Dissertação

Debt Analytics: Proactive prediction of debtors in the telecommunications industry EVALUATED

As empresas de telecomunicações enfrentam, por vezes, novos clientes que subscrevem serviços sem real intenção de os pagar. Esta classe especial de clientes fraudulentos – nunca-pagadores – é responsável por perdas significativas nas receitas, apesar de constituir um subconjunto minúsculo de todos os clientes. Além de não pagarem as faturas mensais, são gastos recursos adicionais desnecessariamente, durante a subscrição, processos de CRM e gestão de cobrança. Esta tese foi desenvolvida em colaboração com uma empresa de telecomunicações, cujo objetivo é prever a população nunca-pagadores, consistindo em clientes pós-pagos que nunca irão pagar os serviços recém-subscritos. O principal desafio é prever o resultado, mesmo antes da conta de cliente ser ativa. Nessa altura, muito poucos dados ao cliente estão disponível para análise. Nesses casos, o primeiro mês de comportamento pode ser integrado, a fim de melhorar as previsões. A plataforma final é construída utilizando ferramentas de BI da Microsoft com base na metodologia CRISP-DM. O módulo de integração é responsável por carregar, limpar e sumarizar grandes quantidades de dados que fornecem informações sobre novos clientes. Em seguida, o módulo analítico seleciona um conjunto específico de atributos relevantes para treinar vários modelos preditivos. Esses modelos foram testados com clientes novos e calculou-se a probabilidade de nunca virem a pagar as suas dívidas. A exploração ad-hoc dos dados de entrada e resultados também é possível usando ferramentas como o Microsoft Excel, Power Pivot e Power View. A solução foi avaliada com recursos a métricas de desempenho utilizadas em data mining.
Telecomunicações, Fraude, Nunca-Pagadores, Data Mining, Modelo Preditivo, SQL Server

Novembro 20, 2015, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Francisco António Chaves Saraiva de Melo

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

José Alberto Rodrigues Pereira Sardinha

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar