La Casa de la Moneda vende las monedas en estas condiciones para promover su difusión. Sin embargo, la Casa de la Moneda, evidentemente, pierde dinero, paga por el envío, y yo especularía  que también las comisiones de las tarjetas de crédito. Así que, aunque la Casa de la Moneda ejecuta este programa con buenas intenciones, se expone a la inflación del tráfico por  las compañías de tarjetas de crédito, por compañías de transporte / Post, y por todas las personas pueden beneficiarse de inflar el tráfico. Por supuesto, los infladores del tráfico no necesariamente promoverán la circulación de monedas de 1 dólar, pueden ir al banco y depositarlas (por lo general con algún costo – pero si el beneficio es mayor que el costo…)
Este tipo de situación es típica en el mercado de las telecomunicaciones y del entretenimiento, muchas veces el CSP decide hacer algo con margen negativo con el fin de promover algo, esto está bien siempre y cuando el CSP está consciente del riesgo de que esto sea aprovechado por los demás, y el CSP sigue atentamente el comportamiento y  es capaz de tomar acciones rápidas para detener la perdida en caso que sea mayor que la anticipada. La situación es mucho más problemática cuando los CSP hacen algo con un margen negativo, sin intención. Aseguramiento de Ingresos y la Gestión de Fraude deben vigilar cuidadosamente los márgenes, descubrir situaciones de arbitraje, y supervisar su impacto en el comportamiento de clientes / socios.

Disfrute de sus Millas, y si usted compra las monedas, sea un buen ciudadano, circúlelas.

Gadi

Millas for free – the importance of

Me pregunto entonces, la gente como Lee, Dave y otros profesionales del AI en todo el mundo están haciendo un trabajo increíble, la recuperación de grandes cantidades de dinero. Obviamente  estos ahorros/ganancias se calculan de alguna manera,  ya sea ” el importe de la fuga que encontraron”, “sólo el importe de la fuga que fueron capaces de re-facturar “, o tal vez ” esta cantidad, menos el costo de la recuperación “, o ” alguna proyección de lo que se hubiera perdido si la AI no hubiera encontrado el problema “, o lo que sea. No estoy tratando de defender un cálculo determinado; estoy desorientado por qué algunas personas piensan que es malo el cálculo de estos beneficios de la AI se haga de acuerdo a un estándar aceptado por la industria.

Tal vez no me equivoque, después de todo, la gente hace el cálculo de los beneficios de la AI, y si lo hacen, tal vez un conjunto de parámetros estándar, cuyo cálculo este bien definido será útil para todos.

En la actualidad RA se encuentra en una situación paradójica, está amenazada por su propio éxito. La excesiva simplificación  y limitaciones metodologías de medición de beneficios, llevan a algunas personas a conclusiones absurdas como que las “buenas prácticas proactivas de RA, que reducen significativamente las fugas, muestra y prueba que el RA no es necesario” – ver mi post anterior. 2011 será el año en que la industria desarrollara y adoptara nuevos modelos y mejores prácticas que permitan cuantificar la contribución del RA al CSP de nuevas maneras – en este sentido 2011 será el comienzo de una revolución en RA.

Espero que todo el mundo haya tenido un gran 2010, y deseo a todos un aun mejor 2011.

RM es la disciplina más veterana, RA es la disciplina nueva, sin embargo, cuando la RA creció, había tanta fruta dispersa, tantos dólares en el piso a recoger por RA sin esfuerzo en la recuperación de varios millones de dólares. Esta situación se mantiene en muchos operadores y para muchos servicios y productos nuevos. Pero empezamos a ver que varios departamentos RA son más proactivos, no sólo en la detección de fugas, sino prevenirlos. Sin embargo, cuando se previene, se detectaran menos fugas y recuperara menos ya que se previno impidió.

Es problemático ir a su jefe o directorio y decir que mi trabajo está bien hecho por lo tanto se verán malos resultados en los principales parámetros que utilizan para medirme (detección y recuperación). Es aún más problemático si usted no puede ofrecer un nuevo parámetro aceptable para medirlo.

Este fue uno (y no necesariamente el más importante) de las motivaciones para el desarrollo del modelo de cobertura por el TMF. Ahora RA puede reportar sobre la extensión y la calidad de la cobertura. Sin embargo, esto conduce al siguiente paso, unir esta cobertura con el riesgo, haciendo que se pueda hablar sobre el impacto de la cobertura de RA sobre el riesgo residual (o reducción del riesgo). En estos días estamos trabajando en el TMF en la construcción de dicho modelo. Este modelo permitirá la RA (y despues FM) hablar el mismo idioma que RM.

