{"id":25893,"date":"2023-06-21T01:16:30","date_gmt":"2023-06-21T04:16:30","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/presenting-precog-nubanks-real-time-event-ai\/"},"modified":"2025-03-27T16:18:52","modified_gmt":"2025-03-27T19:18:52","slug":"presentamos-precog-la-ia-de-eventos-en-tiempo-real-de-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/presentamos-precog-la-ia-de-eventos-en-tiempo-real-de-nubank\/","title":{"rendered":"Presentamos Precog, la IA de Eventos en Tiempo Real de Nubank"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em><em>Escrito por Cristiano Breuel, Gabriel Bakiewicz, George Salvino, Mariana Sant&#8217;Anna, Luana Campos, Cinthia Tanaka, Pedro Chaves, Allan Garc\u00eda, Kevvin Sahdo, Tan Mukhopadhyay<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imagina un mundo en el que tu llamada a tu banco sea atendida instant\u00e1neamente por un agente experto que resuelve r\u00e1pidamente tu problema. Ya no tendr\u00e1s que navegar por men\u00fas tediosos, escuchar grabaciones interminables o ser transferido de un agente a otro. Para muchos clientes de Nubank, esto no es un sue\u00f1o lejano sino una realidad, gracias a nuestra IA de eventos en tiempo real, Precog.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este art\u00edculo, echamos un vistazo al recorrido de Nubank durante la \u00faltima d\u00e9cada, desde una empresa de un solo producto a una potencia financiera multiproducto que opera en tres pa\u00edses, que motiv\u00f3 el desarrollo de Precog, y detallamos la arquitectura de su sistema, algunos de los desaf\u00edos t\u00e9cnicos que enfrentamos y los resultados que logramos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Antecedentes<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde que Nubank comenz\u00f3 hace diez a\u00f1os, utilizamos el aprendizaje autom\u00e1tico para tomar decisiones, comenzando con la suscripci\u00f3n de cr\u00e9ditos. Cient\u00edficos de datos altamente capacitados crearon algunos de los modelos de mejor rendimiento para prepararnos para un \u00e9xito sin precedentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, en aquel entonces \u00e9ramos una empresa de un solo producto, en un solo pa\u00eds, y atend\u00edamos a usuarios bastante homog\u00e9neos. Mucho ha cambiado desde entonces, tanto dentro de Nubank como en el resto del mundo. Nubank ahora opera en tres pa\u00edses y ofrece m\u00e1s de diez productos financieros diferentes (por ejemplo, cuentas corrientes\/de ahorro, inversiones, seguros) a una gran parte de la poblaci\u00f3n. Este ritmo y escala de cambio y complejidad han hecho que sea casi imposible para algunos equipos de Ciencia de Datos mantenerse al d\u00eda, especialmente los equipos horizontales, como Customer Excellence, que se encarga del soporte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mientras tanto, en el mundo exterior, la IA dio grandes pasos gracias a las nuevas arquitecturas de modelos y al surgimiento del paradigma del modelo b\u00e1sico. A finales de 2021, comenz\u00f3 a tomar forma una visi\u00f3n para hacer IA en Nubank en esta nueva realidad. Decidimos comenzar con nuestras plataformas de atenci\u00f3n al cliente, cuyas responsabilidades incluyen predecir las necesidades de atenci\u00f3n al cliente en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Motivaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nubank est\u00e1 organizado en varias unidades de negocio, que a su vez ofrecen muchos productos y funcionalidades, implementados como microservicios independientes. El resultado es un entorno descentralizado que permite a los equipos moverse de forma r\u00e1pida e independiente. Tambi\u00e9n significa que puede resultar complicado tener una visi\u00f3n completa del cliente en todos estos productos. Tradicionalmente, nos bas\u00e1bamos en el conocimiento empresarial para pensar en funciones que podr\u00edan ser \u00fatiles para modelos espec\u00edficos y luego busc\u00e1bamos datos en toda la organizaci\u00f3n para crear esas funciones. A medida que nuestra cartera de productos y nuestra complejidad crecieron, se volvi\u00f3 m\u00e1s dif\u00edcil mantener el ritmo y nuestros modelos comenzaron a quedarse atr\u00e1s de la evoluci\u00f3n del producto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para abordar este problema de manera fundamental, necesit\u00e1bamos automatizar y ampliar el procesamiento de datos en tiempo real y la ingenier\u00eda de funciones para admitir muchas l\u00edneas de productos y casos de uso. Ah\u00ed es donde entr\u00f3 Precog.