Proyecto finalizado del proyecto Capstone desarrollado en IIT Patna donde se diseñó y puso en marcha una plataforma integral de Customer Master Data Management MDM impulsada por inteligencia artificial para resolver el problema real de datos de clientes duplicados e inconsistentes entre múltiples sistemas.
La solución detecta registros duplicados y coincidencias parciales mediante embeddings de machine learning, genera un Golden Customer Record unificado y permite búsquedas semánticas rápidas y precisas para localizar y consolidar información de cliente de forma eficiente.
Características principales: ingestión de datos vía API, cálculo de scoring e intervalos de confianza con motor de reglas Drools, emparejamiento por similitud basado en embeddings de Sentence Transformers, búsqueda semántica k NN con OpenSearch y una vista de data stewardship para supervisión y corrección manual cuando sea necesario.
Stack tecnológico: backend en Java Spring Boot alojado en replit, OpenSearch para búsquedas k NN, Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 para generación de embeddings, front end con lovable.dev y reglas de negocio con Drools. El resultado es una búsqueda semántica en menos de 1 segundo con alta precisión.
Resultados: reducción significativa de entradas duplicadas, mejora en la resolución de identidad de clientes, búsquedas más rápidas y relevantes, y una base de datos maestro más confiable para procesos de negocio y análisis.
En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos experiencia práctica en proyectos similares y servicios complementarios para llevar esta solución a producción. Somos especialistas en software a medida y aplicaciones a medida, inteligencia artificial e ia para empresas, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y power bi, y desarrollamos agentes IA y soluciones de automatización adaptadas a cada cliente.
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