Nuestro enfoque para modelar datos financieros
Trabajamos con algoritmos de aprendizaje automático adaptados al contexto real de tu negocio. No prometemos fórmulas mágicas, sino análisis riguroso y modelos que evolucionan con tus necesidades.
Entender antes de actuar
Empezamos revisando tus datos históricos. No buscamos volumen sin más, sino calidad y coherencia. En 2024 trabajamos con una empresa del sector alimentario que tenía cinco años de registros contables, pero faltaban patrones de comportamiento estacional. Tardamos tres semanas en limpiar la información y estructurar lo que realmente servía.
Después viene la conversación. Nos sentamos contigo para entender qué decisiones tomas cada mes y qué variables te generan incertidumbre. A veces descubrimos que el problema no está donde pensabas inicialmente.
Tres fases que conectan con tu realidad
Preparación de datos
Limpiamos inconsistencias, rellenamos huecos con criterios estadísticos y normalizamos formatos. Si tus registros vienen de sistemas distintos, los unificamos. Esta etapa puede durar entre dos y cinco semanas según el volumen y la dispersión de la información.
Diseño del modelo
Seleccionamos algoritmos según el problema. A veces usamos regresiones lineales simples, otras redes neuronales más complejas. Entrenamos varios modelos en paralelo y comparamos resultados. No hay un único camino correcto, depende de tu contexto específico.
Validación y ajuste
Probamos el modelo con datos que no ha visto antes. Si las predicciones se desvían demasiado, ajustamos parámetros. Repetimos hasta conseguir un equilibrio entre precisión y generalización. Esta fase incluye reuniones contigo para validar que los resultados tengan sentido desde tu experiencia.
Quién coordina el proceso técnico
Vera Gutiérrez lleva siete años aplicando machine learning a datos empresariales. Estudió matemáticas en la Universidad de Salamanca y después hizo un máster en ciencia de datos en Madrid. Antes de unirse a novarelicio en 2022, trabajó en una consultora donde modelaba riesgos crediticios para entidades financieras.
Lo que más valoran nuestros clientes de Vera es su capacidad para explicar conceptos complejos sin tecnicismos innecesarios. Sabe cuándo un modelo es demasiado ambicioso para los datos disponibles y cuándo vale la pena probar enfoques más sofisticados.
Vera Gutiérrez — Responsable de modelado¿Hablamos de tu caso particular?
Si tienes datos financieros que quieres analizar con herramientas de aprendizaje automático, podemos hacer una primera revisión sin compromiso. Te explicamos qué es posible y qué no con la información que tienes ahora.
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