Creo que en los próximos años será no menos importante reportar la contribución de RA a la mitigación de riesgos, que reportar las fuga que se encuentran y su recupero

Me guste o no, y a mí no me gusta, la mayoría de los CSP miden hoy al departamento de Aseguramiento de Ingresos, principalmente por dos factores, detectar y recupero de fugas. En algunos CSP, los más avanzados y maduros, se añade un tercer factor, prevenir fugas. La cuantificación de estos factores se realiza de manera diferente en diferentes CSP. En el   TM Forum team action week , que tendrá lugar el próximo enero en París, uno de los temas principales del equipo será proponer las mejores prácticas y estándares de facto para estas tres mediciones. Creo que en los próximos dos años esto cambiara y un cuarto factor no menos importante será medir la contribución de Aseguramiento de Ingresos a la mitigación de Riesgos. En la reunión de usuarios de cVidya, hice una breve presentación sobre el modelo de cobertura de Aseguramiento de Ingresos del TM Forum (aún en desarrollo – pueden encontrar un poco de material y un video aquí , y si quieren información más actual por favor envíeme un correo electrónico– gadi.solotorevsky@cvidya.com ). Expliqué cómo el modelo de cobertura de Aseguramiento de Ingresos se utilizará para medir el impacto de sus controles en la mitigación de riesgos (por ejemplo, la contribución a la reducción del riesgo residual). Este concepto fue aceptado con fuerte aprobación. También, me alegre ver la presentación Morisso Taieb’s

Obviamente, las actividades de Aseguramiento de Ingresos y gestión de fraude impactan en los riesgos residuales desde sus primeros días, pero hasta hace poco, hasta lo que conozco y entiendo,  nadie cuantifico o midió su impacto. Esto está cambiando, por lo menos en el área de Aseguramiento de Ingresos, e impactara sus metodologías, herramientas, indicadores clave de rendimiento, etc. Esto también afectará la forma en que los CSP ven el papel Aseguramiento de Ingresos! El modelo de cobertura de Aseguramiento de Ingresos que está desarrollando el equipo del TM Forum permitirá iniciar esta nueva era con acordados métodos de medición. Estimo que en el futuro ocurrirán  cambios similares en la gestión de Fraude.

Como parte de mis presentaciones he contactado  20 operadores en todo el mundo para averiguar cuánto dinero me costará utilizar los servicios de roaming de datos durante mi estadía en Río.

Asumí un consumo de 4 horas de video por día (todos los CSP convencen a los clientes de utilizar una gran cantidad de datos a nivel local, por ejemplo, ver video en el Smartphone) según distintas fuentes (1, 2) 1 minuto de streaming video en YouTube de calidad estándar consume entre 1-2 MB. Así que 4 horas de uso consumen alrededor de 360 MB de datos, multiplicado por 7 días da más o menos 2,5 GB.

Una práctica común es que los CSP ofrecen paquetes de datos en roaming, y que el precio de un MB en el paquete es mucho más barato que fuera del paquete. Sin embargo, el paquete más grande que fui capaz de encontrar sólo cubría 500 MB por mes, utilizando este paquete mi pago será de unos 16.000 euros, usando otro paquete el costo subiría a 33.000 euros.

Es entonces comprensible por que la regulación europea intervino. Uno de las medidas que tomo fue el imponer a los CSP a colocar un monto máximo de los gastos de data de roaming por usuario.

Ciertamente, un CSP que está dispuesto a permitir a los usuarios con cuentas regulares de 100 euros, pasar a 33K euros en roaming, está haciendo algo mal.

CSPs deberían tomar medidas para proteger a sus clientes de “”bancarrota”” por ver su show favorito de TV mientras viajan, especialmente cuando existen opciones tecnológicas, como lo demuestran los recientes cambios en Europa.

En cuanto a mí, creo que me abstendré de mis programas favoritos de televisión mientras este en Brasil

La primera opción, utilizando el teléfono celular como un monedero electrónico significa, en esencia, que el teléfono se puede utilizar en lugar de la tarjeta de crédito tradicional.

La segunda opción, usar el teléfono celular como un lector de tarjetas de crédito, permite al titular del teléfono aceptar pagos de tarjetas de crédito tradicionales o de un monedero electrónico. Las versiones más antiguas de este enfoque requieren ya sea conectar el teléfono a un lector de tarjetas externo, o usar el teléfono como un terminal en el que se inserta la información manualmente, lo que limitaba su popularidad.

Una visión más reciente es el de integrar la lectura de la tarjeta de crédito directamente en el Smartphone, ya sea mediante procesamiento de imágenes, o mediante la integración de un RFID / NFC Reader en el Smartphone que permite leer tarjetas de crédito con las etiquetas RFID.

La visión es que al utilizar el teléfono inteligente como un lector de tarjetas que podrá reemplazarán también muchas de las transacciones que hasta hoy era posible solo efectuar en efectivo. Por ejemplo, Bob y Sarah van a un restaurante, Bob paga por la comida con su tarjeta de crédito. Sarah quiere devolver la mitad de la suma a Bob, pero Sara no lleva dinero en efectivo, por lo que Sarah le da a Bob su tarjeta de crédito, Bob escanea la tarjeta usando su Smartphone, y cobra los gastos de Sarah por la mitad del costo de la cena.

Proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) esperan beneficiarse significativamente de estas transacciones financieras y no servir sólo como una tubería de descarga, y están trabajando en conseguir una posición destacada. Por ejemplo según Bloomberg AT & T, Verizon y T-Mobile EE.UU. están planeando una empresa para desplazar a tarjetas de crédito y de débito con Smartphone. Al mismo tiempo vemos que muchas empresas de diferentes segmentos, están entrando en el dominio de pago por móvil, por ejemplo, Apple, PayPal y Visa

Pagos por teléfono celular es un gran mercado con un enorme potencial, CSP, fabricantes de aparatos y  empresas de crédito de pagos se están esforzando para conseguir una posición de liderazgo, porque como dice la canción el (segmento) ganador se lo lleva todo.

Imagínense un mundo en el que todos los pagos se realizan mediante los teléfonos, pero ni las empresas de tarjetas de crédito ni los el CSP no ve un centavo de estas transacciones y los únicos que se benefician son los fabricantes de aparatos.

Todo esto da lugar a muchos nuevas “oportunidades” para la fuga de ingresos y el fraude. Sin embargo esta vez las fugas no será minutos, sino dinero efectivo. La pregunta es qué va a pasar en primero, las empresas perderán mucho dinero y sólo después se darán cuenta de que tienen que adoptar y adaptar el AI y las normas de prevención de fraude de la industria de las telecomunicaciones junto con el las mejores prácticas contra fraude del mundo financiero, o van a aprender de la experiencia de los demás y lo hará de forma proactiva. Días dirán!

Diciendo esto, por favor tenga en cuenta que la combinación de modelos de data mining no es trivial, y debe hacerse con cuidado y comprensión, por ejemplo, debe tener cuidado de evitar el sesgo causado por los modelos redundantes.

Descargo de responsabilidad – a pesar de mis buenas predicciones, no les recomiendo de ninguna manera las apuestas, el resultado casi seguro, incluso si se utiliza un método muy sofisticado, es que usted perderá (en caso contrario el juego y la apuesta no serian una industria tan grande)

Hasta la próxima copa del mundo, viva España!
Gadi

El data mining es a menudo usado para identificar o predecir un fenómeno, por ejemplo, identificar el fraude o predecir el riesgo elevado de bajas de clientes. Sin embargo, ante los mismos datos, diferentes modelos de data mining pueden predecir resultados diferentes. Este es el caso, incluso si cada uno de los modelos fue construido por un experto. Uno de los enfoques es tratar de seleccionar su predicción por consenso, en lo básico se prevén que los clientes que fueron identificados como un alto riesgo por la mayoría de los modelos son un riesgo real.

Lo positivo  es que usted no tiene que comprender por qué y cómo cada uno de los modelos hizo su predicción con el fin de obtener el resultado del consenso. (OK, no es tan simple, debe tener cuidado de no tener prejuicios por la duplicación de modelos idénticos o similares – pero los expertos en data mining también merecen ganarse la vida)

¿Que tiene que ver esto con el fútbol? En lugar de modelos de data mining, tome las probabilidades que aparecen en  varios sitios de apuestas en el internet, y las use para hacer mi apuesta. Les diré en un mes, si me fue suficiente para ganar la contienda interna de cVidya.

Descargo de responsabilidad: las siguientes predicciones fueron hechas usando solo un poco de matemática, y de ninguna manera representan mis preferencias personales. Y por supuesto que no podre garantizar que sean correctas, todo lo contrario, existe una alta probabilidad que sean incorrectas.

Llegar a los cuartos de final: España, Inglaterra, Argentina, Brasil, Italia, Holanda, Alemania, y Francia.
Alcanzar las semifinales: España, Inglaterra, Argentina, Brasil
Llegar a la final: España,  Brasil
Campeón: España
Goleador: Villa de España

Ahora piensa en las oportunidades, en ver un Clásico entre el Real y el Barça (fútbol español, por supuesto) en 3D. Wow! Ahora piensa en cámaras instaladas en los jugadores, y viendo el juego en 3D, desde la perspectiva de Messi.

¿Tiene esto algo que ver con el Aseguramiento de Ingresos? Pues sí, nuevas tecnologías, dan lugar a nuevos servicios, que eventualmente llevan a nuevos esquemas de facturación, que traerán nuevos desafíos al Aseguramiento de Ingresos. Por ejemplo, Ud. pagó por ver el juego desde la perspectiva del jugador A, pero este jugador fue reemplazado, ¿y ahora qué, que hacer para verificar que la facturación es correcta. ¿Qué pasa con el porcentaje correcto de comisión al el jugador, su equipo, etc.? Ahora piénsalo cuando esto debe ser en tiempo real…

Nosotros, los profesionales de Aseguramiento de Ingresos, luego de disfrutar del partido como Messi lo ve, debemos desarrollar nuevas técnicas que se adapten a las nuevas realidades.