Descripción

Para el desarrollo de este proyecto se realizó un levantamiento y análisis de información administrativa (documentos internos, bases de datos, entre otros elementos), así como entrevistas y talleres de trabajo entre los equipos de trabajo de SERNAC y del CSP, donde se realizó una priorización de sectores a partir de criterio experto. De forma adicional se realizó un benchmark de estrategias de fiscalización de instituciones nacionales e internacionales, que pudiesen servir de referencia para el nuevo plan de fiscalización del SERNAC.

Resultados

El resultado principal del proyecto es el modelo matemático para estimar la medida de riesgo de vulneración de derechos de los consumidores a nivel de mercados y submercados, así como una propuesta de Plan Anual de Fiscalización basada en riesgos para el año 2019.

Se proponen herramientas para apoyar las decisiones sobre dónde focalizar las actividades de fiscalización preventiva y contingente, siendo herramientas de apoyo para la fiscalización programada y no programada. Se propone el desarrollo de un modelo que permita clasificar de manera automática el motivo legal al que pertenece un reclamo basado en la información consignada en el texto de reclamo que ha formulado un consumidor.

Como componente adicional de este proyecto, se desarrolló un prototipo de categorización de reclamos, basado en algoritmos de clasificación supervisada, utilizando técnicas de machine learning.

El estudio finaliza con la presentación de un plan de fiscalización para el año 2019, junto con la descripción de los metodológicos utilizados para su construcción. Junto a ello, se presenta un prototipo de categorización de reclamos basado en algoritmos de clasificación supervisada utilizando técnicas de machine learning.

*El Informe Final, así como los demás productos del estudio, no pueden ser difundidos o publicados por el Centro de Sistemas Públicos conforme al contrato de prestación de servicios suscrito.