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!

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.

Supongo que en Esperanto uno solo dice “Show me the money” o quizas Enspezoj Certigo (lo que sería más correcto)

Quien quiera contribuir, ya sea por este medio o por la discussion en LinkedIn será bienvenido

Muchísimas gracias a todas las personas que ayudaron a crear esta lista, Aaron Chou, Ahmed Mahmoud,  Alexis Mauricio Serna P., Andriy Derevyanko, Ariana Pantazi, Asiedu Ansu, Awai Li, Dan Andersen, Eli Krakauer, George Karakiriakos, Gesona Ngabo,Guera Romo, Hubert Thomaz, Hugh Roberts, Hüsnü Serkan Alpcan, Irma Retzio, Izabela Zimoch-Konopacka, Jiri Ballada, Jose Aparecido Prado, Kaspar Lebedev, Magatte DIOP, Marc Vloebergh, Marcus Bryant, Miroslav Milanovic, Morisso Taieb, Nasir Iqbal, Olga Volkova, Panayotis Georgiou, Pedro Bravo, Rob Dielemans , Thomas Lüthi, Venera Zuna, and Vitalija Kackanaite

Saludos

Gadi

Aunque mis predicciones sobre la astrofísica y la poesía moderna probablemente serian igualmente exactas, me limitaré a 3 predicciones en el campo del aseguramiento de ingresos.

2010

1. El Aseguramiento de Ingresos continuará como Aseguramiento de Ingresos, pero se ampliará a áreas adicionales (Márgenes, Cobros, etc.)

2. La cuantificación de fugas y justificación de las ventajas de un Aseguramiento de Ingresos proactivo y preventivo serán más importantes. Consecuentemente los proveedores de Servicios buscaran la dirección y mejores prácticas en la industria

3. No habrá revoluciones; será una evolución tranquila en la disciplina de Aseguramiento de Ingresos

2015-2019

1. Los Telcos continuarán su lucha para no convertirse en “entes mudas”, no siempre con éxito. Como parte de esta lucha, muchos modelos comerciales nuevos emergerán (y sumergirán), requiriendo la ágil  respuesta del Aseguramiento de Ingresos.

2. Otras industrias, por ejemplo utilidades, mejoraran sus capacidades de medición y ofrecerán planes más ricos a sus clientes, derivando en fugas evidentes y a la adopción de las prácticas del Aseguramiento de Ingresos

3. El Aseguramiento de Ingresos se convertirá en una disciplina establecida y consolidada, con su educación y certificación (como chartered accounting).

Por supuesto usted podra reírse a finales del próximo año y década y precisar cuan incorrecto estuve. Pero mientras tanto… tengan un gran 2010 e y mejor década en todo aspecto posible.

Gadi

Al día siguiente comencé una campaña para librar al mundo de esos drivers de impresora superfluos, y substituirlos por software para controlar las impresoras hecho específicamente por y para cada usuario.

Como usted puede conjeturar, el primer párrafo es verdadero, pero el segundo no lo es. Usando Assembly, asegura flexibilidad ilimitada; escribiendo su propio código usted puede conseguir exactamente lo que usted quiere.

Sin embargo, en vida real, el Assembly es una lengua del último recurso. Perderá su tiempo y energía imaginando cómo imprimir un solo carácter, en vez de centrarse en las cosas importantes, tales como escritura de una novela asombrosa.

En la vida real, la clave es centrarse en la esencia y no las tecnicidades.

¿Qué tiene esto que ver con Aseguramiento de Ingresos? Acabo de leer una discusión en LinkedIn en la cual 3 personas decían cómo Excel es una gran herramienta para hacer el Aseguramiento de Ingresos.

Ciertamente, Excel es una herramienta muy versátil y se puede incluso utilizar como herramienta del Aseguramiento de Ingresos en algunas circunstancias, hasta iría más lejos y diría que la recomendaría en ciertos casos como buena herramienta para el cheque “rápido y sucio” de datos limitados. Sin embargo, la automatización, el trazo y la reusabilidad requieren más que una herramienta genérica. El Aseguramiento de Ingresos es más que comparar dos columnas de datos (y sí, soy consciente que Excel es mucho más que eso también). El usuario de Aseguramiento de Ingresos debe centrarse en la investigación, y la resolución de problemas, y debe dejar las tareas que se pueden automatizar a la herramienta.

