IA Preditiva de Faturamento em Telecom/Energia rodando em Oracle Solaris
No setor de Geração Distribuída e faturamento recorrente, a inadimplência de clientes corporativos e residenciais é um dos principais fatores que afetam o fluxo de caixa operacional. Identificar quais clientes possuem maior probabilidade de atrasar suas faturas antes mesmo do vencimento permite a automação de lembretes amigáveis e renegociações preventivas.
Neste artigo, detalho a implementação de um modelo preditivo baseado no algoritmo RandomForestClassifier, integrado diretamente com tabelas do ERP SAP Business One no banco SAP Hana, executado de forma agendada em um ambiente UNIX robusto Oracle Solaris.
A Escolha do Ambiente
O Oracle Solaris é reconhecido por sua estabilidade incomparável e recursos avançados de virtualização (como Solaris Zones). Mantivemos o script Python rodando nativamente em uma zona isolada ligada diretamente à sub-rede de dados do SAP Hana para garantir segurança e latência de rede sub-milissegundo.O Pipeline Preditivo
O script Python realiza as seguintes operações chaves:1. Extração de Faturas Abertas: Consultas no banco SAP Hana buscando o histórico de pagamentos de clientes (tabela OINV).
2. Engenharia de Recursos (Feature Engineering): Agrupamento por variáveis de dias de atraso histórico, valor da fatura atual e pontualidade anterior.
3. Classificação via Machine Learning:
``python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Modelo treinado periodicamente
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
`
4. Calculadora de Probabilidade (Risk Score): Para cada fatura aberta, é gerada a probabilidade de inadimplência (predict_proba`).