{"id":28910,"date":"2024-04-02T21:12:53","date_gmt":"2024-04-02T21:12:53","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/nubank-ds-ml-meetup-82-a-deep-dive-into-optimization-models-in-practice\/"},"modified":"2024-04-02T21:24:06","modified_gmt":"2024-04-02T21:24:06","slug":"nubank-ds-ml-meetup-82-una-inmersion-profunda-en-los-modelos-de-optimizacion-en-la-practica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/nubank-ds-ml-meetup-82-una-inmersion-profunda-en-los-modelos-de-optimizacion-en-la-practica\/","title":{"rendered":"Nubank DS &amp; ML Meetup #82: una inmersi\u00f3n profunda en los modelos de optimizaci\u00f3n en la pr\u00e1ctica"},"content":{"rendered":"\n<p>Si alguna vez ha pensado en los fundamentos de los modelos de optimizaci\u00f3n y la programaci\u00f3n matem\u00e1tica, habr\u00e1 notado que a menudo est\u00e1n envueltos en una terminolog\u00eda compleja. Es fundamental desglosarlos para captar la esencia misma de estos conceptos. Por suerte, ha venido al lugar correcto.<\/p>\n\n\n\n<p>En la vasta extensi\u00f3n de la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico, pocos eventos capturan la esencia de la industria de manera tan clara como el DS &amp; ML Meetup de Nubank. La edici\u00f3n #82, celebrada el 26 de julio, se destac\u00f3 prominentemente, enfatizando sobre el tema <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>Modelos de optimizaci\u00f3n: Programaci\u00f3n Matem\u00e1tica en la Pr\u00e1ctica<span class=\"quotes\">\u2033<\/span>, y sobre Luiza Biasoto, la experta en el campo que nos gui\u00f3 en este complejo tema.<\/p>\n\n\n\n<p>En la conversaci\u00f3n organizada por Lucas Farias, Senior Data Scientist de Nubank, Biasoto habl\u00f3 sobre:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los fundamentos de los modelos de optimizaci\u00f3n y la programaci\u00f3n matem\u00e1tica;<\/li>\n\n\n\n<li>Un estudio de caso ficticio sobre el cr\u00e9dito a plazos, para comprender el tema en un escenario del mundo real;<\/li>\n\n\n\n<li>Modelado e interpretaci\u00f3n de resultados;<\/li>\n\n\n\n<li>Y las ventajas de la optimizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe loading=\"lazy\" class=\"youtube-player\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ASvxOTL_-qw?version=3&#038;rel=1&#038;showsearch=0&#038;showinfo=1&#038;iv_load_policy=1&#038;fs=1&#038;hl=es-ES&#038;autohide=2&#038;wmode=transparent&#038;listType=playlist&#038;list=PLfqo9_UMdHhYi6edz_uCRVDZASyp4Nj2e\" allowfullscreen=\"true\" style=\"border:0;\" sandbox=\"allow-scripts allow-same-origin allow-popups allow-presentation allow-popups-to-escape-sandbox\"><\/iframe><\/span>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>\u00bfInteresado? \u00a1Siga leyendo el art\u00edculo a continuaci\u00f3n!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comprendiendo el poder de la optimizaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Hoy en d\u00eda, los datos no son s\u00f3lo n\u00fameros; son el catalizador que impulsa las decisiones, pronostica tendencias y crea modelos de negocio sostenibles. La optimizaci\u00f3n, el proceso de hacer el mejor uso de los recursos disponibles, se encuentra en el coraz\u00f3n de esta revoluci\u00f3n de los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Ya no se limita a debates acad\u00e9micos complejos: la optimizaci\u00f3n se ha convertido en una soluci\u00f3n del mundo real para innumerables desaf\u00edos empresariales, especialmente en finanzas.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestra oradora principal de este encuentro, Luiza Biasoto, Lead Data Scientist de Nubank, es una experta en el campo de la Programaci\u00f3n Matem\u00e1tica con experiencia en Ingenier\u00eda de Software, Estrategia Crediticia, Ciencia de Datos e Investigaci\u00f3n de Operaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Con una destacada trayectoria acad\u00e9mica, graduada en Ingenier\u00eda Qu\u00edmica por la Poli-USP, donde actualmente cursa una maestr\u00eda en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica, adem\u00e1s de un MBA en Tecnolog\u00eda de Software, Luiza ha defendido la integraci\u00f3n de la programaci\u00f3n matem\u00e1tica en diversos modelos de negocios.<\/p>\n\n\n\n<p>Al ser un incondicional en el sector fintech, el compromiso de Nubank de aprovechar las fortalezas de la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico es encomiable. En una era dominada por las interacciones digitales, rastrear transacciones monetarias, predecir las preferencias de los clientes e identificar riesgos potenciales utilizando modelos matem\u00e1ticos avanzados no son solo estrategias; son imperativos.