / No Mora).
Probabilidad asociada de mora.
Esto permite integrar el modelo en procesos operativos reales, transformando el análisis predictivo en una herramienta práctica para la gestión de cartera y control financiero.