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Representaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La idea clave detr\u00e1s de Precog es que los eventos de los clientes (por ejemplo, flujo de clics en aplicaciones, transacciones) se pueden codificar como una secuencia de s\u00edmbolos. Esto significa que podemos utilizar t\u00e9cnicas que se desarrollaron originalmente para el procesamiento del lenguaje natural, como <a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/crash-course\/embeddings\/video-lecture\">incrustaciones<\/a> y modelos de secuencia, para comprender y predecir las necesidades de los clientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La fuente m\u00e1s rica de datos que nos faltaban en nuestros modelos era el flujo de clics de nuestra aplicaci\u00f3n, as\u00ed que ah\u00ed es donde decidimos comenzar. Estos datos son recopilados por un sistema interno que recibe eventos de la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil de Nubank y otras fuentes, a trav\u00e9s de una API flexible.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El principal desaf\u00edo con estos datos es la falta de una estructura obligatoria entre los diferentes equipos de productos. Cada registro se identifica mediante un nombre de m\u00e9trica y un JSON con pares de atributo\/valor, todos los cuales est\u00e1n determinados por los ingenieros que implementan cada flujo. Para evitar cuellos de botella en el desarrollo, no existe una gobernanza centralizada y estos valores pueden cambiar r\u00e1pidamente con cada actualizaci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para manejar estos datos semiestructurados, Precog convierte los registros en secuencias de identificadores basados en texto, mientras elimina s\u00edmbolos poco frecuentes, como identificaciones \u00fanicas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/ajk1swML-kpuq2Rt_Z9hVveoYLWDQRlx71_6Orj6uPW4QJDLe2obPU-0dlA_Iuzv-a50nR30yvno8-DYTmrNQGE8bypFRLqHRmAYQHaxY0JZx5tvlo8BrNLP6NPw2ow8TLRk6DAYRuMoQvX4Jkr0-A\" alt=\"Interface gr\u00e1fica do usu\u00e1rio, Texto, Aplicativo, Email\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hay muchas formas posibles de aprender de estas representaciones de cadenas, con diferentes niveles de complejidad. Quer\u00edamos algo que no estuviera vinculado a ning\u00fan dominio en particular, para que pudiera reutilizarse f\u00e1cilmente en diferentes modelos. Siguiendo nuestro enfoque habitual de empezar de forma sencilla para evaluar r\u00e1pidamente el valor de una soluci\u00f3n, decidimos representar a los clientes con una bolsa de palabras con los s\u00edmbolos de sus eventos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Precog aprende las incorporaciones de los eventos de manera autosupervisada, utilizando el aprendizaje contrastivo. Un conjunto de eventos de un cliente se coloca como ancla, con un \u00fanico evento eliminado aleatoriamente para que sirva como muestra positiva, mientras que otros eventos que no ocurren para ese cliente se muestrean aleatoriamente como negativos. El aprendizaje contrastivo intenta minimizar la distancia entre el ancla y las muestras positivas y al mismo tiempo maximizar la distancia a las muestras negativas. Al final, se produce un vector para cada s\u00edmbolo del vocabulario y los agregamos para obtener la representaci\u00f3n del cliente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Arquitectura del sistema<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El componente principal de Precog es un canal para entrenar incorporaciones de eventos\/clientes y luego incorporar las incrustaciones aprendidas en modelos posteriores en el momento de la capacitaci\u00f3n y el servicio. Para entrenar las incrustaciones, utilizamos la <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/StarSpace\">biblioteca Starspace<\/a>, que proporciona una implementaci\u00f3n flexible y eficiente para aprender cualquier incrustaci\u00f3n de entidades.