 ¿A todo esto, usted recuerda cuántas fugas de ingresos  comenzaron con tablas de referencia mal mantenidas en Excel?  ¿Usted quisiera que sus resultados del Aseguramiento de Ingresos fueran así de volátiles?

Antes de que usted me ataque, admito y nunca he ocultado el hecho de que trabajo para un proveedor de sistemas de Aseguramiento de Ingresos. Sin embargó, aunque no trabajo para un proveedor de sistemas de facturación, también creo que la facturación se debe hacer por un sistema de facturación y no mediante macros en Excel.

Si usted oye hablar de una posición para un programador del sistema de facturación de la telecomunicación en Assembly, háganmelo saber, podría ser una interesante aventura.

En su blog, Tony Poulos resume muchos hechos interesantes del último informe de TIO. Recomiendo que los miembros de departamentos de Aseguramiento de Ingresos lean este informe.

Siempre he considerado las quejas del cliente como un tesoro de información para los departamentos de Aseguramiento de Ingresos. Por lo que los informes de TIO muestran, las quejas del cliente no son solamente una fuente de información, sino también una salida del coste, que debe ser prevenida.

Paso a explicar.

TIO cobra a los proveedores de servicios según el número y el tipo de quejas hechas contra ellas. El coste por queja se extiende desde $60 a $5200 dependiendo de la severidad de la queja. Desde julio de 2008 a julio de 2009, TIO manejó 230.065 quejas, cobrando a los proveedores de servicios $ 23.676.085.

TIO acepta una queja solamente después que el prestatario de servicios en cuestión ha tenido la oportunidad de resolverla. El hecho asombroso es que 90% de todas las quejas, 208.000, fue resuelto con responsabilidad asignada al prestatario de servicios. Estos 90% de quejas representan una suma de aproximadamente $21M.

Es decir que si los proveedores de servicios hubieran resuelto estas quejas justificadas en primera instancia, hubieran recibido hasta 90% menos quejas vía TIO, ahorrando el 90% de los honorarios que se pagó a TIO, más el costo interno de gestionar la quejas cuando eran re-sometidas por TIO.

Es decir que la gestión de la queja en primera instancia es una aplicación clara de los departamentos de Aseguramiento de Ingresos que puede demostrar su valor directo de $, sin mencionar la mejora en la satisfacción del cliente, y otros impactos indirectos. Así y todo el total de quejas ha aumentado de 2007/8 a 2008/9 en el 54%; ¡asombrante!

Bueno, para ser les franco el hecho de que es un título académico de licenciatura no es mencionado en este PR, ni es escrito en el web de la organización que da el diploma, pero es claramente descrito como una certificación de licenciatura (incluso ofrecen una certificación de Maestría).

No soy tan inocente y estoy consciente de la importancia de un buen mercadeo y que la publicidad no es siempre rigurosa, pero solo es otro paso en el ciclo de venta. De todas formas no puedo entender que significa una certificación licenciatura/maestría. Puede ser un buen curso, debo decir que no lo sé nada sobre su calidad, pero una cosa si estoy seguro, en 5 días no puede obtener un título real de licenciatura.

Hablando de entrenamiento de Aseguramiento de Ingresos, hubo una nota interesante de Mike Willet de Telstra que apareció recientemente en Talk RA about RA training (no estuve de acuerdo con la opinión de Mike, pero tuvimos una discusión interesante).

Puedo altamente recomendar unirse a TM Forum training program for RA, que personalmente ayude a la revisión del material, a pesar de que me disculpo de antemano por no darle un titulo de licenciatura en 5 días, usted todavía será capaz de aprender mucho sobre las mejores prácticas sobre Aseguramiento de Ingresos y las recomendaciones del TM Fórum en 3 días.