<\/p>\n\n\n\n<p>El atractivo de la optimizaci\u00f3n radica en su capacidad de convertir grandes cantidades de datos en estrategias \u00fatiles y reveladoras. La transici\u00f3n de sistemas tradicionales a modelos din\u00e1micos centrados en la optimizaci\u00f3n requiere una comprensi\u00f3n profunda de las herramientas y plataformas. Ya sea que hablemos de lenguajes de programaci\u00f3n populares como C#, Java o Python, o profundicemos en plataformas dedicadas como Pyomo, existe un rico conjunto de recursos que impulsan este cambio.<\/p>\n\n\n\n<p>La elaboraci\u00f3n de un modelo de optimizaci\u00f3n es una combinaci\u00f3n armoniosa de destreza matem\u00e1tica y aguda visi\u00f3n para los negocios. Son m\u00e1s que simples f\u00f3rmulas; se trata de asimilar los objetivos de negocio, incorporar limitaciones y dise\u00f1ar soluciones meticulosamente. Desde las sutilezas de la toma de decisiones en el \u00e1mbito crediticio expansivo, introduciendo innumerables variables y solucionadores, hasta el delicado equilibrio entre riesgo y recompensa, la construcci\u00f3n de modelos es una danza intrincada.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Caso de estudio sobre cr\u00e9dito a plazos<\/h2>\n\n\n\n<p>Para hacer nuestro viaje m\u00e1s tangible, Luiza present\u00f3 un caso de estudio ficticio sobre el cr\u00e9dito para la financiaci\u00f3n de veh\u00edculos. En este escenario, un cliente visita un concesionario de autom\u00f3viles, expresa inter\u00e9s en financiar un veh\u00edculo y espera la aprobaci\u00f3n o rechazo del banco con base en un conjunto espec\u00edfico de reglas crediticias.<\/p>\n\n\n\n<p>Navegar por el complejo panorama del riesgo crediticio, las tasas de inter\u00e9s y las aprobaciones de pr\u00e9stamos no es una tarea f\u00e1cil. Las instituciones financieras a menudo dependen de pol\u00edticas crediticias bien estructuradas para garantizar que logran el equilibrio adecuado entre la satisfacci\u00f3n del cliente y la mitigaci\u00f3n de riesgos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">El escenario<\/h3>\n\n\n\n<p>Imagine una matriz simple que cruce el riesgo del cliente, los t\u00e9rminos del pr\u00e9stamo (n\u00famero de cuotas) y los pagos iniciales. Cada celda de esta matriz representa el pago inicial m\u00ednimo requerido para que se apruebe una propuesta de pr\u00e9stamo.<\/p>\n\n\n\n<p>A modo de ejemplo, un cliente con <em>Riesgo B<\/em> que propone un pr\u00e9stamo con 60 cuotas y ofrece un pago inicial del 10% ser\u00eda rechazado ya que la p\u00f3liza exige un pago inicial del 20% para ese escenario en particular.<\/p>\n\n\n\n<p>Es esencial comprender que dichas pol\u00edticas no est\u00e1n escritas en piedra. Dependiendo del entorno econ\u00f3mico y de la estrategia de la instituci\u00f3n financiera, estas pol\u00edticas evolucionar\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo principal es maximizar el monto del pr\u00e9stamo aprobado sin superar el apetito de riesgo del banco o, en t\u00e9rminos simples, la tasa potencial de incumplimiento de los clientes aprobados. Si bien en nuestro ejemplo discutimos c\u00f3mo maximizar el valor aprobado, se puede reemplazar con cualquier indicador de rentabilidad relevante seg\u00fan el sector empresarial.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">El proceso<\/h3>\n\n\n\n<p>Para afinar o modificar una pol\u00edtica crediticia, las entidades siguen un flujo est\u00e1ndar:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lisis de l\u00ednea de base:<\/strong> comprender la pol\u00edtica actual (l\u00ednea de base) e identificar sus posibles deficiencias.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Simulaci\u00f3n inicial:<\/strong> utilizando datos hist\u00f3ricos de la propuesta (de los \u00faltimos 3 a 6 meses o cualquier per\u00edodo con datos suficientes), simule los resultados de la pol\u00edtica de referencia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis de escenarios:<\/strong> utilice herramientas (como Excel) para desglosar los datos: riesgo del cliente en filas, cuotas en columnas y luego revise cada celda para comprender su tasa de incumplimiento. Este paso ayudar\u00e1 a identificar las celdas que pueden relajarse (tasas de incumplimiento m\u00e1s bajas) o endurecerse (tasas de incumplimiento m\u00e1s altas).