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/WrupSnDElqVFu8zaFrfRh7ihqDgrZhTJbPfUE5T73d3-Jn1S-Mip8O1Pbd75h90ON2lWUeMDP-_htdvKEdvlQcy_YV2r6qEaw9NdYLzphCJTcX_NosLqz_2lEgkAGqK89gr3ychqKjgeRmkxudWDSA\" alt=\"Diagrama\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para entrenar un modelo descendente, tomamos registros codificados por identificadores de clientes an\u00f3nimos y marcas de tiempo, junto con las etiquetas que queremos predecir y cualquier otra caracter\u00edstica, y los unimos con los conjuntos de eventos relevantes. Por ejemplo, para predecir el motivo de contacto de una llamada de atenci\u00f3n al cliente, tomamos los eventos de ese cliente de la ventana de eventos anterior a la llamada y el motivo de contacto clasificado por los agentes.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/vkcKZbR6cJ4gX5TKxdwTVccROG63ZAdEWHlI4GbUqxCTcqSbPgLiSjueN797_3zv4cf69on3ng3lRYARfKvw_st2G8SjP1UFGiHpnhWcmxyMGNVUcKBIDnnXi7nB-BEFxxSA9EVUIQgL2T9iXVE34A\" alt=\"Diagrama\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En tiempo de ejecuci\u00f3n, un microservicio de consumidor de eventos (implementado en nuestro lenguaje can\u00f3nico de servicios comerciales, Clojure) transforma los datos sin procesar del evento en un formato de cadena y los almacena en un almacenamiento temporal de baja latencia (Redis). En el momento de la entrega, el microservicio del modelo descendente (integrado en Python) recupera eventos relevantes del cach\u00e9, calcula incrustaciones y las utiliza como caracter\u00edsticas para un modelo de clasificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Desaf\u00edos t\u00e9cnicos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Identificar la ventana \u00f3ptima para los eventos: <\/strong>Nuestro enfoque de modelado actual no tiene en cuenta el orden o la edad de los eventos, por lo que notamos que aumentar la ventana de eventos reduc\u00eda el rendimiento del modelo, porque los eventos m\u00e1s relevantes tienden a ser recientes. Sin embargo, reducir demasiado la ventana disminuir\u00eda nuestra cobertura, ya que es posible que muchos clientes no hayan interactuado con la aplicaci\u00f3n recientemente. Despu\u00e9s de realizar varias pruebas, por ahora nos decidimos por una ventana de 3 horas, pero tenemos la intenci\u00f3n de explorar mejores formas de seleccionar eventos que equilibren la cobertura y la precisi\u00f3n, incluidas formas de incorporar informaci\u00f3n sobre la edad del evento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Volumen y costo de datos: <\/strong>El volumen de estos datos es bastante grande, por lo que anticipamos que los costos de almacenamiento ser\u00edan un problema. Planeamos mantener los datos preparados en un almacenamiento de baja latencia solo durante el tiempo que fuera necesario para la inferencia (los datos hist\u00f3ricos sin procesar ya se guardan en un almacenamiento de alta latencia). Para facilitar la implementaci\u00f3n, nuestra primera versi\u00f3n utiliz\u00f3 una base de datos de valores clave de baja latencia con soporte integrado para la limpieza del tiempo de vida (AWS DynamoDB). Sin embargo, el enorme volumen de eventos a almacenar y la cantidad de escrituras y lecturas hac\u00edan que el costo fuera prohibitivo. Luego cambiamos a una base de datos en memoria (Redis), lo que hizo que la implementaci\u00f3n fuera un poco m\u00e1s compleja, pero redujo el costo a una peque\u00f1a fracci\u00f3n de la versi\u00f3n original, lo que hizo que la soluci\u00f3n fuera rentable.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Necesidad de reentrenamiento frecuente:<\/strong> Dado que las definiciones de eventos cambian con frecuencia por las razones mencionadas anteriormente, tambi\u00e9n debemos volver a entrenar las incorporaciones con frecuencia. Sin embargo, volver a entrenar las incorporaciones significa que tambi\u00e9n debemos volver a entrenar los modelos posteriores que dependen de ellas. Nuestra soluci\u00f3n para este problema es proporcionar un proceso de reentrenamiento estandarizado que los modelos posteriores puedan adoptar f\u00e1cilmente para reentrenarse peri\u00f3dicamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resultados<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nuestra primera aplicaci\u00f3n de Precog es el enrutamiento de llamadas telef\u00f3nicas, a trav\u00e9s de un modelo descendente que utiliza las incorporaciones del cliente y otras caracter\u00edsticas para clasificar el producto