Implementación de la nueva política de conocimiento del cliente en el módulo del sistema cuentas y personas – Pyme usando metodología SCRUM
Bibliographic record
Abstract
Enuncia que en el módulo registro de cuentas y personas del sistema del banco se implementa la nueva política del conocimiento del cliente (KYC) que contribuye en poder conocer mejor al cliente potencial que desea ser cliente del banco, en base a preguntas establecidas. En base a esta nueva implementación la entidad bancaria podrá prevenir que el banco sea usado de manera ilícita y con ello la imagen se vea dañada. Es una nueva política establecida desde la casa matriz del banco (Toronto, Canadá), con esta nueva implementación también se busca optimizar y generar un mayor valor al momento de la atención al cliente potencial. Dicha implementación está dirigido a clientes potenciales de dos categorías Small Business y Wholesale Banking. La implementación permitirá crear el Inicio/Relación del cliente potencial añadiendo las preguntas de conocimiento del cliente, posteriormente poder registrar información de partes asociadas, creación de cuentas y registro de servicios brindados por la entidad bancaria; los cuales el cliente tendrá la opción de poder elegir el de su mayor interés. Dicho desarrollo se realizó con la metodología Scrum, cuyo objetivo era poder contar con un adecuado flujo de trabajo y aplicar priorizaciones de las tareas el cual tenían como resultado final un valor agregado al negocio al final de cada producto mínimo viable entregado.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".