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modificaci\u00f3n y resimulaci\u00f3n de pol\u00edticas:<\/strong> seg\u00fan los conocimientos, modifique la pol\u00edtica y simule nuevamente. Este proceso iterativo contin\u00faa hasta que la pol\u00edtica alcanza los est\u00e1ndares deseados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Construyendo el Modelo de Optimizaci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora, construyamos nuestro modelo de optimizaci\u00f3n. En primer lugar, el problema que nos ocupa es crear una pol\u00edtica crediticia optimizada. Nuestro objetivo es maximizar el valor aprobado, manteniendo bajo control el l\u00edmite de riesgo del banco. As\u00ed es como lo modelamos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Par\u00e1metros: <\/strong>estos son los puntos de datos que conocemos, como los montos de los pr\u00e9stamos, la prefinanciaci\u00f3n, las posibles tasas de incumplimiento y el l\u00edmite de riesgo del banco.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Conjuntos: <\/strong>representan las dimensiones de nuestra p\u00f3liza, como riesgo del cliente, franjas de pago inicial y franjas de cuotas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Variables de decisi\u00f3n:<\/strong> aqu\u00ed es donde residen nuestras decisiones. Por ejemplo, podemos indicar si una celda de pol\u00edtica particular est\u00e1 <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>abierta<span class=\"quotes\">\u2033<\/span> o <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>cerrada<span class=\"quotes\">\u2033<\/span> con una variable binaria: &#8216;0&#8217; para cerrada y &#8216;1&#8217; para abierta.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Funci\u00f3n objetivo: <\/strong>nuestra meta, que en este caso es maximizar el monto del pr\u00e9stamo aprobado.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Restricciones:<\/strong> las ecuaciones matem\u00e1ticas que aseguran que respetamos el l\u00edmite de riesgo del banco.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La linealizaci\u00f3n de restricciones garantiza que nuestro modelo siga siendo solucionable con t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n est\u00e1ndar. Evitar las no linealidades (como dividir una variable entre otra) hace que el problema sea m\u00e1s manejable.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">En resumen<\/h3>\n\n\n\n<p>Hemos creado un modelo de programaci\u00f3n lineal entera mixta (MILP). \u00bfPor qu\u00e9 <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>entera mixta<span class=\"quotes\">\u2033<\/span>? Porque incluye decisiones binarias (ya sea aprobar o rechazar seg\u00fan varios criterios). Y es lineal porque nuestras ecuaciones involucran s\u00f3lo relaciones lineales.<\/p>\n\n\n\n<p>La construcci\u00f3n de tales modelos ofrece un enfoque anal\u00edtico y sistem\u00e1tico para tomar decisiones complejas en la gesti\u00f3n del riesgo crediticio. A medida que cambian los panoramas financieros, las instituciones armadas con t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n pueden adaptarse con mayor fluidez, asegurando que sigan siendo competitivas y reacias al riesgo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Descripci\u00f3n general del modelo<\/h2>\n\n\n\n<p>En el centro de nuestra discusi\u00f3n hay un diagrama de flujo que describe los elementos principales del modelo de optimizaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Entradas: <\/strong>incluyen un promedio semestral de propuestas, con informaci\u00f3n detallada y posibles tasas de incumplimiento para cada combinaci\u00f3n de grupo de riesgo, cuota y entrada. Se puede considerar como una tabla con aproximadamente 125 filas. Tambi\u00e9n hay un umbral de riesgo singular definido por el banco, que determina la tasa de incumplimiento m\u00e1xima permitida de los solicitantes aprobados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelo de riesgo:<\/strong> entre los grupos de riesgo (ABCDE), tenemos el modelo de riesgo, que esencialmente es un modelo de clasificaci\u00f3n predictivo. Este modelo predice la probabilidad de que un cliente incumpla. Agrupando estas probabilidades, podemos categorizar a nuestro p\u00fablico objetivo en grupos de riesgo estables y homog\u00e9neos. Cuanto m\u00e1s exigente sea el modelo a la hora de separar a los pagadores de los morosos, m\u00e1s estables ser\u00e1n estos grupos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Restricciones:<\/strong> en primer lugar, la tasa de incumplimiento aprobada debe ser inferior o igual al l\u00edmite de riesgo. Adem\u00e1s, por consideraciones de riesgo operativo, si se cierra una p\u00f3liza de mayor riesgo, tambi\u00e9n deber\u00eda cerrarse una de menor riesgo. Por ejemplo, si un cliente ofrece un pago inicial del 30% y otro ofrece solo el 10%, este \u00faltimo plantea