con el que el cliente necesita ayuda con mayor probabilidad. Si el modelo es lo suficientemente seguro, el sistema dirige a los clientes directamente a los especialistas. De lo contrario, hablar\u00e1n con agentes generalistas, quienes podr\u00e1n trasladarlos a especialistas si no pueden manejar el problema por s\u00ed mismos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/0RDAiG-zYKI1qCZ4h-FaroUf2Zl50dflRDE_pwamCChuWgupvad4tgHazH_HG7h5R5IrqOTc68KCw4fS-XEStdKNra-Faeh9iefcyw8FUMTqUL-YVH0roBUAIBPhMAzBNLie95cQ9nnRPHekKWVNMA\" alt=\"Diagrama\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al agregar la integraci\u00f3n de Precog, logramos aumentar el volumen de llamadas que se enrutan correctamente a agentes especializados sin necesidad de la entrada del cliente en m\u00e1s del 50%, en comparaci\u00f3n con el modelo anterior. Esto result\u00f3 en reducciones significativas en el tiempo para resolver problemas y aumentos en la satisfacci\u00f3n del cliente. Hubo mejoras en todos los productos que probamos, pero notamos que las mayores ganancias ocurrieron en productos m\u00e1s nuevos para los cuales a\u00fan no hab\u00edamos implementado caracter\u00edsticas tradicionales. Esto confirma nuestra hip\u00f3tesis de que podemos reemplazar la laboriosa ingenier\u00eda de funciones con un enfoque m\u00e1s escalable.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/J2_yeQ0BOj7TaKyBykPGLkcRRLk4652Zyga-Mupav81kVrn0N88IAzAf-DDGP1J1JXv-yEY28YWcx8ANeNlISXfaWmDXAk5JhYjeqszEwJ6wnyjJ9ao5mU_TGbFB2Wq4pz3gletpUmPIAWn0vqlSFw\" alt=\"Gr\u00e1fico, Gr\u00e1fico de barras\n\nDescri\u00e7\u00e3o gerada automaticamente\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro beneficio de Precog es la reducci\u00f3n de la latencia. Para las funciones tradicionales, tuvimos que llamar a m\u00faltiples servicios REST y procesar los resultados, lo que result\u00f3 en una latencia alta en el peor de los casos. Con Precog, el tiempo para recuperar y procesar datos de eventos es mucho menor y m\u00e1s predecible, lo que resulta en una menor latencia general de entrega. La actualidad de los eventos (el tiempo entre el evento y estar disponible para servir) fue una preocupaci\u00f3n inicialmente, pero en la pr\u00e1ctica los vemos disponibles casi instant\u00e1neamente, lo que hace que este enfoque sea muy competitivo con la recuperaci\u00f3n REST sincr\u00f3nica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s de estas mejoras en el tiempo de ejecuci\u00f3n, tambi\u00e9n nos dimos cuenta de que existe un gran beneficio para el ciclo de desarrollo: agregar funciones de Precog a un modelo normalmente lleva un par de semanas, frente a meses para los enfoques tradicionales, lo que nos permite iterar y ofrecer valor a los clientes m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Actualmente estamos trabajando en otras aplicaciones para Precog, como recomendaciones de art\u00edculos de preguntas frecuentes y sugerencias de temas en la interfaz de soporte por chat. Adem\u00e1s, prevemos muchos m\u00e1s usos para \u00e9l en el futuro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Trabajo futuro<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto es solo el comienzo para Precog y la IA de representaci\u00f3n de clientes en Nubank. Hay varias v\u00edas prometedoras para seguir desarrollando esta tecnolog\u00eda y aplicarla a nuestros productos, como m\u00e1s fuentes de datos y t\u00e9cnicas de modelado mejoradas. Tambi\u00e9n tenemos la intenci\u00f3n de invertir en modelos de base adicionales para construir la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de la pila de inteligencia artificial para Nubank.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Comprende el futuro prometedor de Precog y la IA de representaci\u00f3n de clientes en Nubank<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":25151,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[778793308,2509,2508],"tags":[2510,2545,2544,2543],"class_list":["post-25893","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-research-es","category-data-analytics-es","category-data-science-machine-learning-es","tag-ciencia-de-los-datos","tag-ia-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-machine-learning-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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