Cómo funciona la resolución de identidades mediante machine learning

En este tema se describe cómo la resolución de identidades realiza la coincidencia automática de perfiles y, si está configurada, cómo combina automáticamente perfiles similares.

Coincidencia automática de perfiles

Para identificar perfiles similares, la resolución de identidades utiliza el machine learning para revisar los siguientes atributos de información de identificación personal (PII) de cada perfil:

• Nombre: se revisa la similitud de todos los nombres, incluidos el nombre, el segundo nombre y el apellido.

• Correo electrónico: se revisan todas las direcciones de correo electrónico para comprobar su similitud, incluido el correo electrónico personal y el correo electrónico profesional. No distinguen entre mayúsculas y minúsculas.

• Número de teléfono: Se revisan todos los números de teléfono y formatos para comprobar su similitud, incluidos el teléfono particular, el teléfono móvil y el teléfono de empresa.

• Dirección: se revisan todos los tipos y formatos de direcciones para comprobar su similitud, incluida la dirección empresarial, la dirección postal, la dirección de envío y la dirección de facturación.

• Fecha de nacimiento: se revisan todos los formatos y fechas de nacimiento para comprobar su similitud.

Utiliza esta información para crear grupos de coincidencias de perfiles similares.

Grupos de coincidencias

Un grupo de coincidencias consta de todos los perfiles similares que representan a un cliente. Cada grupo de coincidencias contiene la siguiente información:

• Un ID de coincidencia, que identifica de forma exclusiva el grupo de dos o más perfiles similares que representan un contacto

• El número de identificadores de perfil del grupo de coincidencias

• Una puntuación de confianza asociada al grupo de coincidencias

Puntuaciones de confianza

Una vez ejecutado el proceso de coincidencia automática, puede consultar el depósito de S3 o utilizar la GetMatchesAPI para filtrar los resultados en función de las puntuaciones de confianza. Por ejemplo, puede filtrar las coincidencias de alta confianza para una revisión posterior.

Una puntuación de confianza es un número entre 0 y 1 que representa el nivel de confianza a la hora de asignar perfiles a un grupo de coincidencias. Es probable que una puntuación de 1 indique una coincidencia exacta.

Combinación automática de perfiles similares

Una vez efectuada la coincidencia de los perfiles, el trabajo de resolución de identidades puede combinar opcionalmente perfiles similares según sus criterios. Si elimina o actualiza los criterios, los criterios actualizados se aplicarán a perfiles similares en la siguiente ejecución.

importante

No puede deshacer el proceso de consolidación. Recomendamos encarecidamente utilizar la GetAutoMergingPreviewAPI para realizar una prueba del proceso de fusión automática antes de ejecutar el Identity Resolution Job.

nota

Al fusionar dos perfiles, los campos de perfil rellenados manualmente mediante una llamada a la API o el espacio de trabajo del agente no se sobrescribirán con campos de perfil incorporados automáticamente a partir de una integración o mapeo personalizado de tipos de objetos.

Por ejemplo, supongamos que un agente crea manualmente un perfil con FirstName «John» en el espacio de trabajo del agente. Se crea otro perfil mediante una integración de S3 con FirstName «Peter». Si estos perfiles se fusionan automáticamente, se conservará el nombre FirstName «John».

Cómo funciona el proceso de combinación automática

• Todos los atributos seleccionados en un criterio de consolidación se conectan con criterios AND con comparación de valores exactos antes de combinarlos.

  • Por ejemplo, cuando se especifican varios atributos en los criterios, como email address y phone number, se combinan todos los perfiles similares en un grupo de coincidencias que tengan exactamente el mismo valor de email address y phone number.

  • Si uno o varios de los perfiles similares de un grupo de coincidencias tienen un valor diferente o un valor omitido para uno o varios de los atributos de un criterio, los perfiles similares se combinan.

    Por ejemplo, un grupo de coincidencias puede estar formado por cinco perfiles similares de los que se consolidan tres, porque estos tres perfiles cumplen los criterios. Los otros dos perfiles no se combinan porque no cumplen los criterios.

• Los criterios múltiples se evalúan por orden de prioridad empezando por el criterio 1.

  • La secuencia en la que se aplican los criterios de consolidación. Comienza con el criterio 1 como la prioridad más alta hasta el criterio 10 como la prioridad más baja.

  • Una vez que el trabajo de resolución de identidades aplica un criterio, aplica el siguiente criterio a los perfiles consolidados y al resto de perfiles similares de un grupo de coincidencias.

  • Puede tener un máximo de diez criterios de consolidación.

• Cada criterio se ejecuta de forma independiente y funciona como OR junto con otros criterios.

  • Cuando tiene varios criterios, cada uno se aplica de forma individual y en orden de prioridad antes de que el trabajo de resolución de identidades pase al siguiente criterio.

  • Todos los criterios se aplican en el orden en que se han enumerado. No importa si los criterios no se realizan o tienen éxito a la hora de consolidar perfiles similares en un grupo de coincidencias.

• De forma predeterminada, los conflictos de perfiles se administran por uso reciente.

  • Cuando dos o más perfiles similares de un grupo de coincidencias cumplen un criterio de consolidación, el perfil consolidado resultante se crea mediante la comparación de cada valor de los atributos del perfil que componen perfiles similares.

  • Cada atributo puede tener un valor que coincida exactamente. En este caso, se puede seleccionar cualquier valor para ese atributo.

  • Si existe un conflicto entre los valores de dos o más perfiles similares componentes, se elige el atributo actualizado más recientemente.

    Por ejemplo, si Jane Doe tiene tres valores diferentes en el atributo Address de los perfiles similares que lo componen, la resolución de identidades selecciona el más reciente para crear el perfil unificado.

  • De forma predeterminada, se utiliza la Marca temporal de la última actualización para determinar el registro que se ha actualizado más recientemente.

• Los conflictos de perfil se administran por tipo de objeto de origen y uso reciente.

  • También puede cambiar el comportamiento predeterminado de la resolución de conflictos para elegir un perfil componente similar de un origen específico como único origen de información para informar de la resolución de conflictos.

  • Si desea especificar un origen de datos que se utilizará para los conflictos de perfil, puede elegir uno de sus tipos de objeto como origen de datos si selecciona Fuente con la marca de tiempo actualizada más recientemente.

  • Para resolver los conflictos de perfil, se utiliza el registro actualizado más recientemente del tipo de objeto especificado.

• La marca temporal de la última actualización identifica qué registro se actualizó más recientemente.

  • El atributo de marca temporal asociado al tipo de objeto del registro de origen se utiliza para identificar qué registro se actualizó más recientemente.

  • Si el atributo de marca temporal no está disponible para el tipo de objeto, se utilizará la marca temporal en la que el registro se ingirió en su dominio de Perfiles de clientes.

  • Si tiene tipos de objetos personalizados, debe agregar marcas temporales. Para obtener más información, consulte Falta la marca temporal para los conflictos de perfil.

• La consolidación es un proceso unidireccional y no se puede deshacer.

  • Elija sus criterios cuidadosamente antes de iniciar el proceso de consolidación. Para obtener más información, consulte Consejos para crear criterios sólidos.

  • Utilice la GetAutoMergingPreviewAPI para probar la configuración de fusión automática de su resolución de identidad sin fusionar los datos.

Para obtener un ejemplo que muestra cómo se aplican los criterios, consulte Ejemplo: cómo se aplican los criterios de muestra.