Les deseo un muy feliz 2009, espero que disfruten  de esta breve anécdota, y que la utilicen para recordar lo básico.

 
El TMF publicó en el Apéndice A de TR131 v2, el número de páginas encontradas por motores de búsqueda (alias hits), de varios términos relacionados con la RA, términos como  “Revenue Assurance”  y provisioning, en el año 2004 (utilizando yahoo) y en 2007 (usando Google),

Repetí la prueba, a través de Google. El primer resultado que obtuve fue bastante sorprendente, en diciembre del 2007 el término “Revenue Assurance” generó 518.000 hits, pero en diciembre del 2008 sólo genero 323.000 hits.

Yo no creí que esto significaba  que las personas perdieron el interés en la RA, así que supuse que algo ha cambiado en la forma en que Google está calculando el número de hits. No logré (usando Google) encontrar justificación alguna, o contradicción a mi creencia.

 
Era evidente que no debía basarme en el número de hits para analizar la evolución de la frecuencia de los conceptos, por lo tanto decidí buscar otro parámetro, y opté por medir el cambio de la proporción entre el número de hits generados por pares de conceptos, por ejemplo, “Revenue Assurance” conjuntamente con conceptos como “provisioning”, o “rating” o “leading“  , y el número de hits total de “ Revenue Assurance “.

 
Este parámetro  dió  algunos resultados interesantes, el número de visitas de “Revenue Assurance”  y “leading” era 319.000 y el número de “Revenue Assurance” y “rating” era también 319,000. La coincidencia en los números fue un poco sorprendente lo que me hizo revisar en Google  el número de hits para el trío de términos, “Revenue Assurance”  y “leading“  y “rating“; Sorpresa, sorpresa 319.000. Ahora estaba perplejo, no era lógico que en el 99% de los hits de  “Revenue Assurance”  aparecieran  los 3 conceptos juntos.

 
Decidí ir un paso más allá y comprobar cuántos hits hay para “Revenue Assurance”   y “leading“  y “rating” que excluyen el término “rating“. El resultado fue de 274.000.

Claramente si sumo el número de las páginas en las cuales aparecen conjuntamente  los términos   “Revenue Assurance”  y  “rating” (319.000)  al número de de las páginas en las cuales aparece el término   “Revenue Assurance”  pero no aparece el término   “rating” (274.000). Debería recibir el número total de las páginas  en las cuales aparece el término “Revenue Assurance”   (323.000).

Ergo probé mas allá de cualquier posible duda que 319.000+274.000=323.000 J. Ahora en serio, en Google el número de hits es sólo una estimación (ref1), sin embargo, la estimación, por lo menos en nuestro caso, no es lo suficientemente buena para permitir alguna deducción.

Llegó el momento de dar una oportunidad a otros motores de búsqueda, utilizándolos, de una  manera similar, logré demonstrar fácilmente allí nuevos teoremas matemáticos

MSN:  43.100.000 = 46.600 + 42.100.000
Asks:  114,200 = 57.600 + 105.800

Yahoo 2,470,000 = 495.000 + 2.250.000

Es evidente que no podía utilizar estos números para obtener alguna conclusión significativa con respecto a RA. Pero por lo menos, mi breve investigación me recordó algunos principios, que pueden crear la diferencia entre hacer un trabajo bien hecho y quedar como tonto.

1.      Siempre hay que distinguir entre hechos, cálculos y estimaciones

2.      Nunca hay que confiar ciegamente en números, siempre hay que verificarlos.

3.      Coincidencias existen, pero muchas veces no son coincidencias

4.      El verdadero significado de un número no es necesariamente lo que usted quiera adjudicarle

5.      Información incluso si proviene de fuentes serias puede ser completamente incorrecta

6.      Es mejor admitir que uno no puede deducir algo, que deducir algo sin base sólida

Les deseo un muy feliz 2009, y si se me permiten citar a Monty Python, especialmente en la situación actual recuerden Always Look On The Bright Side Of  Life

Gadi