un mayor riesgo operativo debido a una menor garant\u00eda. Por tanto, si se cierra la pol\u00edtica del 30%, la del 10% tambi\u00e9n deber\u00eda permanecer cerrada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Restricciones del riesgo operativo en la optimizaci\u00f3n: los desaf\u00edos<\/h2>\n\n\n\n<p>Cualquier herramienta potente viene acompa\u00f1ada de una buena cantidad de obst\u00e1culos, y la optimizaci\u00f3n no es una excepci\u00f3n. Navegar a trav\u00e9s de irregularidades dentro de los grupos de riesgo, manejar grandes conjuntos de datos y derivar soluciones que se alineen con los objetivos organizacionales presentan desaf\u00edos formidables. Pero, como atestiguar\u00edan los profesionales en el campo, estos desaf\u00edos tambi\u00e9n allanan el camino para la innovaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Resultados y an\u00e1lisis: los frutos de la optimizaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>Los beneficios de adoptar la optimizaci\u00f3n son m\u00faltiples. Ya sea la agilidad infundida por los m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n computacional o las m\u00e9tricas de rendimiento mejoradas despu\u00e9s de la introducci\u00f3n de restricciones, estos modelos validan la eficacia de la programaci\u00f3n matem\u00e1tica en escenarios del mundo real.<\/p>\n\n\n\n<p>La creaci\u00f3n de diferentes escenarios y su an\u00e1lisis a trav\u00e9s de una curva de Pareto puede ser una herramienta muy potente para encontrar qu\u00e9 escenario encaja mejor dentro de las estrategias de la empresa, desbloqueando insights de competitividad empresarial que s\u00f3lo son posibles gracias a la aplicaci\u00f3n de m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n en la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ramificaci\u00f3n: aplicaciones m\u00e1s all\u00e1 del sector crediticio<\/h3>\n\n\n\n<p>El alcance de la optimizaci\u00f3n se extiende mucho m\u00e1s all\u00e1 del \u00e1mbito crediticio. Numerosas industrias, desde la manufactura hasta la log\u00edstica, desde la atenci\u00f3n m\u00e9dica hasta el entretenimiento, pueden aprovechar el poder de la optimizaci\u00f3n. Ya sea para optimizar los procesos de producci\u00f3n, mejorar la eficiencia de la cadena de suministro o predecir el comportamiento del consumidor, las aplicaciones son amplias y variadas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Recursos y aprendizaje adicional: profundizando<\/h3>\n\n\n\n<p>El horizonte del conocimiento en este \u00e1mbito es vasto. Aquellos que deseen explorar m\u00e1s a fondo pueden sumergirse en una amplia gama de libros, como <span class=\"quotes\">\u2033<\/span><em>Programaci\u00f3n Matem\u00e1tica para la Optimizaci\u00f3n de Procesos<\/em><span class=\"quotes\">\u2033<\/span>, de Jorge Gut, participar en podcasts l\u00edderes en la industria, como <em>hipsters.tech<\/em>, o experimentar el aprendizaje pr\u00e1ctico con juegos, como el esclarecedor <em>Burrito Optimization Game<\/em> que ofrece Gurobi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El futuro llama<\/h2>\n\n\n\n<p>En esencia, la programaci\u00f3n matem\u00e1tica y los modelos de optimizaci\u00f3n simbolizan el futuro de la toma de decisiones basada en datos. A medida que generemos datos a la velocidad del rayo, las herramientas, metodolog\u00edas y plataformas que facilitan su interpretaci\u00f3n significativa ganar\u00e1n importancia.<\/p>\n\n\n\n<p>Nuestro m\u00e1s profundo agradecimiento a cada participante, orador principal y asistente entusiasta de la edici\u00f3n #82 de Nubank DS &amp; ML Meetup. Para aquellos que se lo perdieron o anhelan una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda, les invitamos a sumergirse en nuestro rico repositorio de fragmentos de c\u00f3digo de GitHub. Participe, critique y comparta sus ideas, ya que el aprendizaje colaborativo es el camino a seguir.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy en d\u00eda, los datos no son s\u00f3lo n\u00fameros; son el catalizador que impulsa las decisiones, pronostica tendencias y crea modelos de negocio sostenibles.<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":28903,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2509,2508],"tags":[2510,2563,2543,3173],"ppma_author":[2321],"class_list":["post-28910","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analytics-es","category-data-science-machine-learning-es","tag-ciencia-de-los-datos","tag-data-es","tag-machine-learning-es","tag-optimization-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Nubank DS &amp; 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